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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。

为应对网络攻击，需将非结构化网络威胁情报转化为结构化情报。IntelEX是自动化攻击级威胁情报提取工具，通过LLM上下文学习等增强，能识别攻击序列并提取结构化情报为STIX格式，还可转化成Sigma，在测试中表现优异。

作者深度测试新DeepSeek R1，发现其代码生成能力超Claude 3.7，虽编程全面性有不足，但已处Claude 3.7与Claude 4之间。前端设计审美达Claude 4水准，部分方面略胜，有自主学习推理能力，或改变中国AI历史。

ruoyi - ai是基于ruoyi - plus开发的开源AI平台，集成前沿模型，有聊天、绘画等全栈AI能力，具多模态交互和企业级部署支持，核心功能丰富，技术架构优，有实战成效，与同类有差异。

星海图在第一届全球开发者大会上，展示了其在具身智能领域的战略布局。提出100万小时超高质量真实数据计划，发布新一代VLA基础模型G0.5并开源，还联合发布创业孵化项目「星途计划」，探索三段式商业模式。

2026年4月8日智谱发布GLM-5.1，它是全球首个通过真实工程任务验证8小时持续工作能力的开源模型，在SWE-Bench Pro上超越GPT-5.4等登顶。该模型性价比高、技术创新多，还适配国产硬件，开源生态友好。

中科院与美团团队推出 VinciCoder，打破多模态代码生成中 SFT 范式瓶颈。它将奖励机制转向视觉域，通过两阶段策略统一多样化代码生成任务，在多基准测试中表现卓越，为领域研究提供新范式。

蚂蚁通用人工智能中心自然语言组联合香港大学自然语言组推出PromptCoT 2.0，押注任务合成。它让30B - A3B模型在数学代码推理任务达SOTA，全面升级效果、数据和方法，还将考虑多方向发展。

华中科技大学慢工团队提出少样本工业生成模型SeaS，依托U-Net，只需1 - 3张训练样本，单模型同步实现多样异常生成、正常产品合成及精确异常掩码标注，突破现有方法局限，在主流数据集上超越SOTA。

现在很多大语言模型常给出看似正确的结论，但推理过程却有问题。斯坦福、伯克利和MIT团队提出新思路，构建IneqMath数据集及‘AI数学裁判系统’，研究发现很多模型推理不严谨，还给出两个提升准确率的办法。