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给大模型「持续注入新知识」，北航CASE框架：编辑千次不失忆，额外参数不到1MB丨WWW'26
北航团队提出CASE框架解决大语言模型持续吸收新知识难题。该框架给编辑“算分”、调“关键神经元”，破解核心痛点。实验显示，1000次编辑后准确率提升近10%，额外参数不到1MB。
豆包也开始抢程序员饭碗了，首个编程模型来了！
字节给豆包升级编程能力，推出首款编程模型Doubao - Seed - Code。它刷新国内编程模型上下文长度，支持视觉理解，API价格良心。经测试，虽未达全球顶尖，但弥补国产编程模型短板。
腾讯重磅开源：端到端文档转换VLM，中英文错误率双料最佳！
腾讯开源端到端文档转换视觉模型POINTS - Reader，可将文档图片转结构化文本。它基于POINTS1.5架构，支持中英文。在OmniDocBench基准上，中英文错误率暂列最佳，具零后处理简单等亮点。
来自MIT最强AI实验室：OpenAI天才华人研究员博士毕业了！
OpenAI华人研究科学家陈博远完成MIT博士论文答辩。他不到4年读完博士，辅修哲学，是GPT图像生成核心成员和Sora视频团队成员，将推进世界模型技术，强调视觉世界模型对具身智能至关重要。
“扁平+拓扑”双索引，85页PDF"秒级"推理，MMRag幻觉率骤降76%
文章聚焦多模态长文档视觉问答，介绍现有LVLM - based和RAG - based技术路线及困境。提出MMRAG - DocQA方案，引入‘分层索引 + 多粒度检索’，设计双索引建模相关性与依赖，用互补策略实现证据互补。
一文读懂：数据中心“拥抱”ARM架构，为何如此艰难？
文章探讨企业数据中心采用ARM架构面临的难题。如现有x86架构主导，切换有兼容性问题；ARM硬件选择有限、性能不足；云服务功能难对等；软件支持和许可证问题也阻碍其应用。
火山引擎AI开发「全家桶」大升级，Agent再也没有门槛。
火山引擎Force原动力大会后，其AI开发“全家桶”升级。会上展示多个开源项目，如DeerFlow、veRL、UI - TARS。还提出AI云原生概念，另有MCP、PromptPilot等产品，助力开发者降本增效。
让RAG真正读懂“言外之意”！新框架引入词汇多样性，刷新多项基准SOTA
ACL 2025研究提出Lexical Diversity - aware RAG (DRAG) 框架，将词汇多样性引入RAG检索与生成，解决现有方法痛点。它有两大创新模块，实验在多基准提升准确率，还将在多模型上增益，代码即将开源。
从业务场景到组织体系，“龙虾” 如何走进企业
“龙虾”火了后，从个人工具走向企业业务场景时问题不同。阿里云“虾友会”传递其进入企业的逻辑，包括解决业务场景接入，经历身份权限、岗位能力、持续运营三重门，回归运行时，最终送进企业工作流。
Github 斩获 16.3k star，Open Lovable 只需1分钟，就能克隆你的任意网站！
Open Lovable 是 Firecrawl 团队开源项目，能通过 AI 聊天将任意网站转化为 React 应用，支持整站抓取与重组。它解决了多类人群痛点，功能丰富，技术架构有优势，在同类对比中表现出色，获 16.3k star。