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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。
支持5000+ Server，ScaleMCP为大模型Agents动态同步MCP工具
现有工具选择框架未整合MCP服务器，存在重复、不一致和低效问题。普华永道提出ScaleMCP，配备MCP工具检索器，还提出TDWA嵌入策略，通过实验证明其提升了LLM代理性能。
详解Github 35K+项目：打通200+数据源，构建企业级AI的数据统一入口，支持MCP【下篇】
本文继续介绍MindsDB这款开源AI数据引擎，阐述知识库与混合检索应用，如创建向量索引、语义检索、多源混合检索等；还提及RAG与数据智能体，包括构建RAG管道和配置Data Agent；最后给出应用建议，称其适合复杂企业环境。
计算机界痛失泰斗！92岁图灵奖得主去世，打赌赢了老板6便士
3月5日，图灵奖得主、快速排序之父Tony Hoare逝世，享年92岁。他贡献诸多，如快速排序、霍尔逻辑等，虽有失误却勇于反思，一生与计算复杂性斗争，保持幽默与务实。
突破40年Dijkstra算法瓶颈，清华教授等颠覆教科书！斩获STOC最佳论文
清华大学教授段然提出最短路径新方法，击败经典Dijkstra算法，突破40年排序瓶颈。该算法不依赖排序，运行更快，摘得STOC最佳论文，团队正优化追求更快速度。