「关系敏感知识迁移」共找到 719 篇相关文章
一文读懂 RAG 与 KAG：原理、工程落地与开源实战（含代码与链接）
文章介绍RAG与KAG，RAG从文档找证据回答，适合开放域、时效更新快场景；KAG将结构化知识融进生成过程，实体关系与事实一致性更稳。还给出实战建议、工作流要点、最小可跑示例、开源组件及项目等。
Workflow和Agent的本质区别
文章介绍Workflow本质是定义任务及关系，核心是‘依赖关系’；Agent能感知环境、自主决策，核心是‘决策与执行’。二者相辅相成，抽象层次不同，还引出Agentic Workflow概念。
Karpathy投了一家AI记忆公司，撞名DeepSeek Engram记忆架构
新公司Engram完成9800万美元融资，投资人有Andrej Karpathy等。它想为AI构建能持续学习的“记忆层”，解决模型吸收组织内部知识问题，首个产品是面向Agent的API，已与多家合作。
开源沉浸式「AI 教师工具」，学生还上什么补习班？
介绍开源项目ChatTutor，它是面向理工科的智能可视化教学助手，结合对话式AI与多类型可视化知识画布，能图文并茂讲解知识点，让复杂知识图形化呈现，提升学习效率，有望推动AI教育落地。
伦理防线不可靠！分布偏移诱导，大模型进入暗黑模式
香港理工大学与西北工业大学联合研究指出，当前大语言模型对齐机制仅实现表层合规，预训练时内化的有害知识仍潜藏。遇数据分布偏移，模型“黑暗模式”易被激活。26个主流模型中22个在攻击下失效，凸显现有范式缺陷。
0人工参与实现梯度更新！MIT新框架让AI自动生成微调数据，权重自主升级
MIT提出新强化学习框架SEAL，可让模型生成微调数据和自我更新指令，实现权重更新。无需人工，模型能自动梯度更新。经知识注入和小样本学习实验验证效果，还介绍了其双循环工作机制。
把 RAG 做成主流的公司，现在开始“做空”RAG 了
向量数据库开创者 Pinecone 宣布 RAG 时代结束，推出面向 Agent 的知识引擎 Nexus。它认为当前 RAG 模式脆弱、缓慢且昂贵，提出“知识编译”概念，称能提升任务完成率、降低 token 开销，虽面临质疑，但方向明显。
Claude Skills｜将 Agent 变为领域专家
今年10月，Anthropic推出Claude Skills能力，可在Claude多产品使用。它是向Agent注入内部知识的标准化方案，与MCP可协同工作，还介绍了实现Agent Skills的方法及主动式智能导购AI助手构建。
9岁女孩靠AI「万能钥匙」赚到第一桶金！OpenAI新CEO的六大野心
Fidji Simo将于8月18日出任OpenAI应用CEO。她在备忘录里提出宏大愿景，认为AI能成为知识、健康和创意等的「万能钥匙」，打破资源壁垒，如填平知识鸿沟、助力健康管理、释放创意等。
蚂蚁开源MedResearcher-R1医学知识图谱+多跳推理
医学领域需处理复杂关系，现有医学AI系统缺乏对罕见实体和复杂关系的推理能力。MedResearcher - R1通过专门图谱和检索工具，结合两阶段训练范式解决问题，在医学基准测试取得新成果。