DragStream，首次实现视频生成时的实时拖拽编辑。用户可随时拖动画面中的物体，自由平移、旋转或变形，系统自动保持后续帧连贯自然，无需重训模型，无缝适配主流AI视频生成器，真正实现「所见即所得」。
最近关于Qwen3.5还有其幕后团队，市场上的讨论沸沸扬扬，但今天我们不聊八卦，主要讲讲干货。
语析Yuxi-Know 是基于大模型RAG知识库与知识图谱技术构建的智能问答平台，支持多种知识库文件格式，如PDF、TXT、MD、Docx，支持将文件内容转换为向量存储，便于快速检索。
最近，在GitHub上发现一个宝藏项目Project_Golem 。
今天，清华大学 THUNLP 实验室、东北大学 NEUIR 实验室、OpenBMB 、面壁智能与 AI9Stars 联合发布 UltraRAG 3.0 ，针对上述痛点，为科研工作者与开发者打造更懂开发者的技术框架，具备 3 大核心优势：
RAG与agent用到深水区，一定会遇到这个问题： 明明架构很完美，私有数据也做了接入，但项目上线三天，不但token账单爆了，模型输出结果也似乎总差点意思。
企业级场景中，无论是做RAG还是agent，我们都会面临一个问题：出于数据隐私以及合规要求，数据必须保留在本地。但传统的本地存储方案往往存在数据隔离性差、崩溃易丢数据、配置管理混乱、操作不可撤销等问题。
2022年，Google Cloud 将π计算到100万亿位，在2025年，高性能计算界的知名评测机构 StorageReview只用了4个月的时间，花了不到一千美元电费就将π算到314万亿位，这可不是为了炫技，而是说明高性能计算也可以很节能。
最近一年，互联网上各种为RAG赛博哭坟的帖子不胜枚举。
今天，Qwen 家族新成员+2，我们正式发布 Qwen3-VL-Embedding 和 Qwen3-VL-Reranker 模型系列，这两个模型基于 Qwen3-VL 构建，专为多模态信息检索与跨模态理解设计，为图文、视频等混合内容的理解与检索提供统一、高效的解决方案。
