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仅用1/9的token拿下SOTA，用LLM当知识路由：全新RAG框架DeepSieve
大语言模型遇「最新」或「垂直领域」知识易出错，传统RAG做法有痛点。全新RAG框架DeepSieve把LLM当知识路由器，四步筛选信息，实验精度高、成本低，消融实验明确各模块价值，还有救场案例。
AI 模拟消费者，预测购买意图准确率达 90%
PyMC Labs和高露洁棕榄团队研究发现，让大语言模型扮演消费者，用另一AI评分可90%准确预测购买意图，还提出SSR方法。虽有优势，但也面临质疑和局限，可增强市场调研。
Google推出 AI 科学家：自动编写专家级代码，40个新方法碾压人类 SOTA
Google新发布的AI系统能编写科学软件、发明新方法，结合大语言模型与树搜索技术。在生物信息学、流行病学等多领域超人类最优水平，引发网友对科研影响的讨论。
告别死记硬背！SkillRL自动提炼Skills持续进化
大型语言模型智能体常孤立运行，难从经验学习。SKILLRL受人类技能启发，提出有效经验迁移需抽象。它通过经验驱动的技能蒸馏、分层技能库和递归技能进化机制，在多实验中表现出色。
一个让 AI 智能体（AI Agent）工作更出色的绝妙方法，简单到令人惊讶：只要给它们设定一个人格
论文揭示无需复杂重新训练就能引导AI行为，提出MBTI-in-Thoughts框架，在提示词里让大语言模型扮演特定MBTI人格，其行为会改变，还经测试验证，有广泛应用前景。
Nature重磅：图灵预言的AGI早已实现，人类却不敢承认！
《自然》杂志新评论文章称，UCSD研究团队系统论证AI已真正“通用”。当前大语言模型如GPT已展现广域人类级智能，已达专家水平，研究团队还驳斥了对AGI的十大异议。
为什么 LLM 搞不定复杂任务？ReAct 与 Reflexion 技术综述
文章指出大语言模型处理复杂任务存在事实幻觉、缺乏实时信息等问题。介绍ReAct将推理和行动结合，及Reflexion在其基础上添加评估反思机制，探讨两者结合优势，还提及未来发展方向。
JinaVDR: 一个图文混排文档搜索任务的基准集
现有文档检索基准大多只考虑纯文本，难以处理含图表等视觉信息的文档。JinaVDR 应运而生，它是图文混排文档搜索基准集，含多语言、多领域数据，可评估模型在复杂视觉文档的检索性能。
超越AlphaFold 3！ProRNA3D搞定RNA蛋白互作，攻克癌症、病毒有了新武器
弗吉尼亚理工Debswapna Bhattacharya团队开源AI工具ProRNA3D - single，能仅靠单条蛋白质和RNA序列预测二者复合物三维结构，超越AlphaFold 3等工具，基于生物语言模型，有诸多应用价值，也有改进方向。
南开 && UIUC | SearchAgent-X，打破「效率瓶颈」，让复杂「AI搜索智能体」走向现实
南开大学和伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的研究提出SearchAgent - X框架，解决大型语言模型驱动的搜索智能体效率痛点。它剖析制约效率的原因，通过两大‘加速引擎’优化性能，实验显示效果显著。