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DeepSeek开源，Agent能力大升级，剧透2026！
DeepSeek昨晚更新并开源V3.2正式版及长思考增强版V3.2-Speciale，亮点是Agent能力进化。一年来它未增模型规模，靠架构优化等提升性能、降低成本，坚持自我路线很稳，V3.2继续提升能力。
R1时代，RAG-Retrieval技术总结与展望~
RAG - Retrieval提供全链路RAG检索模型微调、推理及蒸馏代码，支持多模型、多loss和训练方式。还发布模型技术报告，设计评估框架，未来探索RL在检索领域应用。
提速30倍，Meta重新定义了新一代RAG！
LLM时代，RAG成知识密集型任务标准范式，但处理长上下文时面临延迟高、内存贵问题。Meta超级智能Lab针对RAG特殊结构优化，提出REFRAG框架，有独特训练策略，实验效果显著。
Karpathy又封神！掀翻RAG，把你的笔记变成第二大脑
前OpenAI创始成员Andrej Karpathy提出让大模型把笔记「编译」成持续生长的活Wiki，替代RAG。他将笔记当源代码，LLM当编译器，实现知识结构化。此方案降低维护成本，解放人类注意力。
当每个人都能指挥一支 AI 大军，什么能力最重要？
文章指出，在AI Agent增多的时代，管理能力是驾驭它们的关键。沃顿商学院教授提出判断是否委派任务给AI的公式，还建议从更好的指令、评估、反馈三方面提高成功率，同时给出委托任务和锻炼管理能力的方法。
从平面几何出发：形式化验证如何驱动MLLM的推理能力跃迁
多模态大语言模型在复杂数学与几何推理中有缺陷，现有训练方式让模型难有鲁棒推理能力。上海交大等团队提出“以形式化增强非形式化推理”方案，构建完整闭环，提升模型推理及泛化能力。
领域驱动的 RAG：基于分布式所有权构建精准的企业知识系统
银行技术供应商为解决文档和专业知识获取难题，探索用 RAG 技术，严格将 AI 作咨询工具。重新分配 RAG 实施所有权，采用元数据方法，探索伸缩性解决办法，构建完整应用并评估性能，结果令人振奋。
“GPT-6”Astra能力首次公开！浙大同济校友参与研发
OpenAI为下一代模型Astra（传说中的GPT - 6）拉满预热，公开其能力。它在网络安全测试表现出色，但强大能力带来安全隐患。OpenAI设两道安全闸门，且两位华人研究员参与研发。此外，其新技术或影响可监控性。
全面评估多模态模型视频OCR能力，Gemini 准确率仅73.7%
MME - VideoOCR团队评估多模态大模型（MLLM）视频OCR能力。构建精细任务体系和高质量数据集，评测18个主流MLLM。即便如Gemini - 2.5 Pro，准确率仅73.7%，暴露出MLLM在视频OCR领域能力局限。
规模化人工判断：Dropbox 如何借助大语言模型优化 RAG 系统标注
为提升 Dropbox Dash 生成回复的相关性，工程师采用大语言模型辅助人工标注。该方案解决了纯人工标注的局限，通过人工校准大语言模型标注的方法，为 RAG 系统提供了有价值参考。