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开源RAG又添新军！港大开源多模态RAG神器，多文档格式统一解析、知识图谱索引与混合检索！
在AI信息检索领域，传统RAG系统难处理复杂文档。港大数据智能实验室开源RAG - Anything，可提供端到端解决方案，能多格式解析、构建知识图谱和混合检索，优势显著。
R1时代，RAG-Retrieval技术总结与展望~
RAG - Retrieval提供全链路RAG检索模型微调、推理及蒸馏代码，支持多模型、多loss和训练方式。还发布模型技术报告，设计评估框架，未来探索RL在检索领域应用。
AI接管程序员！Anthropic创始人自曝行业末日时间表
Anthropic创始人Dario Amodei预测，AI三到六个月内或能编写90%代码，一年后可能编写所有代码。谷歌超25%代码已由AI生成。不过人类短期内仍在代码设计等方面重要，程序员要适应与AI协作。
阿里WebDancer：训练类DeepReaserch的Agentic Model
来自阿里巴巴通义实验室的研究员推出WebDancer，这是一个原生信息检索的Agentic Model，能自主浏览网页、思考和决策。它基于ReAct框架，经多阶段训练，在信息检索基准测试中表现出色，为解决复杂检索问题提供新思路。
500行极简开源框架，硬刚GPT/Gemini视觉极限！
多模态大模型代码能力进步大，但基础视觉任务常失误。UniPat AI构建SWE-Vision框架，让模型用代码处理视觉判断，在五个视觉基准测试达最优，其极简设计有效且泛化性强，代码已开源。
CodeClash 通过多轮编程竞赛对大型语言模型进行基准测试
为评估大型语言模型（LLM）编码能力，斯坦福、普林斯顿和康奈尔研究人员开发 CodeClash 基准测试，让多个 LLM 在多轮比赛中较量，涉及多种代码竞技场，还评估模型分析代码库能力，未来将处理更大代码库。
10 万 Star 的反常识：AI 写代码的瓶颈从来不是代码本身
GitHub上的Superpowers开源项目，半年攒10.9万Star。它是AI编程工具的工作流操作系统，让AI像工程师工作，有面试需求、细化计划等流程，内置14个技能，安装简单，理念超前但也有局限。
我用Cursor测了下GPT-5.2，好像并不是那么回事儿~
GPT-5.2发布，奥特曼称其很强。作者用Cursor在真实Coding场景对GPT-5.2和Gemini 3 pro做测试，涉及烟花盛宴、5000篇Paper分析、RAG代码重构，结果显示GPT-5.2在多方面表现欠佳，写代码需慎重。
Claude 代码框架之战
开发者尝试让Claude做繁琐编码工作，自己担任高价值角色。当前开发者社区正进行“Claude代码框架之战”，文中给出设计Claude工作流的八个选择及搭配套餐，指出设定框架能让AI发挥最大效力。
从零开始200行python代码实现LLM
文章从传统思路实现诗词生成器入手，介绍了词汇表、Bigram模型等概念，接着用Python和PyTorch实现了真正的Bigram模型，阐述模型、训练等内容，最后回顾成果，下一篇将基于此实现完整GPT。