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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。

Meta AI和KAUST提出「神经计算机」概念，目标是让神经网络承担计算、内存、输入输出。论文给出完整框架并做原型验证，虽当前原型距目标差距大，但提出问题和定义框架意义重大。

湖仓一体 Lakehouse 成主流架构，但数据时效性最多达分钟级。阿里云罗宇侠在 QCon 大会分享 Fluss 湖流一体方案，解析技术架构与原理，介绍融合趋势、核心优势、使用方法及未来规划。

视障患者用AI评估外貌引发关注。失明记者Milagros Costabel撰文探讨用视觉语言模型作“虚拟镜子”的挑战与隐患，如AI会给出评判性反馈，心理学家担心这加剧抑郁焦虑。产品应提供客观解读。

当前主流图像生成模型多步策略依赖手工静态调度规则，存在需大量调参、无法适配样本特性的问题。本文提出AdaGen框架，通过强化学习训练策略网络，在四大生成范式上实现性能提升与效率优化。

作者参加 Google I/O 大会后，受 James 用 AI 做 SEO 启发，尝试基于 Google 的 Gemini 2.5 Pro 模型制作 SEO 智能体。介绍数据获取方法，构建 3 个 Agent 进行分析、提建议和输出报告，Gemini 负责理解决策，适合出海企业。

北大彭宇新团队提出 NS - Diff，将物理约束与强化学习结合，解决视频生成物理失真问题。它通过多模块提升视频物理真实感，实验表明在多数据集上超现有方法，降低物理运动误差。

为解决VLM用于嵌入的痛点，中国人民大学等机构研究者提出MoCa框架，可将单向注意力VLM训练成双向多模态编码器。它分两阶段，实验效果好，未来可拓展模态、提升多语言适应等。

据彭博社消息，中国AI新星DeepSeek计划年底发布对标OpenAI的AI Agent，能自主执行多步任务、自我学习进化。国内Kimi、Qwen也有相关动作，还分享了72多种高效AI工具。

Anthropic发布Claude 4家族，含Claude Opus 4和Claude Sonnet 4，代码能力强，重新定义AI编程助手能力边界。有新功能，企业认可，Claude Code上线，记忆能力提升，立即可用且价格不变。