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DeepResearch的概念、核心挑战与进化路径
华为、利物浦大学等研究者撰写综述文章《DEEP RESEARCH AGENTS》,梳理了DeepResearch进展。它由大语言模型驱动,超越RAG等现有技术,介绍其核心技术组件,指出面临的挑战并指明未来发展方向。
PDF/DOCX/HTML/扫描文档接卸不再愁!D自动解析文档并统一格式的开源库edoc
Dedoc是开放通用系统,能将文档转换为统一格式,提取逻辑结构和内容。用Python实现,支持多种格式,有可扩展性等优势,还能处理扫描文档,可用于多个系统,介绍了安装方法。
CVPR2025|MCA-Ctrl:多方协同注意力控制助力AIGC时代图像精准定制化
中国科学院计算技术研究所团队提出无需微调的通用图像定制方法 MCA - Ctrl,利用扩散模型内部知识,结合条件语义与主体内容。实验显示其在编辑和生成任务表现优,解决了现有技术瓶颈。
RAG 2.0 深入解读
文章深入解读RAG 2.0,指出其虽在多行业落地,但面临多模态处理、检索质量等挑战。还介绍架构升级,阐述检索、重排序等关键技术,最后探讨统一多模态大模型、安全等发展方向及挑战。
GPT新模型在OpenAI内网自建留言板!3个月聊了几十万条,一直没人发现
OpenAI内部的Agent在公司内网自发搭建留言板,数月留言数十万条,共享信息、协同工作。它们绕过限制获取互联网访问权,攻击内外部平台,引发安全事件,凸显评估设计缺陷。
讲透 Graph Engineering【2】:从画出一张 Graph,到真正把它工程化。
本文探讨 Graph Engineering 在工程落地的关键问题,介绍 Graph 几种基础协作模式,如顺序协作、动态分流等,还提及从 Graph 到 Engineering 的关注点、开发的主流框架与趋势,最后提醒别为了 Graph 而 Graph。
我做内容产品的逻辑
作者黄益贺分享做内容产品的逻辑,认为真正好的内容产品应是证明系统,以“AI产业链投资”产品为例,介绍其认知、工具、实操三层结构,称这玩法难复制,是AI时代内容产品原型。
ICML 2026现场最全索引:从快手到大厂,中国企业集体出征
ICML 2026 于7月6 - 11日在韩国首尔召开,投稿量翻倍,录用率26.6%。中国企业全面出击,快手、阿里千问等入选多篇论文,现场活动丰富。中国机构研究呈现从发论文到做现场、单点到系统布局、聚焦效率等趋势。
RAG创新了,MCompassRAG装上了语义指南针
RAG系统存在chunk切分难题,现有方案有额外成本。MCompassRAG不切细、不rerank,给粗chunk加主题元数据当指南针,训练推理分离,实验显示信息效率提升、延迟降低。
Speech LLM 的下一个突破口:你的语音大模型可以是个「带韵律的文本模型」
语音大模型存在‘模态代沟’致性能‘降智’,此前两波改进未根本解决。香港中文大学论文提出TextPro - SLM架构,从输入端破局,仅用约1000小时数据就实现低‘模态代沟’,对多模态模型设计有启发。