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GraphRAG圈新秀：文档级RAKG
随着大模型能力增强，知识图谱成研究热点。传统KGC有实体消歧难、模式僵化等痛点。文章提出RAKG框架，将RAG评估机制引入知识图谱构建，实现文档级自动化构建与评估，多指标表现优异。
Claude Opus 4.7，全网差评！刚升级就翻车，用户怒斥：还我4.6
Claude Opus 4.7刚发布就遭全网吐槽，价格贵50%，性能却严重倒退，出现幻觉、计算拉胯等问题。用户质疑Anthropic为省钱缩水模型，罪魁祸首可能是新引入的“自适应推理”功能。
ChatGPT：再见「破折号」
常使用AI的人会发现，模型爱用破折号，成了检测AI文本的土办法。OpenAI CEO Sam Altman称已解决ChatGPT爱用破折号问题，按指令它会照做，但评论区有人反馈破折号仍存在。
谢赛宁团队新作：不用提示词精准实现3D画面控制
谢赛宁团队新发布的Blender Fusion框架，结合图形工具 (Blender) 与扩散模型，让视觉合成不再仅依赖文本提示，实现精准画面控制。其核心是对现有技术高效组合，还透露两项训练技巧提升泛化性。
实测惊艳全球的Veo3！音画同步无敌，贵是有原因的
谷歌开发者大会推出的Veo3模型，具备强大文本和图像转视频能力，首次实现视频与音频同步生成。实测中，它生成的视频音画效果惊艳，但也有翻车情况，谷歌还给出提示词编写指南。
三位AI殿堂级人物罕见同框：LeCun、李飞飞、谢赛宁团队用空间超感知让AI像人一样理解三维世界
谢赛宁团队联合杨立昆、李飞飞发布Cambrian - S研究，提出空间超感知概念，指出现有AI视频理解或被高估，推出VSI - SUPER基准测试，虽Cambrian - S模型有提升但仍有局限，预测性感知或成新范式。
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。
单向VLM变双向！人大斯坦福等提出MoCa框架：双向多模态编码器
人大、斯坦福等机构提出MoCa框架，将单向视觉语言模型转化为双向多模态嵌入模型。它通过持续预训练和异构对比微调，解决传统模型局限，在多模态基准测试中表现优异，尤其小规模模型性能突出。
小说一键转有声剧！豆包语音团队提出「AI多人有声剧」方案，沉浸感拉满了
豆包语音团队发布「AI 多人有声剧」自动化方案，基于多角色 Seed - TTS - 2.0 模型，实现从小说文本到有声剧成品端到端 AI 制作，成本和周期大降，首批有声剧已在番茄小说 App 上线。
NeurIPS 2025 Spotlight | 条件表征学习：一步对齐表征与准则
文章指出传统表征学习处理图片和商品信息时存在局限，针对性有监督训练成本高，多模态大模型使用成本也需考虑。为此提出即插即用的条件表征学习方法 CRL，实验显示其在下游任务表现优异。