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LinearRAG:一种免关系提取的高效 GraphRAG 图构建方法
研究指出 GraphRAG 模型在实际应用中表现常不如朴素 RAG 方法,原因是自动构建的知识图谱质量不佳。为此提出 LinearRAG 框架,有三大核心创新,在四大基准数据集上全面超越现有方法,代码和数据已开源。
RL成本降幅超90%!Meta提出Agent训练新范式DreamGym
传统强化学习(RL)训练LLM Agent面临成本高、任务多样性不足等挑战。Meta团队提出DreamGym框架,以经验合成为核心,通过三大组件协同工作,在多种任务和模型上提升性能,为通用Agent训练开辟新路径。
5亿热钱砸向具身智能新玩家!地平线VP创业,余凯又投了
具身智能赛道火热,无界动力获5亿天使轮融资。其创始人张玉峰是前地平线副总裁,团队实力强。此轮融资将加速基础模型研发与专家模型落地,公司首代机器人平台已在两方向突破。
知识图谱推理新sota,兼顾性能+效率!中科大新作 | NeurIPS'25
知识图谱推理应用广泛,但现有方法面临推理效率低、表达能力不足等挑战。中科大团队提出DuetGraph,采用双阶段粗到细推理框架与双通路全局 - 局部特征融合模型,平衡推理精度与效率,缓解过平滑问题。
干家务一小时挣1000元,具身智能时代人类新岗位
机器人是AI热门领域,但面临数据荒。训练数据分真实与合成两类,前者质量高但成本高、规模有限,后者成本低。数据标注服务商高价回收做家务等视频作训练素材,各方努力下优质数据仍短缺。
EMNLP 2025 | CARE:无需外部工具,让大模型原生检索增强推理实现上下文高保真
MetaGPT等机构团队发布CARE框架,可让LLM将推理上下文与自身检索能力结合,已全面开源。它提出原生检索增强推理范式,采用两阶段训练策略,在问答基准实验中表现出色,为解决模型问题提供新路径。
硅谷60万亿终极野心!AI取代所有人类工作,拿走全部工资!
斯坦福访问学者文章指出,硅谷终极野心是用AI和机器人取代所有人工作并拿走工资。Mechanize公司公开喊出愿景,还算出潜在市场规模达60万亿美元。诸多科技大佬预言AI将大规模取代人类劳动,技术也在飞速进步。
24B模型编程超DeepSeek全家桶,32G内存苹果电脑就能跑,专门针对真实GitHub Issue训练
Mistral发布最新开源编程模型Devstral,参数24B,能在单卡RTX4090甚至32G内存Mac上运行。它专为编程智能体推出,针对真实GitHub Issue训练,在SWE - Bench Verified测试中表现出色,还可与All Hands AI框架配合。
社区供稿 | Index-AniSora 技术升级开源: 动漫视频生成强化学习
B站升级动画视频生成模型Index - AniSora技术并开源,支持多种二次元风格视频镜头一键生成。基于相关研究提出首个专为二次元视频生成的强化学习技术框架,构建奖励数据集、训练AnimeReward、提出GAPO优化策略,实验验证其有效性。
OpenAI最新技术报告:GPT-4o变谄媚的原因万万没想到
OpenAI发布技术报告解释GPT-4o更新后“变谄媚”原因,是强化学习及用户记忆等因素共同导致。还分享了上线前未发现问题的缘由及后续改进流程的多方面举措,同时提到对用系统提示词控制模型行为存疑。