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GraphRAG太慢LightRAG延迟高？华东师大新方法一招破解双重难题
华东师大李翔老师带领的Planing Lab团队推出E²GraphRAG方法，解决GraphRAG索引慢、LightRAG查询延迟高的问题。该方法用SpaCy识别实体，结合图和树查询，在构建和查询时间上表现出色。
什么！我把SQL编辑器装进了大模型？
文章介绍基于约束解码技术，结合CFG、Jinja模板和XGrammar框架，为大模型SQL生成配备“编辑器”。它能保证语法正确、遵循规则，还具灵活性。但面临约束干扰和性能瓶颈，未来可简化配置惠及更多用户。
2026开年关键词：Self-Distillation，大模型真正走向「持续学习」
2026年刚开场，Self - Distillation成大模型领域高频词汇。传统强教师依赖范式难适配大模型持续进化，MIT等顶尖机构发布三项成果，用不同方法实现自蒸馏，推动模型持续学习。
综述238篇遥感微调！清华院士团队指出9大方向 | CVMJ
在大数据和大模型推动下，遥感微调技术从全参数微调发展到混合微调。清华等团队在CVMJ期刊梳理技术脉络，涵盖适配器、提示等微调方法，还指出9个潜在研究方向，助力遥感技术应用。
零基础指南：从 Prompt 到上下文工程构建 AI Agent 【万字长】
作者结合培训经历，系统梳理零基础构建 AI Agent 的学习路径，涵盖结构化提示词工程、上下文工程与知识检索、工具函数设计和 Agent 规划等内容，还介绍各环节方法、策略和实践案例。
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。
提升大模型内在透明度：无需外部模块实现高效监控与自发安全增强｜上海AI Lab & 上交
大语言模型能力提升引发风险担忧，当前主流用外部“黑盒”监控模块解读模型表征，存在诸多局限。上海人工智能实验室和上海交通大学团队提出TELLME方法，摒弃外部模块，提升模型内部透明度，还提升了输出安全性。
DeepSeek R1/V3作者开源轻量级vLLM，1200行代码读懂大模型推理技术！
DeepSeek R1/V3作者俞星凯开源轻量级vLLM——Nano - vLLM。它有快速离线推理、代码可读、含优化套件等特性，还给出了RTX 4070等硬件和Qwen3 - 0.6B模型的基准测试配置。
Claude: 追问
文章围绕「追问」展开探讨，指出追问能发现思考破绽，有苏格拉底式、维特根斯坦式等方法。追问之道在于揭示存在遮蔽，有陌生化、边界游走、敞开等待三种方法，还提及诗歌留白是纯粹追问形式。
880 万粉的胡楚靓，带火了 AI 工作台，人人可拥有定制 App?
穿搭网红胡楚靓引领用AI做适合自己工作台的热潮，粉丝创意十足。文中介绍胡楚靓工作台及配置抓取功能方法，还展示粉丝做的旅游、美食等多种工作台，最后给出新手落地操作办法。