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SentGraph：一句一句把多跳RAG“画”成图
传统RAG在多跳场景易‘断链’，因检索单元太胖、逻辑关系乱。SentGraph把检索单元缩到句，按逻辑画三层图。线下建图分拆句、找关系、架桥梁；线上推理有Anchor初选、精炼及路径扩展。实验提升显著，也有局限。
Meta超级智能实验室又发论文，模型混一混，性能直接SOTA
大语言模型训练依赖算力和时间，传统模型 Souping 多采用均匀平均。Meta 等研究者提出类专家 Soup（SoCE），利用基准测试类别构成选最优模型，非均匀加权平均，实验显示其提升了模型效果与稳健性，在排行榜获 SOTA 成绩。
“不用 Cursor和 ChatGPT、手写代码的开发者，怕不是疯了？”
本文围绕开发者是否应使用AI辅助编程展开讨论。支持者认为大模型能提升效率，解决琐碎问题；反对者则质疑其可靠性。文中还分析了大模型在编程中的优缺点，如能生成代码但也有幻觉等问题，并反驳了一些反对观点。
图灵奖得主杨立昆：中国人并不需要我们，他们自己就能想出非常好的点子
本文是对图灵奖得主杨立昆的访谈，他批判当前大语言模型局限性，指出难以靠扩大规模达人类水平AI。还强调理解世界需非生成式架构，如JEPA。同时以DeepSeek为例，称开源发展更快，中国人能想出好点子。
中国产业叙事：中际旭创
本文讲述中际旭创发展历程。它原是电机绕组设备厂，2017年收购苏州旭创跨界光通信。借AI算力浪潮，2023年首发1.6T光模块，2024年营收、利润大增，成全球光模块市场榜首企业，还分析了光模块技术趋势。
一文看懂“存算一体”
文章介绍存算一体概念，它因传统冯·诺伊曼架构在数据爆炸、AI崛起下暴露“存储墙”“功耗墙”问题而提出。阐述其发展历程、技术路线、存储介质、应用场景，也指出技术、生态、市场方面挑战，前景潜力大。
字节&MAP重塑大模型推理算法优化重点，强化学习重在高效探索助力LLM提升上限
强化学习虽提升大语言模型表现，但面临探索难题。字节跳动等团队提出FR3E框架，分两阶段重建探索机制，在多数学推理基准实验中显著优于强基线，为大模型强化学习提供新范式。
多模态后训练反常识：长思维链SFT和RL的协同困境
华为与香港科大研究发现，多模态视觉语言模型中，长思维链SFT与RL组合难协同增益。研究引入难度分类方法构建数据集，分析各方法表现及组合策略困境，还给出实验发现与未来研究方向。
内部爆料：Alexandr Wang上任第一把火，Meta大模型闭源
据知情人士，Meta新成立的超级智能实验室正讨论重大决策，高层对AI模型是否开源存分歧。Meta曾因性能问题延迟Llama 4版本，现完成Behemoth训练却因不佳延迟发布，还探讨放弃它开发闭源模型。
月之暗面硬刚Anthropic！开源万亿参数Kimi K2，Agent编码性能直逼闭源最强！
上周五月之暗面发布并开源万亿参数Kimi K2，外网评价高。它或开启开源AI的“Agentic时代”，在智能体和编码基准上表现出色，成本远低于竞品，但推理速度较慢，已可平替Claude。