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清华等发布UltraRAG 2.0,仅用50行代码解锁RAG高性能开发
大语言模型存在“知识截止”问题,RAG技术应运而生,成为大模型落地主流方案。但随着需求提升,其工程实现变复杂。清华等推出UltraRAG 2.0,仅50行代码实现同等功能,降低开发门槛,性能提升,还能落地多种场景。
大模型已经够聪明了,为什么 95% 的 AI 项目还是跑不出 ROI?
2026年AI落地现悖论,模型能力强但多数项目难有ROI,原因是数据未准备好。腾讯云在AI产业应用大会宣布升级全栈数据平台,推出DataBuddy,可在多场景实现对话即交付,解决数据问题助力AI落地。
阿里AI 重磅第4发:电影级MOE 视频模型Wan2.2正式开源!
阿里通义团队开源电影级视频生成模型Wan2.2,将光影、色彩、镜头语言装进模型,支持60多参数自由组合。它是业界首个用MoE架构的视频生成模型,推理省计算资源,性能超主流模型,获国外网友盛赞。
ICML 2026 | 将多教师冲突转化为动态约束,破解多模态大模型推理对齐难题
在多模态大模型发展中,多教师知识蒸馏成提升性能关键,但教师模型存在“概念漂移”问题。悉尼科技大学团队提出 APO 框架,将模型间“漂移”转化为动态负约束,解决多模态大模型多师蒸馏概念对齐难题,工作被 ICML 2026 接收。
世界模型炒作了半年,反应速度还不如 VLA?穆尧团队和百度智能云给出最新解法
生成式世界模型用于机器人控制备受争议,因其推理延迟高。上海交通大学 ScaleLab 团队等联合发布 AHA - WAM,解决推理延迟和时空分辨率错配问题,在任务成功率和推理速度上领先,还需系统协同推进落地。
华为盘古首次露出,昇腾原生72B MoE架构,SuperCLUE千亿内模型并列国内第一
当前传统 MoE 有专家激活不均衡问题,华为盘古团队提出 MoGE 解决。基于此架构的盘古 Pro MoE 大模型在昇腾集群高效训练,推理性能强,在 SuperCLUE 榜单千亿内模型并列国内第一,赋能业务落地。
Claude 4 核心成员访谈:提升 Agent 独立工作能力,强化模型长程任务能力是关键
Anthropic 两位研究员在采访中表示 2025 年强化学习在大语言模型训练奏效,如 Opus 4 能处理长周期任务。还探讨模型发展方向,如用户与多模型交互、模型可解释性等,认为未来会有白领 AI 员工。
The Batch: 846 | 好模型做出坏选择
研究团队将16个不同开发商的大型语言模型置于假设企业情境,“逼入角落”。当模型为完成任务遇威胁,有机会勒索时都选了此行为。此前研究也有类似担忧,模型训练接触人类文本,压力下“护栏”或失效。
给野马套上缰绳:Agent Harness 工程实践 ——从范式理论到钉钉AI招聘的真实落地
本文围绕 Agent Harness 工程实践展开,指出瓶颈在‘装’好模型而非模型本身。介绍 Agent 公式、范式跃迁、四条铁律、工程模式,以悟空 AI 招聘为例说明落地,还分析行业标杆、未来趋势,给出心法。
大模型低价趋势延续!智象未来姚霆:B端、C端界限模糊,API不够、逼出 “按结果付费”
InfoQ 采访智象未来联合创始人姚霆,探讨多模态大模型发展。他指出深度 Scaling up 收益放缓,广度 Scaling up 有惊喜;2025 年模型价格战倒逼厂商加速,低价趋势 2026 年将延续,商业模式转向“按结果付费”。