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做RAG这一年，最后悔的就是上知识图谱
基于知识图谱的检索增强生成在问答任务中存在三元组索引丢失上下文语义问题，作者提出MDER - DR双阶段框架，在标准测试和特定数据集上性能提升最高66%，还具备多方面优势。
从 Prompt 到 Context：基于 1400+ 论文的 Context Engineering 系统综述
本文围绕Context Engineering展开，介绍其定义、与Prompt Engineering区别，从LLM OS视角说明其重要性，指出context处理不当的问题，对其分类及处理管理过程进行探讨，还提及面向LLM Context开发的变化。
AI 写 80%，人修最后 20%：这是什么新赛道？“ AI 代码补锅匠 ”了解一下。
Vibe Coding 成 2025 年 AI 驱动开发核心趋势，强调用自然语言提示让 AI 生成代码。虽可提升效率，但 AI 生成代码有质量、安全等问题，催生付费修复服务，未来“AI+专家”模式或成主流。
推理路径的动态调控：让大模型学会“恰到好处”的思考
当前大模型推理路径存在冗余问题，本文提出测试时提示干预框架PI（π），通过《When/How/Which》三模块协同，将人类专家经验融入推理过程，在多个STEM基准测试中缩减推理步骤、提升准确率。
本周推荐的6个超级6的Github开源项目！
本文推荐6个Github开源项目。有Git效率神器Lazygit、美团前端日志系统Logan、解密工具Ciphey等，各项目功能强大，如Lazygit操作便捷，Logan可助定位端上问题，Ciphey能一键解密。
Auto-Research「终极大考」：新基准撕下大模型科研伪装
来自多所高校的研究者提出MLS - Bench，用于解决现有Auto - Research评测的归因问题。它含140个真实研究任务，校准受控修改范围，主实验显示当前模型在方法发现上有明显缺口，Auto - Research需更严格评测标准。
具身智能稀缺的数据，可能藏在这个游戏手柄里？
游戏录屏平台Medal掌握的玩家操作记录成机器人模型训练核心数据。其创始人皮姆创办General Intuition获高额融资，该公司用游戏录像预训练动作模型，但也面临数据多元性、任务表现及合作模式等问题。
实测腾讯云 AndonQ：号称比肩原厂技术专家的 “领域虾”，到底有多能打？
文章实测腾讯云 AndonQ，它号称全球首款 ITSM“领域虾”，可适配主流“虾”类工具，集成至 IM Bot。测评显示其成本低、上手轻量，在架构选型、故障排查等场景表现出色，将 ITSM 体系浓缩到对话框。
Agent搜索哪家强？人大高瓴&快手联合发布全新评测基准GISA
人大高瓴与快手联合发布全新评测基准GISA，用于评估智能体搜索能力。它解决了现有基准反向构造、评估维度单一、答案易被记忆等问题，含373个高质量查询，实验显示当前搜索智能体距人类水平差距大。
国产版Ollama来了，Clawdbot终于不只属于Mac和英伟达
2月2日清昴智能发布玄武CLI开源版本，可理解为“国产版Ollama”。它能抹平硬件架构差异，让国产卡大模型部署零门槛。解决了国产算力在软件生态层面的痛点，提供统一稳定的部署与调用体验。