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Zero-RAG，对冗余知识说“不”
文章指出大语言模型知识冗余，RAG 检索效率低。复旦大学邱锡鹏提出 Zero - RAG，能精准识别并剪除冗余知识，砍 30%语料准确率掉点小，检索延迟降 22%，还介绍了其技术方案。
Office危！阿里千问这回把“办公全家桶”打包进了对话框
阿里千问升级办公和写作能力，将文档生成、排版、编辑、格式转换等功能集于一体。PPT创作能打通全流程，文档编辑支持多操作，还能进行格式转换，一站式办公体验高效便捷。
RAG 2.0 深入解读
文章深入解读RAG 2.0，指出其虽在多行业落地，但面临多模态处理、检索质量等挑战。还介绍架构升级，阐述检索、重排序等关键技术，最后探讨统一多模态大模型、安全等发展方向及挑战。
藏师傅教你做即将爆火的AI玄学祈福壁纸，不止提示词还有创作思路
作者歸藏分享AI许愿祈福壁纸教程，给出提示词模板，分析其结构，介绍从画面结构、人物描述、排版内容三部分改动来产生创意，还提及更改内容模态及向其他文化方向发散创意。
动态RAG新工作：效果爆了，代码已开源
大语言模型幻觉问题突出，现有动态RAG方法信号不可靠。QuCo-RAG从预训练语料库挖掘统计证据，用客观频率替代主观置信度，实现毫秒级幻觉检测与动态检索触发，代码已开源。
从第一性原理出发的RAG推理新范式来了，蚂蚁DIVER登顶权威基准
当前RAG系统处理多步逻辑推理任务有局限，蚂蚁集团团队提出DIVER框架解决推理密集型检索难题。它将检索任务分四阶段，在BRIGHT榜单领先，行业对比优势明显，医疗应用效果好。
一周1.2k星！兼具质量与效率的OCR模型MonkeyOCR，支持多样化的中英文PDF
MonkeyOCR采用SRR三元组范式，简化多工具流程、避免整页文档处理低效问题。与MinerU、端到端模型相比性能更优，处理速度也更快。暂不支持拍摄文档解析，文章还给出安装、推理等操作步骤。
聊聊Anthropic这篇最新研究，我觉得可能是AI意识诞生的前夜。
Anthropic最新研究《A Global Workspace in Language Models》，在Claude神经网络中发现与人类大脑意识通达结构功能高度相似的J空间，这结构自发涌现，研究还证明其对Claude输出有影响，或改变人类对意识的理解。
做RAG这一年，最后悔的就是上知识图谱
基于知识图谱的检索增强生成在问答任务中存在三元组索引丢失上下文语义问题，作者提出MDER - DR双阶段框架，在标准测试和特定数据集上性能提升最高66%，还具备多方面优势。
AI破译生命！微软蛋白质研究「超级加速器」登上Science
微软研究AI for Science团队推出BioEmu，能模拟蛋白质在平衡状态下的各种可能结构集合。它输入蛋白质序列就能生成大量结构样本，预测性质，速度比传统方法快10万倍，已开源助力药物研发。