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OpenClaw带火AI记忆，DeepMind用混合记忆把3D重建拉到近2万帧
近期，全球爆火的 Agent 私人助手 OpenClaw 接连更新，其长期记忆能力获关注。谷歌 DeepMind 联合加州大学伯克利分校提出 LoGeR 架构，将 3D 重建扩展到极长序列，在多数据集上表现超越先前方法。
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。
英伟达成开源新王？Nemotron 3全新混合专家架构，推理效率升4倍
北京时间今天凌晨，英伟达发布 Nemotron 3 系列开放模型，含 Nano、Super 和 Ultra 三种规模。Nano 已上线 Hugging Face，采用混合 MoE 架构，推理效率提升显著。该系列还具备多种核心技术和实用能力，相关工具和数据集也已开源。
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。
腾讯混元推出首款开源混合推理模型：擅长Agent工具调用和长文理解
6月27日，腾讯混元开源首个混合推理MoE模型Hunyuan - A13B，参数80B激活仅13B，推理快性价比高。它在多测试集成绩好，尤其擅长Agent工具调用和长文理解，还开源两数据集填补评估空白。
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。
腾讯混元TurboS技术报告首次全公开：560B参数混合Mamba架构，自适应长短链融合
腾讯公开混元TurboS技术报告，该模型是超大型Hybrid Transformer - Mamba架构MoE模型，融合Mamba与Transformer架构优势，有自适应长短思维链机制，激活参数56B。在多评测中表现佳，推理成本低。
腾讯混元 TurboS 技术报告首次全公开：560B 参数混合 Mamba 架构，自适应长短链融合
日前腾讯混元 TurboS 技术报告全公开。它是超大型 Hybrid Transformer - Mamba 架构 MoE 模型，有自适应长短思维链机制，总参 560B。在多榜单成绩亮眼，多语种和多任务处理能力强，还介绍了核心创新、训练策略等。
给GUI Agent装上「世界模型」：阿里通义用混合数据+统一思维链，让模型学会预判屏幕变化
伴随多模态大模型发展，GUI Agent成人机交互新范式，但构建高可用、跨平台的GUI Agent面临诸多挑战。阿里通义实验室开源Mobile - Agent - v3.5框架及GUI - Owl - 1.5模型家族，解决了相关技术壁垒。