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LinearRAG：一种免关系提取的高效 GraphRAG 图构建方法
研究指出 GraphRAG 模型在实际应用中表现常不如朴素 RAG 方法，原因是自动构建的知识图谱质量不佳。为此提出 LinearRAG 框架，有三大核心创新，在四大基准数据集上全面超越现有方法，代码和数据已开源。
数据蒸馏的双重突破：从几何保真到对抗鲁棒
深度学习中，数据集蒸馏可用精简合成样本替代庞大训练集且不牺牲模型性能，但面临精度和可靠性两大难题。两篇发表于 ICCV 2025 和 AAAI 2025 的论文分别给出解决方案，且代码已开源。
再见Bug！谷歌超级编码智能体Jules上线，免费使用直连GitHub
谷歌推出编程智能体Jules，进入全球测试阶段，有Google账户的开发者可免费试用每日5次。它基于Gemini 2.5 Pro模型，能写代码、修Bug等，还可连GitHub简化流程，预计今年晚些时候推更多功能和企业版。
从单领域到多能力协同：数据混合如何重塑AI的强化学习
上海AI Lab的OpenDataLab团队通过大规模实验剖析可验证强化学习（RLVR）在多领域推理中的机制，发现逻辑与数学数据相互支持、代码推理有跨领域混合效应等，为构建AI推理模型提供关键发现。
告别「只会相似度检索」：腾讯最新T-Mem让AI学会「联想回忆」
当前大语言模型长期记忆方案均基于相似度检索，存在结构性盲区，无法在无字面/语义相似时召回关联记忆。腾讯团队提出T-Mem，实现AI联想回忆，已被EMNLP 2026接收，代码开源并上线QQ AI伙伴。
Spring AI 实战｜Spring AI入门之DeepSeek调用
文章介绍Spring AI框架，它简化企业数据或API服务与大模型集成，降低开发复杂度。还给出调用DeepSeek的实战步骤，包括手动请求、代码自动发起、实现流式响应等，也提及OpenAI starter的兼容性及生产环境监控。
如何实现RAG与MCP集成
文章聚焦RAG与MCP集成，介绍RAG突破传统模型局限及不足，引出Agentic RAG。阐述MCP革新AI工具连接方式，结合二者构建集成架构，还给出实现步骤、优化策略与代码实践，为释放AI系统潜力提供方案。
OpenAI发布GPT-5-Codex：独立编码7小时，能动态调整资源，token消耗更少
OpenAI发布专用于编程的GPT-5-Codex，属GPT-5特殊版本，有即时协作和独立执行的‘双模’特长。它能动态调整资源，token消耗少，擅代码审查。文中还介绍其命名由来及编程智能体竞争情况。
超越DeepSeek-R1，数学形式化准确率飙升至84% | 字节&南大开源
字节跳动Seed团队与南京大学联合发布CriticLean框架，将数学自然语言到Lean 4代码的形式化准确率从38%提升至84%。该框架创新性地将评估模型置于核心，解决语义对齐等问题，还构建了相关基准测试和数据集。
李飞飞第一篇「触觉」论文：机器人会盲摸麻将了
李飞飞等全明星阵容关注灵巧手研究，提出T-Rex模型。其通过给触觉单独开通路等方式解决触觉加入难题，在真实任务中表现出色，还为灵巧手领域带来从机身分化、启发专用场景应用等变化。