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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。
让记忆学会“进化”：探索 LLM Agent 的运行时价值感知与自适应检索 | 直播预约
本次直播将介绍最新研究成果 MemRL，提出作用于情景记忆的运行时强化学习方法，使 LLM Agent 能判断记忆价值，检索高价值经验，提升复杂未知环境下泛化性能与任务成功率。
AI搜索引擎领域大哥Perplexity AI 三层重排序系统与核心排名因素揭秘，必看！
国外研究人员分析揭示Perplexity AI部分排名规则和因素。其有三层重排序系统，人工配置权威域名，热门话题与YouTube相关。还总结8个核心排名因素，并给出SEO优化策略，体现搜索重质量趋势。
阿里发布信息检索Agent，可自主上网查资料，GAIA基准超越GPT-4o | 模型&数据开源
阿里发布WebDancer信息检索Agent，能自主上网查资料。它具备多步推理等能力，采用四阶段训练范式，模型和方法已开源。在多个基准测试中表现优异，突显处理复杂任务的鲁棒性和有效性。
北大联手通义实验室发布ZeroSearch：成本暴降88%，无需搜索即可激活大语言模型的检索能力！
北大与通义实验室发布ZeroSearch框架，可无需真实搜索激活大语言模型检索能力。它引入大语言模型模拟搜索、采用结构化模板等策略，成本降88%，多项实验显示其性能超越基线与真实搜索方法。
EMNLP 2025 Oral｜检索增强 + 两阶段微调：剑桥提出有害内容检测大模型RA-HMD，性能SOTA
多模态有害信息检测是网络内容安全治理的重难点，多模态模型在有害内容检测上有瓶颈。剑桥大学团队提出RA - HMD框架，通过两阶段微调与结构增强，结合检索增强，提升检测性能，被EMNLP 2025接收。
大模型之外，向量存储如何支撑 Agent 的检索链路
文章指出大模型负责理解、推理和生成，而Agent需获取外部数据等。向量存储可将数据转化为语义向量，在Agent执行任务时找回相关内容。文章探讨向量存储技术方向，分享做法，还演示阿里云两种Serverless向量存储用法。
RAG技巧与底层代码剖析
文章深入剖析 RAG 技巧与底层代码，从用 Python 基础库构建 RAG 系统，到多种优化方法如上下文增强检索、添加上下文块标题等，还涉及查询改写、重排序等技术，最后介绍了上下文压缩、反馈机制等提升系统效率和质量的方法。
【CIKM'2026】CQ-SID：LLM生成式检索在手猫搜索召回中的探索与应用
文章围绕LLM生成式检索在手猫搜索召回的应用展开。先点明当前搜索召回机制问题及生成式检索挑战，提出CQ - SID等方法，经实验验证其效果佳，还介绍了线上实验成果，最后展望未来探索方向。
开源RAG又添新军！港大开源多模态RAG神器，多文档格式统一解析、知识图谱索引与混合检索！
在AI信息检索领域，传统RAG系统难处理复杂文档。港大数据智能实验室开源RAG - Anything，可提供端到端解决方案，能多格式解析、构建知识图谱和混合检索，优势显著。