「GeoFlow Graph」共找到 34 篇相关文章
中国19岁常青藤少年重塑AI记忆，斩获各大榜单全球第一，点亮AI联想科技树
M-Flow记忆引擎引发海外开发者社区热议，GitHub star破千，在三大公开benchmark评测中夺冠。它由19岁团队心流元素开发，采用Cone Graph分层结构，实现Graph RAG新范式，更注重联想，而非单纯搜索。
NeurIPS 2025 | Code Graph Model：重塑代码大模型架构，利用“代码图”突破仓库级编程瓶颈
在 NeurIPS 2025 上，蚂蚁全模态代码算法团队展示「Code Graph Model (CGM)」，它将代码库图结构注入 LLM 底层注意力机制，打破业界刻板印象，在权威榜单上表现出色。文章解析其架构、训练策略和配套框架。
Graph工程的尽头是，Ontology工程
15家机构联合发布图工程系统性综述，指出此前“XX工程”范式多优化单个智能体，而图工程能将智能提升到系统层面。论文还指出图工程语义局限，认为本体工程可作下一代系统智能语义地基。
谷歌：Embedding检索存在根本理论局限，Sparse、Graph才是未来？
近年来稠密向量检索广泛应用，社区认为embedding能‘包打一切’，但谷歌DeepMind从理论与实验指出其存在根本局限。相关实验代码和数据已开源，还给出替代方案。
16K星 Zep凭一张“动态记忆图”吊打一众Graph RAG
现有的RAG框架多依赖静态文档检索，无法满足企业对动态知识整合的需求。本次分享的Zep提供新型智能体记忆层服务，通过核心组件Graphiti动态整合数据，在LongMemEval基准测试中表现出色。
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。
Communications Engineering | 西湖大学&女王大学：面向阵风气动建模的表面压力时空动力学关联研究
西湖大学联合女王大学团队提出 Graph Transformer 框架用于阵风气动建模，融合图神经网络与注意力机制，从表面压力信号学时空关联，实现气动力准确预测，为AI在复杂气动建模提供新思路。
一举击败Claude Code！微软提出代码生成黑科技：一键直出36K行代码
现有方法依赖自然语言规划生成仓库易失效，微软提出Repository Planning Graph (RPG)，以图谱替代文字规划。基于此的ZeroRepo框架能让仓库生成可控、可扩、可验证，在新基准RepoCraft上表现远超Claude Code。
基于Spring AI Alibaba 的 DeepResearch 架构与实践
本文基于 SpringAI Alibaba Graph 构建 Java 版 DeepResearch 系统，实现信息搜集到报告生成的全自动流程。介绍系统能力、架构、核心功能节点及技术点，还阐述 RAG、搜索、MCP、报告生成等功能，给出使用、部署和社区参与方式。
WWW时间检验奖颁给唐建博士：图神经网络的十年远征与AI制药的底层逻辑
7月1日唐建博士2015年论文获WWW时间检验奖。其成果支撑多时代发展，延至BIO AI领域。百奥几何依托技术内核发展，GeoFlow历经三代跃迁，在多地实现成果落地，成国内AI制药领跑者。