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首个基于 MCP 架构的低代码 RAG 框架
检索增强生成系统复杂度提升,科研人员面临高昂工程成本。清华大学等联合推出 UltraRAG 2.0,基于 MCP 架构,降低复杂 RAG 系统技术门槛与学习成本,支持低代码构建复杂系统。
2025年8月全球新媒体艺术盘点
MANA平台8月全球新媒体艺术盘点,涵盖20件来自多国的作品,有荷兰模拟雷暴的艺术晚宴、中国探讨具身智能的作品等,涉及多领域创新,展现新媒体艺术多元魅力。
杜克大学、Zoom推出LiveMCP‑101:GPT‑5表现最佳但未破60%,闭源模型Token效率对数规律引关注
杜克大学与Zoom研究者推出LiveMCP - 101,这是针对真实动态环境的MCP - enabled Agent评测基准。含101个任务,实验显示先进模型成功率低于60%,研究为提升Agent能力提供改进方向。
首个开源多模态Deep Research智能体,超越多个闭源方案
首个开源多模态Deep Research Agent登场,整合多种工具并优化决策。其WebWatcher技术方案覆盖全链路,实验中在四大核心领域领先主流模型,展现复杂推理和信息检索实力。
史上最全的AI rag技术来了!
本仓库用常见Python库讲解检索增强生成(RAG)技术,将其分解为易懂实现。包含一系列Jupyter Notebook,涉及20多种RAG技术,还介绍了核心概念、快速开始步骤等。
DeepSeek R1 的小更新,却大有深意?
5月28日,DeepSeek低调宣布R1模型小版本试升级,API接口和使用方式不变,但未公布具体更新内容。从用户反馈看,语义理解、逻辑推理等能力提升,实测表现出色。此次升级或有安全、产品路线等考量。
字节发现 DeepSeek 的周期性弱点,我们实测了 V4.1,结果不太一样
本文报道字节Seed团队发现DeepSeek V4基础模型因分块KV压缩存在周期性相位敏感性弱点,作者复刻实验实测现役DeepSeek V4.1-Flash,讨论了长上下文评测的盲区,新版本弱点已明显减轻。
别再只卷Prompt 了,真正拉开Agent差距的是Context Engineering
本文梳理AI Agent从Prompt工程、ReAct范式到上下文工程的演进路径,系统讲解上下文工程核心原理、设计方法与落地方案,解决生产级Agent长任务质量退化痛点。
认知重建:Speckit 用了三个月,我放弃了——走出工具很强但用不好的困境
本文作者分享使用 Speckit 三个月的踩坑经历,探讨 AI 编程工具落地难题。介绍复合工程与上下文工程理念,提出 AI 工程化方案,对比传统工具,阐述其设计、落地策略及未来趋势,助力解决企业开发痛点。
谷歌DeepMind深夜放核弹:世界模型Genie 3登场,重新定义“生成式AI”
谷歌DeepMind推出第三代通用世界模型Genie 3,能生成多样化交互式环境,可实时导航。它较前代有诸多突破,有模拟物理特性等核心能力,能赋能具身智能体研究,但也存在行动空间有限等局限。