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R1时代，RAG-Retrieval技术总结与展望~
RAG - Retrieval提供全链路RAG检索模型微调、推理及蒸馏代码，支持多模型、多loss和训练方式。还发布模型技术报告，设计评估框架，未来探索RL在检索领域应用。
DeepSeek新版R1直追OpenAI o3！实测来了：“小版本升级”着实不小
DeepSeek在端午节前更新R1新版本DeepSeek - R1 - 0528，看似小版本更新实则提升巨大，在LiveCodeBench上几乎与OpenAI o3 - high相当，实测显示编程等能力显著优化，直追闭源模型。
Agent进入下一篇章！Alita：不靠人工预设，自己造工具，成绩碾压OpenAI
当前AI Agent依赖人工预设，存在工具不够用、缺乏创造力、兼容性差等问题。Alita秉持少预设多进化理念，用MCP协议，架构含三大模块，实验成绩超OpenAI，还能让小模型提效。
Claude：拆书
作者借助Claude大模型换角度“拆书”，以《金刚经》《我与地坛》《传习录》《当下的力量》为例，探寻让作者写作的终极问题、真正对话对象、关键转向及暗门密码，还给出拆书Prompt。
复旦提出自适应Reasoning方法ARM，“能屈能伸”
复旦提出自适应Reasoning方法ARM，解决LLM‘过思考’问题。ARM内置四种解题策略和三种决策模式，还搭配Ada - GRPO算法，在23个数据集测试中表现出色，省token、提速度且准确率高。
Claude 4如何思考？资深研究员回应：RLHF范式已过，RLVR已在编程/数学得到验证
Anthropic两位研究员在博客采访中透露Claude 4思考细节。提到可验证奖励强化学习RLVR在编程和数学领域获证明，探讨了RL扩展、模型自我意识等，还为大学生给出AI领域建议。
Spring 之父：我不是 Java 的“黑粉”，但我也不想再碰它！这门语言拯救了我......
Spring 之父 Rod Johnson 在播客中回忆 Spring 诞生，分享转用 Kotlin 的历程与感受。他认为开源要激发兴奋感，Kotlin 友好、易读，结合 Spring 近乎完美，还对其未来发展提出期望。
哔哩哔哩献给二次元世界的礼物—AniSora，目前最强大的开源动漫视频生成模型
动画视频生成评估挑战大，现有模型处理动画视频力不从心。哔哩哔哩推出AniSora综合系统，支持一键生成多种动漫风格视频镜头，在角色和动作表现上出色，在多维度超越当前先进模型。
刚刚，DeepSeek首曝V3降成本秘诀！软硬协同突破Scaling天花板
DeepSeek最新论文从硬件架构和模型设计双重视角，探讨如何相互配合实现低成本大规模训练和推理，分析硬件特性对架构选择的影响，研究两者相互依赖关系，还为未来协同设计提出建议。
拆解、对比与优化：LLM工具智能体的五种任务规划与执行模式
文章探讨了大语言模型驱动的AI智能体的五种任务规划与执行模式，包括ReAct、Plan-and-Execute、静态Workflow、Workflow+局部智能、模块化的分层规划，分析其优缺点、适用场景，还给出优化方法。