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Sam Altman:我承认我之前错了,AI 超级系统才是 OpenAI 真正想要的

OpenAI 动作不断,创始人 Sam Altman 在访谈中表示,其目标是构建 AI 超级系统,非「超级 App」。还谈及业务思考,如产品战略、Agent 发展、基建合作,以及 Sora 盈利、版权等问题。

Founder Park
算法论文8

Google | 溯源分析RAG系统错误,提出选择性生成框架,让RAG问答准确率提升10%

Google对RAG系统错误深入分析,引入‘充分上下文’概念,指出幻觉或因上下文不足。构建评估器,提出选择性生成框架,结合多信号决策,实验显示可让RAG问答准确率最高提升10%。

AINLPer
产品应用8

智元首发SOP系统:打破离线训练瓶颈,让具身智能在“干中学”

2025年VLA让机器人有通用性,但真实部署存问题。智元机器人具身研究中心提出SOP在线后训练系统,融合在线学习等,使机器人在真实环境持续进化,实验显示其能提升性能、效率,突破VLA瓶颈。

量子位
算法论文8

EAAI | 香港理工大学王旭等:一种增强MFNN的多源气动数据重构方法

飞行器气动压力分布获取依赖风洞试验或数值模拟,多源数据差异为气动数据重构带来挑战。本研究提出增强型多保真神经网络,通过差分运算提升模型泛化精度,在跨声速压力分布重构中效果显著。

力学与人工智能
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详细介绍!RAG 和 GraphRAG:了解何时(When)、如何(How)使用它们

文章详细介绍传统RAG和GraphRAG技术,前者通过向量搜索检索上下文,但无法体现数据关系;后者用知识图谱提升检索效果,亮点是构建图谱、整合信息。还指出两者优缺点,建议结合使用。

AINLPer
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10万字Claude系统提示词泄露!我用DeeSeek 将它翻译成了中文版

Claude完整系统提示在GitHub泄露,虽真假未确认,但值得分享供参考。作者用DeepSeek将其翻译成中文版,该提示涵盖模型行为、工具使用等多方面,设计精妙全面,是AI交互设计“百科全书”,对提示词工程师极具学习价值。

AGI Hunt
开源动态8

还在为AI数据发愁?张文涛和鄂维南院士团队推出Data-centric AI系统

近年来大模型发展由科技公司主导,其数据资源不公开,学术界构建优化数据难。张文涛和鄂维南院士团队推出DataFlow系统,可实现数据治理,有算子和流水线,支持文本模态,多模态版待推出。

机器之心
开源动态8

Specula在67个开源系统中找到382个深层bug,数月形式化验证缩短到几小时

截至2026年8月19日,Specula已在67个开源系统找出382个bug。它让coding agent自动生成TLA + 模型和正确性不变量,运行检查并复现问题,将数月的形式化验证缩短到几小时,降低了形式化方法使用门槛。

机器之心
开源动态8

代码、多模态检索全面登顶SOTA!智源BGE向量模型三连击,并全面开放

检索增强技术在代码及多模态场景作用大,向量模型是关键。智源研究院联合高校研发三款向量模型BGE - Code - v1、BGE - VL - v1.5、BGE - VL - Screenshot,登顶多领域测试基准,已全面开放助力研究与应用。

机器之心
产品应用7

实战指南:从零构建 MCP 架构下的 Agentic RAG 系统,无第三方MCP Server

五一期间作者用MCP架构从零实现Agentic RAG系统,分享MCP与Agentic RAG融合思考、架构设计,介绍MCP服务端和客户端实现,还做了端到端效果演示,指出架构优势及待优化处。

AI大模型应用实践