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把 RAG 做成主流的公司，现在开始“做空”RAG 了

Pinecone 曾将 RAG 定义成大语言模型 grounding 标准范式，如今却宣布 RAG 时代结束。它推出面向 Agent 的知识引擎 Nexus，提出“知识编译”概念，称能提高任务完成率、降低 token 开销，整个 AI 世界都在将“推理”往上游移动。

Thinking Machines Lab发布首个模型TML - Interaction - Small，联合创始人翁荔演示。该模型让实时交互成原生能力，响应延迟比GPT - realtime - 2.0快4倍，解决了多数AI“回合制”问题，还介绍了实现机制和公司过往情况。

DeepSeek发布多模态模型并公布技术报告，提出‘以视觉原语思考’。该模型解决多模态大模型‘指代鸿沟’问题，有把坐标变思维单元、7056倍视觉压缩、精心设计冷启动数据等创新，实验在多任务上超主流模型。

谷歌联合创始人布林亲自督战，组建攻坚队「追杀」Anthropic，欲夺回编程能力差距。Claude在编程领域锋芒正劲，谷歌AI编码占比仅50%，而Anthropic已达100%。攻坚队聚焦长期写代码任务，策略转向优先训练内部代码模型。

Coupang从关系型数据库迁移到NoSQL时，为解决序列替换问题，自研了专用解决方案。该方案采用双层缓存与滑动窗口预填充机制，以DynamoDB为数据源，让百余个服务无需重写代码完成迁移，性能和成本表现佳。

扩散模型推理效率是落地应用的核心制约因素，阿里安全 AGI 实验室 - 御风大模型团队联合浙江大学提出全新扩散加速方法 TC - Padé，在低步数设置下能兼顾生成质量与推理效率，已被 CVPR 2026 录用。

本文是对微软 VS Code 团队工程经理 Kai Maetzel 的访谈。他回顾了 VS Code 发展历程，分享 AI 编程、智能体开发及开发者工具设计的实践思考，如 AI 补全体验优化、智能体开发权衡、与 IDE 交互机制等，还探讨了未来发展挑战与趋势。

在生成式AI浪潮中，视觉文本渲染仍是未攻克的核心难题。华中科技大学白翔教授团队等提出TextPecker，是基于结构感知的即插即用型强化学习优化策略，可适配主流生成器，提升视觉文本渲染性能，已被CVPR 2026接收。

InfoQ《极客有约》X QCon 直播栏目邀请专家探讨 OpenClaw 爆火背后的问题，如 Agent 能否进入研发流程、AI 写代码边界等。专家认为 OpenClaw 并非低门槛产品，AI Coding 需解决可控问题，团队落地要平衡 SPEC 和 Vibe 模式。

在辅助驾驶领域，端到端的VLA方法虽有效果，但面临中间层语言难以准确表达物理世界细节的问题。小鹏汽车去掉“语言转译”环节，推出第二代VLA，有跨代级驾驶体验，背后是底层技术架构重构。