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BookRAG：专治各种「层次化复杂」文档
BookRAG专为处理层次化复杂文档而生。传统RAG有两大盲区，而BookRAG在多模态长文档基准上刷新SOTA。它采用BookIndex×Agent - based Retrieval技术方案，效率高、可扩展性强，兼顾高精度、高召回、低成本。
Gemini 2.5 Pro 负责人：最强百万上下文，做好了能解锁很多应用场景
谷歌DeepMind长上下文预训练联合负责人Nikolay Savinov在播客中分享Gemini 2.5长上下文技术。他认为长上下文能革新产品交互，与RAG协同，未来千万级token上下文将成标配，但当前百万级未达完美时扩规模意义不大。
AI用3年时光，来了解你！首个AI Clone长期记忆基准
现有AI记忆评测存在数据源单一、忽视变化本质、注入成本高等局限。开源学术社区QuantaAlpha联合高校团队提出CloneMem基准测试，构建合成人生，设计评测任务，实验发现简单方法在检索上更有效，记忆系统应还原信息。
SQL玩转多模态AI，轻松搞定图片+文本混合搜索
在AI驱动智能商业时代，传统搜索系统难满足需求，AI检索系统又面临数据搬运和工具链割裂难题。本文提出用原生SQL实现多模态智能检索，基于PolarDB融合AI引擎，通过SQL调用服务，无需迁移数据与搭建独立服务。
DeepMind爆火论文：向量嵌入模型存在数学上限，Scaling laws放缓实锤？
DeepMind一篇关于向量嵌入局限性的论文在AlphaXiv爆火。其证明向量嵌入有数学上限，Scaling laws或放缓。研究构建LIMIT数据集，测试发现即便是先进嵌入模型也难解决简单任务，揭示了RAG系统约束，让人反思Scaling Laws边界。
MCP 核心宝典 | 2025 最新最全！经典MCP案例实操讲解！必读！
文章介绍2025最新版MCP说明手册，阐述MCP是让AI模型无缝交互的标准化接口和框架，解决AI与外部连接难题。还给出实操案例，如本地构建MCP项目、实现MCP驱动的代理式RAG搜索向量数据库。
腾讯出手了！彻底入局Agent
腾讯云入局智能体赛道，将大模型知识引擎升级为智能体开发平台。该平台亮点多，如可一键发布到企业微信，具备多工具调用、多Agent协作能力，工作流有全局视野Agent节点，还有Excel检索增强功能，经测试表现出色。
北大发布学术搜索评测ScholarSearch：难倒一众DeepResearch的“开卷考试”
北京大学DS - Lab发布ScholarSearch，这是评估大语言模型学术检索能力的数据集，含223道高难度题目。评估显示现有模型表现欠佳，纯推理模型准确率低，有搜索功能的模型虽有提升但仍不足。
实测Perplexity Pro平替模型，免费开源仅4B
一款仅4B大小的开源模型Jan-v1，声称能平替Perplexity Pro，且完全免费、支持本地部署。实测发现，它在检索增强生成、上下文深度分析等能力上表现不错，入门级显卡即可带动本地部署。
颠覆搜索引擎，下一代Agentic Deep Research！12家顶尖学术机构联手提出
在信息获取方式变革背景下，12家顶尖机构联合发布论文提出Agentic Deep Research，它由大模型驱动，可自动规划检索路径等，或颠覆传统搜索范式，且有基准成绩和TTS Law支撑，开源生态也在聚焦。