「5D - RAG框架」共找到 3599 篇相关文章
我可太喜欢腾讯会议这个 AI 硬件了，麦克风能换脸
本文是池建强的实测分享，介绍腾讯会议联名影石Insta360推出的AI录音领夹麦，讲解产品功能与使用体验，展示其打通线下线上沟通、对接Agent整合进工作流的玩法。
夜间感知新突破！北航等提出红外主导的高效目标检测方案 | ECCV'26
在复杂视觉场景中，传统RGB - IR多模态检测方法在低照度等场景下因RGB退化影响检测效果。北航等团队提出的InfraNet，以红外为主，用质量感知机制控制RGB引导，在多数据集取得强竞争力结果。
离谱！我以为 OCR 还在一页页抠字，结果百度 1.2 万 Star Unlimited-OCR 直接把长文档一口气读完
百度开源的Unlimited - OCR项目目标是处理图片、长文档等资料，将其转化为Markdown等结构化结果。它提供多入口，解决传统OCR处理长文档的问题，有多种应用方向，但也有边界。
Mastra 还是 LangGraph.js？选型先看三条断层线
2026 年上半年，TypeScript 团队做 AI Agent 常面临 Mastra 和 LangGraph.js 选型难题。二者功能清单趋同，但工程哲学不同。文章从语言原生与跨语言移植、缩到零的 serverless 与常驻的持久化、完整工具箱与自由原语三条断层线分析选型依据。
让大模型指哪打哪的Multi-Agent路由新范式
随着MCP生态兴起，一个Assistant背后可能挂数百工具/子Agent，传统检索方式有成本高、埋没工具等问题。作者提出Tool-to-Agent Retrieval新范式，实验显示指标全面提升，证明工具细节能补足语义。
刷新SOTA高出19.05分！英伟达开源OmniVinci全模态理解模型，只用1/6的数据，实现全方位超越
英伟达研究团队发布OmniVinci研究，该全模态理解大语言模型用六分之一训练数据，在全模态理解基准测试成绩超现有顶尖模型19.05分。它靠创新架构和数据策略实现效率与性能双突破。
2篇最新论文，把Deep Research讲透了~
阿里开源Tongyi DeepResearch热度高，文章分享两篇相关技术综述。介绍Deep Research是代理研究新范式，阐述其四大核心模块、优化方法、数据处理、奖励机制，还提及开源系统亮点及相关论文。
刚刚，字节开源Seed-OSS-36B模型，512k上下文
深夜，字节跳动Seed团队开源Seed-OSS系列模型，含三个版本。其用12万亿tokens训练，在多基准测试表现出色。有灵活推理预算控制等特性，原生支持512K上下文窗口，基准测试成绩佳。
OpenAI诈骗？GPT-4.1正式上线ChatGPT，网友实测却大呼失望
OpenAI官宣GPT - 4.1在ChatGPT中可用，Plus、Pro和Team用户可访问。它擅长编码和遵循指令，评估表现有优有劣。实测代码处理表现佳，但网友因无100万上下文窗口API版本而失望。
狂揽 9.9K star！比Selenium更好用的网页自动化利器，功能超强，太6了！
本文分享开源项目 SeleniumBase，它包装 Selenium 的 WebDriver API，功能强大。支持主流浏览器，内置测试框架，能搞定防爬检测。有智能等待等特色，安装简单，GitHub 有大量示例。