RAG效果不佳？先别急着微调模型，这几个关键节点才是优化重点

文章深入探讨RAG技术实现与优化，指出其在AI应用开发中常被当黑盒，从文档分块、索引增强、编码、混合检索到重排序等关键环节解析，强调结合场景调优以提升召回与精确率。

找到啦，我们已上车，Github 27000+ star，研发团队必备开源工具项目，真丝滑！！！

Trivy是开源安全扫描工具，支持扫描容器镜像等目标，识别CVE漏洞等风险。它有6大突出功能，技术优势明显，还给出使用示例、应用场景，与传统工具对比优势显著，适用于全生命周期安全分析。

Meta-Think ≠ 记套路，多智能体强化学习解锁大模型元思考泛化

上海交通大学等团队提出ReMA框架，将复杂推理解耦为元思维和推理智能体，通过迭代强化学习协作。在单轮实验中，ReMA在多基准测试表现优；多轮实验虽有提升但不稳定，需进一步探索。

大模型从“胡说八道”升级为“超级舔狗”，网友：再进化就该上班了

ASO中苹果App Store发展历史、多个流量入口（基础篇）

App Store发展历史及变化概述，流量入口的调整，展示形式的升级。

大模型手语翻译新进展：CAPO-SLT拿下中文三项最高分 | EMNLP'26

vivo AI Lab团队针对自动手语翻译生成中，无视觉证据支撑的错误累积导致语义偏移的痛点，提出置信度感知策略优化方法CAPO-SLT，仅调整强化学习更新规则，不修改主干网络，在中文手语翻译测试中拿下三项指标最高分，成果将发表于EMNLP'26。

西交大提出QQWorld：仅需10行代码，世界模型成功率提升5.33个百分点

2026 年 3 月 Yann LeCun 等人提出 LeWorldModel，西安交通大学研究团队发现其存在问题，进而提出 QQWorld，用分位数—分位数匹配替换原有的 EP 正则，提升了规划成功率，还提出 Cross - Batch QQ 解决显存问题。

无需多视角，单图重建可交互3D模型！南洋理工开源结构推理框架

南洋理工大学团队提出MonoArt，将单目可动物体重建建模为渐进式结构推理过程，通过四个关键模块逐步推理，无需外部先验，在PartNet - Mobility基准测试中表现领先，兼顾推理效率，还可用于下游任务。

规范驱动开发落地经验谈：为什么 AI 编程的关键不在模型，而在协作方式

文章指出 AI 编程关键在协作方式，规范驱动开发（SDD）应运而生。它有诸多价值，但落地面临工具短板等挑战。企业可将其适配现有工作流，长远看需将规范作为动态指南，实现智能体编排开发的质量转变。

破除AI Agent自主操控风险：万字解读LangGraph“人工干预”机制 ，附零基础实战

随着LLM驱动的Agent从学术走向应用，确保其行为的可靠性、安全性与可控性成关键挑战。文章以LangGraph为例，介绍其人工干预机制的核心原理、四大经典模式及案例实践，助开发者构建可靠、安全的智能代理。