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做RAG这一年，最后悔的就是上知识图谱
基于知识图谱的检索增强生成在问答任务中存在三元组索引丢失上下文语义问题，作者提出MDER - DR双阶段框架，在标准测试和特定数据集上性能提升最高66%，还具备多方面优势。
CVPR 2026 | AI寒武纪时刻？字节世界模型新作，仅靠视觉学习真实世界知识
豆包大模型团队与北京交通大学联合提出视觉世界模型 “VideoWorld 2”，无需依赖语言模型，仅靠视觉信息让机器掌握复杂能力。它能完成复杂手工任务，成功率远超主流模型，代码与模型已开源。
从 SQL 到自然语言，下一代 Lakehouse 为何必须「AI 优先」
随着大模型技术爆发，数据分析范式重构，未来数据多模态、分析复杂、查询方式转变。文章指出构建下一代 AI-First Lakehouse，要在存储计算、内核能力、架构适配、平台自治等方面升级，打破数据壁垒。
Cursor“自研”模型套壳国产开源？网友：毕竟好用又便宜
美国顶流AI产品Cursor和Windsurf发布新模型，被指“套壳”中国开源大模型。Cursor新模型干活时说中文，Windsurf或用智谱GLM。中国开源模型物美价廉，在榜单和下载量上表现出色。
通用Agent长啥样
视频探讨大厂做基于命令行编程工具的原因，介绍命令行Agent，剖析其等于庞大工具生态、经典Unix组合哲学与现代AI调度能力，指出通用Agent骨架由AI大脑、命令行身躯和MCP感官构成。
更多thinking≠更好结果，精准thinking可砍掉一半长度
当前大模型如GPT - 4、DeepSeek推理又长又啰嗦，论文发现其在简单题目上过度推理。作者提出‘无效思考’概念，还给出解决原则，用LC - R1方法训练，效果显著，揭示精准思考才是王道。
ACL2025 | 代码助手火了，但安全吗？所有模型评估结果都很扎心
近期，GitHub Copilot、ChatGPT等AI代码生成工具爆火，效率显著提升，但代码安全性存疑。北大团队用CoV-Eval评测20款主流大模型，结果不佳，论文还给出优化方向，呼吁代码上线前严格测试。
Claude：Profile and Preference
文章借与Claude对话，探讨Profile和Preference概念，分析其区别联系，指出AI时代借助大模型理解用户的变化，还谈及数据源、实时个性化、偶然性、广告变革等问题，最后Claude为作者生成简易画像。
凭借 27 万小时真机数据，Generalist 可能是最接近“GPT-1 时刻”的顶级机器人团队
Generalist是机器人领域有潜力的公司，凭借27万小时真机数据或达GPT - 1量级，领先6 - 12个月。团队成员来自顶尖机构，技术强，demo展示出模型灵巧性。不过也面临Scaling Law不确定、数据缺口大、商业化场景缺失等风险。
3.4K星Apple出品FastVLM：视觉TTFT效率提升85倍，凭啥这么牛！
文章指出VLM在实际生产应用中因高分辨率图像存在效率问题，介绍Apple出品的FastVLM解决方案，阐述其架构、训练过程，展示在多个基准测试的性能，凸显在高分辨率输入下提升效率的优势及实际应用价值。