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TruthfulRAG，用知识图谱硬刚RAG知识冲突

RAG系统存在知识冲突问题，现有解决方法治标不治本。TruthfulRAG将非结构化文本转化为结构化事实，通过图构建、图检索、冲突解决三大模块解决冲突，实验显示其表现优异，结构化表示还提升了LLM置信度。

估值超120亿美元的Thinking Machines发布首篇研究博客，由创始人、OpenAI前CTO Mira Murati宣发。研究聚焦克服大语言模型推理中的不确定性，探讨推理结果难复现的根源，还介绍解决办法并验证效果。

LLM计算成本高，用户要低延迟，企业要高吞吐。工程师开发优化技术，如动态批处理、KV缓存、模型量化。论文对比25款推理引擎，还探讨了多模态支持、手机端推理、新型架构支持等进化方向。

清华大学联手MIT等机构提出「大语言模型+规划师」新框架，让AI作「智能规划助手」。框架含概念设计、方案生成、效果评估三阶段，实验显示AI表现超九成人类规划师，未来将人机协同。

阿里云正式发布面向智能体时代的Qwen3.7-Max模型，将通过API提供服务。它能力全面，编程、办公、长周期执行等表现出色，适配多框架，在多场景评测中领先，能驱动生产力跃升，还经多实战测试验证实力。

香港大学、阶跃星辰等用VFMTok新方法，让图像生成模型借用顶级视觉AI的眼睛看世界，实现更快、高质量图像生成，且无需复杂引导技巧。它改变图像理解方式，将像素死记硬背转为语义理解。

当今机器人导航系统在复杂室内环境面临挑战，字节跳动研发创新双模型架构Astra，含Astra - Global与Astra - Local子模型。经实验验证其性能佳，未来有广阔应用前景，但也存在需改进之处。

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。

OpenHands 等团队发布 LocAgent，这是用于代码定位的图索引 LLM Agent 框架，准确率达 92.7%。它把代码库解析成图，提供工具接口，经实验效果出色，开源微调模型降本增效，还能提升问题解决率。

XSKILL框架让AI像人一样积累经验和技能，将任务级技能与动作级经验统一到双流设计中，通过视觉接地提取和检索知识，在多个基准测试中显著提升性能，还展现出跨模型迁移性。