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代码、多模态检索全面登顶SOTA！智源BGE向量模型三连击，并全面开放
检索增强技术在代码及多模态场景作用大，向量模型是关键。智源研究院联合高校研发三款向量模型BGE - Code - v1、BGE - VL - v1.5、BGE - VL - Screenshot，登顶多领域测试基准，已全面开放助力研究与应用。
详细介绍！RAG 和 GraphRAG：了解何时（When）、如何（How）使用它们
文章详细介绍传统RAG和GraphRAG技术，前者通过向量搜索检索上下文，但无法体现数据关系；后者用知识图谱提升检索效果，亮点是构建图谱、整合信息。还指出两者优缺点，建议结合使用。
Science重磅！新药发现提速千万倍，清华用AI把药物筛选变成向量检索
清华大学团队在《科学》发表DrugCLIP研究，将对比学习引入药物发现，把分子对接转为向量检索，使虚拟筛选速度提升千万倍，还构建全球首个全人类蛋白质组药物筛选数据库。
刚刚，Claude 推出记忆功能，比ChatGPT 好用
Anthropic为Claude推出引用过往对话新功能，向部分用户开放，其他用户也将很快获得。它能搜索和引用历史对话，与ChatGPT记忆功能不同，是按需检索，检索原始内容，还能隔离工作与个人内容。
检索做大，生成做轻：CMU团队系统评测RAG的语料与模型权衡
CMU团队在最新ECIR接收论文中，系统评估RAG语料规模与生成模型规模替代关系。实验表明，语料扩容可让小模型追上大模型，提升主要来自证据覆盖。研究为RAG系统提供更具性价比提升路径。
减少检索增强生成（RAG）语义缓存中的误报：以银行业为例
文章围绕检索增强生成（RAG）语义缓存展开，指出其虽能提升效率，但设计不当会产生假阳性。以金融服务FAQ系统为例，经多组实验，发现缓存设计比模型优化更能减少假阳性，还给出未来架构路线图。
搜索 ≠ 简单匹配！0代码实现语义级图文互搜
在非结构化数据爆发增长的当下，传统图文检索方式难以满足企业需求。本方案介绍借助阿里云 Milvus 实现高效多模态图文检索，覆盖多场景，有开箱即用、性能强等优势，还给出架构、部署、验证及清理资源的方法。
让外部知识“长入”模型：动态化与参数化 RAG 技术探索
检索增强生成（RAG）成大语言模型利用外部知识主流范式，但传统方法将其当黑箱，忽略动态需求和机制鸿沟。艾清遥博士介绍动态化和参数化检索增强技术，可提升准确性与适应性，减少计算开销。
首个故事可视化综合评估框架来了！80个故事单元53种类别，20种技术方案全面对比
随着AIGC技术进步，故事可视化引发关注。阶跃星辰携手上科大、西湖大学提出ViStoryBench可视化评估框架，通过构建多元化数据集、建立多维度评估指标，对超20种技术方案评测，为行业发展提供评估工具。
GPT5.5 + Codex 如何跑一整夜，编程的下一步，不是辅助编程，是可托管执行单元
文章指出GPT - 5.5在Codex里展现出强大自主性，能处理长时程任务。还介绍让其跑长任务的方法及面临的问题，强调长任务需状态机、证据链等，社区也在构建相关工作流层。