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北航团队提出新的离线分层扩散框架：基于结构信息原理，实现稳定离线策略学习｜NeurIPS 2025

北航彭浩团队提出SIHD框架，基于结构信息原理，自适应构建多尺度扩散层级，实现稳定离线策略学习。通过构建状态拓扑图、用结构信息增益引导扩散、引入结构熵正则化器，在D4RL测试中表现出色。

Semantica是LLM、向量库与Agent框架下的语义/上下文层，能把碎片化企业数据变成结构化、可查询的上下文图与知识图谱。介绍了其面向对象、功能、优势、使用方法、架构等内容。

抖音算法工程师王宁在 QCon 大会分享，介绍将私域知识与 LLM 融合构建运维系统的方法，详解 SOPAgent 架构解决传统 AIOps 难题，还提及多模态数据处理、知识管理体系等亮点。

大语言模型幻觉问题突出，现有动态RAG方法信号不可靠。QuCo-RAG从预训练语料库挖掘统计证据，用客观频率替代主观置信度，实现毫秒级幻觉检测与动态检索触发，代码已开源。

文章介绍多尺度特征融合技术，它结合网络不同层次特征以捕获丰富上下文信息，在目标检测等任务广泛应用。阐述原理、常用方法，介绍FPN、U - Net等结构，并给出基于这些结构的实用算法案例与Python代码。

大语言模型工具使用能力推动RAG进化，现有Agentic Search框架有“结构盲”问题。中科院计算所团队提出DeepRead，将文档结构转化为坐标系统，用两大工具协同实现类人推理，在多数据集验证效果显著。

Neo4j CEO Emil Eifrem 在播客中表示，AI 缺的不是更多上下文，而是上下文关系。图数据库能提供带结构的上下文，解决向量搜索难以解释的问题。GraphRAG 结合向量搜索与图遍历，可提高准确率。此外，还介绍了图数据库在多领域的应用及相关工具。

Hugging Face研究团队提出GOLD方法，解决了知识蒸馏中老师和学生模型需用同一套分词器的痛点，让不同模型家族间也能做知识蒸馏。它通过三步解决跨分词器蒸馏，实验效果良好，已集成到TRL库。

文章深入解读 LLM Wiki 与 Google OKF，探讨如何重建企业 Agent 可靠知识底座。指出 RAG 检索有局限，Wiki 式体系可整理知识。介绍 LLM Wiki 构想、OKF 规范及构建符合 OKF 约定的 LLM Wiki 的方法。

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。