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RAG性能优化：基于RAGFlow自定义解析工具实现文本结构化（含源码教学）
文章围绕RAG性能优化展开，指出RAGFlow框架中DeepDoc解析算法不足，介绍开源与商业化解析工具优劣势及API调用和本地部署特点，推荐TextIn xParse，给出RAGFlow+TextIn知识库构建方法，还探讨了RAG优化方案。
人脑细胞做成芯片打Doom！20万活体神经元自己探路杀敌，学习效率碾压深度强化学习
20万人类脑细胞组成“脑PU”学会玩《毁灭战士》，代码已开源。研究将活体神经元与三大强化学习算法对比，发现生物培养物学习效率全面超越算法。实验运行在Cortical Labs的CL1生物计算机上，团队邀开发者探索更多可能。
Google 推出了免费 Vibe Coding 工具，一键集成聊天、视频、图像AI，真的很氛围。
谷歌推出免费 Vibe Coding 工具，集成多种 AI 功能。谷歌 AI Studio 的 Built 模式更新，能混合匹配 AI 功能，自动连接模型和 API。用户无需了解 API 文档，可快速做出 MVP，谷歌 AI API 免费（限速）。
ICLR 2026 | 别再让大模型“想太多”了！最新研究揭示 LLM 推理效率的关键瓶颈
大语言模型推理计算成本失控，存在过度与思考不足问题。研究揭示推理失衡是根源，提出BAM模型及Plan - and - Budget框架，实验显示其能提升准确率与效率，转向‘推理价值’范式。
比NotebookLM更实用，基于LLM的AI PPT开源工具，连配套演讲稿都给写好了。
现在很多人用Nano Banana、NotebookLM做PPT，但存在字体、内容契合度等问题。本文推荐基于LLM的开源AI PPT工具LandPPT，它支持多格式文档生成、有深度研究等功能，协议宽松可商用。
告别单兵作战！这个Python语言驱动的AI智能体集群框架火了，30+工具一键调用！
团队开源了Python语言驱动的AI Agents开发框架Strands Agents Tools，提供30+预构建工具，支持多场景，降低开发门槛，为复杂任务调度和系统调用提供解决方案。
大模型能力，小模型成本！Google等 | 提出递归混合框架：MoR， 大幅提升LLM计算效率
Google提出递归混合框架（MoR），融合参数共享与自适应计算。它有轻量级路由和KV缓存策略，在不同路由机制各有优劣。实验显示，MoR在性能、计算和内存效率上表现出色，有望实现“大模型能力，小模型成本”。
GEO最新风向：Google官方GEO分享与Bing站长工具GEO新功能，附白杨SEO看法
本文整理谷歌和必应官方GEO分享。Google的Danny Sullivan谈AI搜索，强调好SEO即好GEO，内容要非同质化；Bing预告站长工具GEO新功能，如优化建议、引用份额指标等。
AI编程节省95% token，工具调用上限狂飙20倍，开源记忆系统登顶GitHub热榜
Claude - Mem是一款登顶GitHub热榜的持久化记忆系统，直击AI编程助手跨会话失忆痛点。它免费且省token，通过‘三层渐进式披露’架构，常规省90%，测试阶段省95%，工具调用上限提20倍。
Meta提出Deep Think with Confidence：几乎啥都不用动，就能提升推理的准确性与效率
传统自一致性方法虽能提升推理准确率，但计算开销大、收益递减。Meta AI与UCSD团队提出Deep Think with Confidence（DeepConf），可在不增训练成本和不调超参数下，提升推理准确性与效率，本文对其全面解读。