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终结数据荒！智源开源首个Deep Research数据合成框架InfoSeek
在大模型深度研究中，高质量数据是短板。近日，智源研究院发布首个面向深度研究的开源数据集InfoSeek，提出「扩散 - 回溯」数据合成方法，用3B模型在基准测试中接近商业模型表现，且数据集可扩容。
RAG终极框架！港大开源RAG-Anything：统一多模态知识图谱
香港大学黄超教授团队发布开源项目RAG - Anything，构建统一多模态知识图谱架构，解决传统RAG技术局限。它能处理多类型异构内容，提供端到端方案，有多种优势及应用模式，还给出部署指南和未来展望。
Claude 和 Manus 还要人工搭框架？小米直接让 Agent 自我进化
6月12日小米Darwin Agent Team发布论文《HarnessX》，用“系统自进化”终结Harness人工调优时代，带来性能跃升。其让Harness成为“一等公民”，有可组合等特质，还能与模型协同进化，虽有局限但成热门方向。
两份报告，两种 PMF：ChatGPT 跑通了 Copilot，Claude 验证了 Agent
OpenAI和Anthropic发布核心产品使用报告，展现ChatGPT和Claude用户心智差异。ChatGPT像Advisor，以询问、写作为主；Claude似Agent，随模型能力提升，用户倾向用其执行自动化任务。
同一个模型，换套框架成绩差27%：SWE-bench分数到底谁说了算？
编程Agent评测是笔糊涂账，SWE - bench虽成事实标准，但分数不适合直接横向比较。基元律动等机构发布Claw - SWE - Bench基准，将模型、harness和任务集拆分，通过实验揭示harness对成绩影响大，还解决通用Agent评测问题，推出低成本Lite版。
新型「验证码」诞生？这张图让 ChatGPT、Claude、Gemini 都翻了车
网友用光学错觉图捉弄大模型，人眼秒懂的图案让ChatGPT、Claude、Gemini等翻车。有人认为可作AI检测器，也有人质疑其测试有效性，此外还有其他好玩的小测试。
多模态RAG哪家强？9 个 Embedding、4 类 MLLMs、4 大框架实景比拼
现有文档 RAG 评测存在不足，华南理工和华科推出 DOUBLE - BENCH 进行多模态 RAG 实战评测，结果显示检索是瓶颈，模型爱胡说。快手开源 Keye - VL - 1.5 - 8B，PaperAgent 有实操指南。
北大团队发布首篇大语言模型心理测量学系统综述：评估、验证、增强
随着大语言模型（LLM）能力迭代，传统评估方法难满足需求。北大宋国杰教授团队论文首次系统梳理LLM心理测量学研究进展，革新评估原则，扩展测量构念与方法，还给出增强方法与未来研究方向。
国产GPU首获全球顶级推理框架「原生门票」：MUSA合入SGLang主线
近日，摩尔线程举办「SGLang × MUSA Meetup」，分享与 SGLang 社区及 MUSA 生态协同进展。其 MUSA 后端已加入 SGLang 官方支持体系，代码合入主线，还在多方面取得成果，众多开源项目核心维护者参与探讨国产 AI 算力。
最受欢迎的开源大模型推理框架 vLLM、SGLang 是如何炼成的？
文章介绍了开源推理引擎 vLLM 和 SGLang，包括起源、创新、社区发展、版本迭代等。vLLM 借鉴分页缓存管理技术，SGLang 基于 RadixAttention 优化。二者竞争激烈，性能趋同，还获投资与基金会关注，受科技公司青睐。