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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。
解析天花板？TextIn xParse如何为RAG打造「零损耗」知识管道
在AI应用发展中，LLM与RAG系统成核心引擎，但项目落地时模型表现常难达预期，根源在于文档解析质量。TextIn xParse能为RAG打造‘零损耗’知识管道，本文从多方面对其解析能力进行了解读。
Agentic-KGR：通过多智能体强化学习实现知识图谱的协同演化
文章指出静态知识库有覆盖缺失、时效滞后、建用分离问题。介绍 Agentic - KGR 创新点，如动态 schema 扩展等。实验显示其在图谱抽取和下游 QA 任务有提升，还呈现训练动态和图谱质量可视化结果。
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。
Auto Research最后一块拼图，Frontier-Eng Bench登场，在工程闭环里死磕最优
Einsia AI旗下Navers Lab论文Frontier - Eng推出新评测范式Generative Optimization，搭硬核评测系统，覆盖47个横跨5大工程方向的任务。评测多种模型，结果显示gpt 5.4最稳健，但距资深工程师水平尚远。
多模态大模型别盲目刷题！诊断-生成-强化闭环，找准盲点 | ICML'26
多模态大模型训练常采用‘题海战术’，存在能力诊断不精准、视觉内容缺乏扩展等问题。北大和山大团队提出DPE框架，通过‘诊断-生成-强化’闭环提升模型能力，实验效果显著，还强调训练应具备诊断能力。
AI真能搞钱了！这家公司把大模型玩成闭环赚钱机器
当全行业还在卷大模型参数、烧算力时，零犀科技走出不同路。其自研因果大模型，用AI智能体帮企业提升销售。2025年已实现规模盈利，成为最早跑通商业闭环的大模型应用公司。
知识图谱推理新sota，兼顾性能+效率！中科大新作 | NeurIPS'25
知识图谱推理应用广泛，但现有方法面临推理效率低、表达能力不足等挑战。中科大团队提出DuetGraph，采用双阶段粗到细推理框架与双通路全局 - 局部特征融合模型，平衡推理精度与效率，缓解过平滑问题。
端到端GUI智能体首次实现“犯错-反思-修正”闭环，模拟人类认知全过程
南洋理工大学MMLab团队提出框架GUI - Reflection，让端到端多模态GUI智能体有“自我反思”能力。它在各训练阶段引入“反思与纠错”机制，实验证明该框架能提升智能体能力。
快手AgentX：推荐系统开始自我迭代
过去十年推荐系统核心在‘建模’与‘工程’，但日常迭代瓶颈在研发生产方式。快手 AgentX 团队提出 Agent 驱动研发闭环，在快手 App 业务部署中跑通完整闭环，提升效率与业务收益。