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LiteReality来了！用一张扫描图还原真实3D世界
剑桥大学提出 LiteReality，可将室内 RGB - D 扫描数据转为 3D 虚拟副本，支持多种图形渲染功能，适用于多领域。它通过多步骤流程重建场景，还引入新框架解决材质恢复问题，但也存在依赖人工等局限。
如何实现RAG与MCP集成
文章聚焦RAG与MCP集成，介绍RAG突破传统模型局限及不足，引出Agentic RAG。阐述MCP革新AI工具连接方式，结合二者构建集成架构，还给出实现步骤、优化策略与代码实践，为释放AI系统潜力提供方案。
全模态RAG突破文本局限，港大构建跨模态一体化系统
香港大学黄超教授团队开源多模态智能处理系统RAG - Anything，突破传统RAG技术单一文本局限，整合多模态文档解析等核心能力，解决现有RAG系统痛点，具备多方面技术亮点，有便捷部署方式和多场景应用模式。
AI 时代最大的“幻觉”：我们有了最强工具，却正在失去定义真问题的能力
BAT增长顾问、前快手产品总监杨一溪在全球产品经理大会指出，AI时代人们易迷失在‘可能性’中，失去定义‘真问题’的耐心。他结合案例，从多方面分享增长方法论，强调用户需求洞察的重要性。
集GraphRAG 和 DeepSearch于一体的智能问答系统graph-rag-agent
本项目结合GraphRAG与私域Deep Search，实现可解释、可推理的智能问答系统。亮点有从零复现GraphRAG、创新融合DeepSearch等，具备多模块功能，还有简单演示，地址https://github.com/1517005260/graph-rag-agent/blob/master/readme.md。
Gödel Rescheduler：适用于云原生系统的全局最优重调度框架
本文介绍字节跳动研发的Gödel Rescheduler重调度框架，它能解决传统调度资源分配和任务摆放问题。阐述传统重调度弊端，介绍新方案组件，列举应用场景及成果，还提及未来规划，目前已开源。
多智能体在「燃烧」Token！Anthropic公开发现的一切
Anthropic发布多智能体研究系统构建解释，解决多智能体研究困惑。多智能体系统优势明显，在特定任务中表现出色，但token消耗大。其架构独特，还介绍了提示词工程、评估方法、面临的工程挑战等内容。
12年首次大改！真有人喜欢苹果的“液态玻璃”吗？至少Flutter 开发者的噩梦开始了
在 WWDC 2025 上，苹果宣布在多操作系统引入‘液态玻璃’新视觉风格，是 12 年来最大 UI 革新。这或成苹果移动端外观重大转变，但也掩盖其 AI 落后现状，还让开发者面临功耗、适配等挑战。
Google研究发现：Multi-Agent的核心竟然是Prompt设计！
Google和剑桥大学研究多智能体系统，发现提示设计影响大，有效拓扑结构占比小。提出Mass框架分三阶段优化，实验用Gemini 1.5 Pro和Flash模型，对比多种方法，在多任务上性能显著提升。
Gemini 2.5 Pro 再升级！竞技场分数创新高+思考预算，更强 Kingfall 在路上？
谷歌更新Gemini 2.5 Pro模型预览版，几周后成正式稳定版用于企业级应用。它在多个竞技场分数创新高，编码能力强，还新增“思考预算”功能控成本，价格有竞争力，谷歌还将推更强“Kingfall”。