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RAG 2.0 深入解读
文章深入解读RAG 2.0，指出其虽在多行业落地，但面临多模态处理、检索质量等挑战。还介绍架构升级，阐述检索、重排序等关键技术，最后探讨统一多模态大模型、安全等发展方向及挑战。
GPT-Image-2全量上线，强出天际线
OpenAI的GPT - Image - 2虽未正式发布但已全量上线，实测在文字渲染、知识理解等方面超强大，有信息图、专辑封面、UI设计等多种玩法，Sam Altman官宣明天发布内容或含它，还可能宣布实现AGI时间。
AI大厂系统提示词泄露:2.7万token里,藏着最好的提示工程课
GitHub上`system_prompts_leaks`仓库扒出Claude、GPT等AI系统提示词。这些提示词像事故档案，规则具体，其结构排序暴露优先级。普通使用者可借鉴，提升对AI提要求的质量。
模型「漂移」新范式，何恺明新作让生成模型无须迭代推理
训练生成模型复杂，传统扩散模型训练费时费力。何恺明团队提出「漂移模型」新范式，不依赖微分方程，支持一步推理，实验验证其在多领域性能佳，有望解决生成式AI质量与效率权衡问题。
何恺明组三位本科生领衔！持续聚焦Flow模型，突破归一化流生成效率瓶颈
何恺明团队新作聚焦Flow模型，提出双向归一化流（BiFlow）框架，解耦前向与逆向过程，打破传统归一化流生成模型效率低下问题。三位一作是本科生，实验显示其速度和质量表现出色。
Meta 发布 Docusaurus 3.9，新增 AI 搜索功能
近日 Meta 发布 Docusaurus 3.9，重点更新有现代化运行时环境、增强 AI 搜索能力、提升国际化灵活性。如支持 DocSearch v4 让用户对话查内容，提高 Node.js 最低要求，改进 i18n 配置等。
最火VLA，看这一篇综述就够了
ICLR 2026爆火领域VLA全面综述来了！作者Moritz Reuss是2025年Apple AI/ML学者奖得主。文中明确VLA概念，介绍八大趋势，指出评测失真问题，还提及未来需重视数据质量与上下文学习。
75%预训练数据都能删！Jeff Dean新作：全自动筛除低质量数据
Google DeepMind团队开发的DataRater可全自动评估数据质量，用元学习筛选有价值数据，提升模型训练效率。它能减少计算量、提高性能，在低质量数据集效果佳，还能跨模型规模泛化。
今天起，GPT Image 2要把全体设计师送走了
GPT Image 2横空出世，暴打Nano Banana 2，其超强文字渲染和设计能力颠覆众多行业。它生成的图片真假难辨，解决文字渲染难题，降低数字内容生成成本，让设计师面临失业危机，也使互联网信任体系洗牌。
ICLR 2026 | OpenAI打广告后，如何成为爆款？CMU提出AutoGEO解密流量密码
AI搜索引擎渐成主流，OpenAI引入商业推荐后，内容在AI搜索成爆款取决于AI引用偏好。CMU团队在ICLR 2026论文中提出AutoGEO，抽取引擎偏好规则改写网页，实验证明其有效且兼顾引擎效用。