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RAG搜对了却答错？德国萨尔大学找到了真相丨ACL'26
RAG是大模型落地标配技术，但存在搜到文档却答错的痛点。德国萨尔大学等团队提出Disco - RAG框架，在‘搜’和‘答’间加入‘读懂’环节，已被ACL 2026主会录用，在多基准测试表现优异。
超越RAG，DRAG让LLM准确率飙升45.5%，问题越复杂能力越强
RAG技术虽能让LLM检索资料生成答案，但存在短板，听不懂话里有话。DRAG方法应运而生，有DRA和RSC两大法宝，经对比实验，它在多任务上领先，准确率大幅提升，计算开销小。
时空压缩！剑桥大学提出注意力机制MTLA：推理加速5倍，显存减至1/8
在大语言模型发展中，Transformer自注意力机制有计算复杂度问题且KV缓存成推理瓶颈。剑桥大学提出MTLA，结合时空压缩策略，提升推理效率，在多任务中表现出色，代码已开源。
刚刚，OpenAI开放GPT-4.1，100万上下文、代码能力超强
今天凌晨1点30，OpenAI宣布开放GPT - 4.1，可在ChatGPT中使用。它针对编码任务，支持100万tokens上下文，在多项测试中表现优于前代，价格更优，不同用户将陆续获得使用权限。
刷新复杂Agent推理记录！阿里通义开源网络智能体超越DeepSeek R1，Grok-3
互联网信息检索中，复杂问题让普通开源模型力不从心。阿里通义实验室提出WebSailor方案，通过SailorFog - QA数据集和DUPO算法等创新，提升模型能力，在多基准测试中超越诸多开闭源模型。
刷榜只是体力活！清华消费10万块，一周「肝」出105个SOTA
AutoSOTA通过多智能体协作，将AI研究中繁琐的性能优化过程自动化，使科研从「手工艺」转向「工业流水线」。在一周压力测试中，消耗约10.4万美元，发现105个SOTA模型，平均性能提升近10%。
模型「漂移」新范式，何恺明新作让生成模型无须迭代推理
训练生成模型复杂，传统扩散模型训练费时费力。何恺明团队提出「漂移模型」新范式，不依赖微分方程，支持一步推理，实验验证其在多领域性能佳，有望解决生成式AI质量与效率权衡问题。
AAAI｜东方理工陈云天等：教会视频扩散模型“理解科学现象”，从初始帧生成整个物理演化
东方理工陈云天等团队在论文中提出让视频扩散模型学习“潜在科学知识”的框架，方法分三步，在流体和台风数据实验中表现超主流方法，展示生成式AI在科学建模的探索。
用更一致的轨迹、更少的解码步数「驯服」掩码扩散语言模型，扩散语言模型的推理性能和效率大幅提升
扩散大语言模型发展迅猛，或成下一代大语言模型基础范式有力竞争者。复旦大学等团队发布论文，提出高效解码策略与强化学习训练组合，解决MDLM解码和训练问题，提升推理性能与效率。
抖音SAIL团队联合港中文MMLab推出SAIL-Embedding：打通「视、文、音」的全模态嵌入
字节跳动抖音SAIL团队联合港中文MMLab提出SAIL - Embedding，专为大规模推荐场景设计，实现视、文、音统一表征，解决传统多模态模型局限，在抖音业务场景效果显著，相关技术报告已公开。