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The Batch: 891 | 用于科学发现的人工智能
Adji Bousso Dieng展望2026年，希望AI从‘提升效率的工具’变为‘推动科学发现的催化剂’。当前深度学习主导范式是‘插值’，难以应对数据分布‘尾部’，应转向能驾驭分布尾部的技术，把多样性作为核心目标。
智源悟界 · Emu3.5 重塑世界模型格局：首提多模态 Scaling 范式，AI 理解世界再进化
北京智源研究院发布大规模多模态世界模型“悟界·Emu3.5”，它能模拟复杂动态物理世界，揭示“多模态Scaling范式”。该模型继承深化Emu3技术哲学，在多方面有提升，为世界模型领域提供进化路线。
集成的历史和未来
文章回顾电子集成技术历史，1936年保罗•爱斯勒发明PCB，1947年晶体管诞生并开创微电子封装史，1958年基尔比和诺伊斯发明集成电路。还展望未来，如探寻单原子晶体管、遵循功能密度定律、PPA进化到PPV等。
AI驱动的研究报告生成器Open Deep Research
Open Deep Research是AI驱动的研究报告生成器，用户提问题可获全面且有来源的答案。它采用Next.js 15等技术栈，经多步骤生成综合报告，还介绍了克隆与运行方法及项目地址。
一周1.2k星！兼具质量与效率的OCR模型MonkeyOCR，支持多样化的中英文PDF
MonkeyOCR采用SRR三元组范式，简化多工具流程、避免整页文档处理低效问题。与MinerU、端到端模型相比性能更优，处理速度也更快。暂不支持拍摄文档解析，文章还给出安装、推理等操作步骤。
从零开始200行python代码实现LLM
文章从传统思路出发，用Python实现极简大语言模型，介绍从零基础到Bigram模型的过程，包括词汇表、模型训练推理等内容，还讲解了PyTorch基础，最后实现pytorch版Bigram模型，后续将实现完整GPT。
Relink：为GraphRAG动态构建证据图
大语言模型在开放域问答中有‘幻觉’问题，GraphRAG结合LLM与知识图谱缓解此问题，但现有方法有缺陷。作者提出‘推理并构建’新范式和Relink框架，实验显示其性能领先，对RAG系统设计有启示。
19K star 霸榜，下一代的浏览器自动化神器！
做爬虫或Web自动化测试常因网页结构变动需重写脚本。Github上超火的Skyvern项目是基于浏览器的自动化代理，不依赖XPath或CSS选择器，用视觉识别结合大模型推理完成任务，已获19k+ star。
能查信息≠循证AI：OpenEvidence爆火在前，中国医生的「信任死结」谁来解？
AI医疗市场增长快，但国内落地面临医生信任难题。医渡科技发布的医渡智循，通过全流程技术体系、多专科智能体协作等，解决AI信任问题，实现全场景布局，让AI回归循证。
开源知识库，从 0 到上线，UltraRAG 企业知识库全流程实战 ，也许这是RAG最好的框架之一～～～
UltraRAG是基于MCP架构的轻量级RAG开发框架，核心设计工程友好。其3.0版强调推理可视化，适用于科研复现、企业知识库问答等场景，还介绍了使用方式，能解决RAG落地痛点。