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研究指出 GraphRAG 模型在实际应用中表现常不如朴素 RAG 方法,原因是自动构建的知识图谱质量不佳。为此提出 LinearRAG 框架,有三大核心创新,在四大基准数据集上全面超越现有方法,代码和数据已开源。
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传统强化学习(RL)训练LLM Agent面临成本高、任务多样性不足等挑战。Meta团队提出DreamGym框架,以经验合成为核心,通过三大组件协同工作,在多种任务和模型上提升性能,为通用Agent训练开辟新路径。
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红杉访谈 LangChain 创始人 Harrison Chase,探讨 Long-Horizon Agents。其认为 2026 年是 Doers 元年,这类 Agent 能处理长时程任务。还提及 Harness 架构、Coding Agent 等,指出 Memory 是壁垒,交互需同步与异步结合。
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