「动态RAG」共找到 558 篇相关文章
Anthropic 官方：Genspark 是如何构建 Agents 的？
Genspark借助Claude打造自适应AI Agents，突破传统搜索工作流限制。其Super Agent以Claude为核心，实现动态协调，变革用户创造和研究方式，带来显著商业影响，揭示AI开发新原则。
ChatGPT这次对数学教育动了真格，家长学生都不用愁了
OpenAI针对数学和科学学科抽象难学问题，推出ChatGPT动态可视化交互解释新功能，从超70个核心概念起步，可让用户拖动变量、调整公式，实时观察结果变化，今日面向全球已登录用户开放。
OpenAI分享了一份上下文工程实用指南。
OpenAI产品负责人Miquel联合Piotr发布Context Engineering深度指南。介绍了Context Engineering概念、6种核心上下文，指出RAG只是其中一环，还讲述信息检索的多种范式及上下文组装方法。
跳过88%专家，保住97%性能！MoE推理的正确玩法| CVPR’26
多模态大模型走向大规模，MoE架构虽降低计算开销，但推理成本仍高。香港科技大学等团队提出MoDES，它是training - free动态专家跳过框架，能跳过88%专家还保留97%性能，推理速度提升2倍。
超棒！打造顶级智能体Claude Code的经验教训
Claude Code工程师Thariq文章受开发者盛赞，揭示打造智能体经验。提示词缓存是关键，要合理排列顺序；管理动态上下文需避免破坏缓存；为智能体选适配工具，随模型进化调整行动边界。
重大技术突破！微软发布BioEmu模型，蛋白质模拟从数年压缩至几小时
今天凌晨，微软CEO分享蛋白质模拟模型BioEmu，可将蛋白质动态模拟从数年缩至几小时，已在《自然》发表。它能解决传统方法难题，核心设计独特，训练整合多数据源、采用多阶段策略。
DeepResearch的概念、核心挑战与进化路径
华为、利物浦大学等研究者撰写综述文章《DEEP RESEARCH AGENTS》，梳理了DeepResearch进展。它由大语言模型驱动，超越RAG等现有技术，介绍其核心技术组件，指出面临的挑战并指明未来发展方向。
最新最完整的Agent Memory综述！
《Memory in the Age of AI Agents: A Survey》由多顶尖机构联合发布，对AI智能体记忆机制系统梳理。从形式、功能、动态维度厘清AI记忆本质，提出构建下一代强人工智能的蓝图。
刚刚，OpenAI 发布 GPT‑5-Codex 新模型，专为编程而生
OpenAI 发布专为 Agent 编程优化的 GPT-5-Codex 新模型，在动态思考、性能、代码审查等方面表现出色。同时，Codex 平台大升级，集成 GitHub，保障安全隐私，还公布了定价与可用性。
无Tokenizer时代真要来了？Mamba作者再发颠覆性论文，挑战Transformer
Mamba作者之一Albert Gu参与的论文提出分层网络H - Net，用动态分块取代tokenization。Tokenization虽能压缩序列但有缺点，H - Net在多方面表现出色，或预示无需Tokenizer训练时代到来。