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结构化预处理让DeepSeek准确率提升51%，现已开源丨清华&深言
零成本降低大模型幻觉新方法LingoEDU，让DeepSeek准确率提升51%。它对上下文精准切分，形成篇章结构树。能解决现有方案两难困境，在多方面实验表现出色，有根治幻觉等核心价值。
性能不减，吞吐量提升6.4倍！英伟达用混合算子和架构定义小模型新标准
NVIDIA研究团队通过Nemotron - Flash系列模型，打破对‘深而瘦’架构迷信，修正缩放定律，用进化算法搜索混合算子、改进训练策略。该模型在性能、延迟和吞吐量上表现出色，远超同类产品。
Anthropic官宣PTC突破，中国开发者一年前就实现了
2025年11月24日，Anthropic发布PTC特性，让Claude通过代码编排工具执行。但国产minion框架早有类似架构，不仅将此作为基础架构，还支持Python生态、状态管理等功能，在实际应用中更高效灵活。
GraphRAG圈新秀：文档级RAKG
随着大模型能力增强，知识图谱成研究热点。传统KGC有实体消歧难、模式僵化等痛点。文章提出RAKG框架，将RAG评估机制引入知识图谱构建，实现文档级自动化构建与评估，多指标表现优异。
视觉领域的GPT-3时刻！DeepMind首次证明Veo3模型实现对物理世界建模和推理
谷歌DeepMind研究团队论文显示，视频模型Veo 3学会‘无师自通’，能处理多种没学过的视觉任务。研究人员将其能力分四级，还做了定量评估。研究认为机器视觉或正处范式转变边缘。
斯坦福新论文：微调已死，自主上下文当立
斯坦福大学等机构研究人员新论文指出，依靠上下文工程，无需调整权重，模型也能变聪明。他们提出智能体上下文工程ACE，不依赖模型重训，让上下文自主进化，在多场景测试中表现优于多种方法。
简单即强大：全新生成模型「离散分布网络DDN」是如何做到原理简单，性质独特？
本文作者杨磊介绍全新生成模型离散分布网络DDN，它建模目标分布机制简洁独特，有零样本条件生成等特性。文中详述其原理、网络结构、损失函数，还展示实验效果，最后给出未来研究方向。
优化搜索系统：平衡速度、相关性和可伸缩性
这篇文章基于作者在 2024 年旧金山 QCon 大会演讲，探讨搜索系统优化。以优步外卖为例，分析其在数据索引、检索和排名方面挑战，介绍优化技术及对用户体验和系统性能影响，还提及架构、分片技术等内容。
全新GPU高速互联设计，为大模型训练降本增效！北大/阶跃/曦智提出新一代高带宽域架构
随着大模型参数规模扩大，分布式训练成关键路径，高带宽域设计对提升训练效率至关重要。现有HBD架构在可扩展性、成本和容错能力等方面有局限，北大、阶跃、曦智团队提出InfiniteHBD架构解决问题。
10.2k星！Firecrawl开源PDF解析神器，大幅降低OCR成本
处理PDF时，若全用OCR成本和延迟会增加，直接提取文本又易遇乱序、乱码等问题。Firecrawl开源的pdf - inspector工具能智能区分扫描版和文本版PDF，按需使用OCR，精准处理。