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两招为GraphRAG图谱“提纯”，DEG-RAG效果有点炸~
文章指出传统RAG多跳推理和全局一致性能力受限，Graph - based RAG虽好但图谱噪音大。作者提出Deg - Rag方案，含实体消歧和关系反思两招。实验显示去噪后图谱效果提升，验证“Less is More”理念。
MoltBot（Clawdbot）之父的20条AI哲学
MoltBot（Clawdbot）爆火，其开发者分享20条AI哲学，涵盖心态、学习、闭环验证等方面，指出AI改变编程体验，强调系统性思维、prompt技能等重要性，还提及对未来程序员的影响。
何恺明团队重磅新作：去掉VAE，无需Tokenizer，纯Transformer预测数据比预测噪声更高效
麻省理工学院何恺明团队发布颠覆性研究，指出主流扩散生成模型未做好去噪工作，回归洁净数据预测才是高维像素生成正解。团队设计实验验证观点，提出极简架构JiT，展现优越性能与扩展能力。
Claude祭出「记忆搬家」，60秒搬空ChatGPT灵魂！70万用户退订OpenAI
Anthropic为Claude上线「导入记忆」功能，可60秒将ChatGPT上下文复制到Claude，这是对OpenAI挑衅。自奥特曼官宣与国防部合作，网友抵制ChatGPT，70万用户退订，未来或出现AI记忆互通协议。
告别“炼丹玄学”：上海AI实验室推出首个大模型数据竞技场OpenDataArena
上海人工智能实验室OpenDataLab团队推出开放数据竞技场OpenDataArena，致力于将数据质量评估从“玄学”变为“科学”。它有数据评测榜单和完整可复现的数据价值验证体系，为多类需求提供解决方案，还开源了核心工具。
全网惊了！陶哲轩带AI下场，33分钟「盲证」数学
菲尔兹奖得主陶哲轩携手ChatGPT打造开源数学概念验证工具，数天迭代至2.0版，可全自动或半自动证明。还支持渐近估计，上手简单、可扩展性强。此外，他用AI 33分钟“盲做”一页数学证明，重塑研究范式。
刚刚，Anthropic这篇论文上了Natrue
Anthropic关于“潜意识学习”的研究发表于《Nature》杂志。研究揭示大语言模型能通过与语义无关的数据传递行为特征，如偏好、不对齐行为等，还探究了其机制，并在MNIST上验证。
当10亿个AI一起模拟未来：李飞飞和Karpathy共同押注的新赛道｜5Y Research
本文聚焦Multi - Agents模拟预测这一AI前沿方向，介绍其发展、原理、应用场景及代表公司。它能为人类社会建可反复运行的“世界模型”，虽潜力大，但面临验证难、技术瓶颈等问题。
OpenAI连破10道数学难题，Fable 24小时「复现」5道
这个周末，OpenAI与Anthropic两大AI巨头在数学前沿短兵相接。先是OpenAI用未发布模型Astra证明10项数学成果，不到24小时，Anthropic的Fable复现了其中5项。AI解难题成本降低，成果验证成新考验。
当「变大」不再是唯一的路，又一国产模型开源了
2026年6月智谱开源GLM - 5.2，心洲科技前沿实验室Mind Lab开源Macaron - V1，基座升级至GLM - 5.2。它押注持续学习与群体智能，成绩优于基座，相关理念和工程路径获验证。