本文将介绍 22 种先进的RAG技术，灵感来源于 all-rag-techniques 仓库中的全面实现。这些实现使用 Python 库（如 NumPy、Matplotlib 和 OpenAI 的嵌入模型），避免使用 LangChain 或 FAISS 等依赖，以保持简单性和清晰度。
大模型驱动的 AI 智能体（Agent）架构最近讨论的很激烈，其中一个关键争议点在于： 多智能体到底该不该建？
思维链（Chain of Thought, CoT）推理方法已被证明能够显著提升大语言模型（LLMs）在复杂任务中的表现。而在多模态大语言模型（MLLMs）中，CoT 同样展现出了巨大潜力。
近期arxiv最热门论文，Qwen&清华LeapLab团队最新成果： 在强化学习训练大模型推理能力时，仅仅20%的高熵token就能撑起整个训练效果，甚至比用全部token训练还要好。
随着大型语言模型（LLM）技术的不断发展，Chain-of-Thought（CoT） 等推理增强方法被提出，以期提升模型在数学题解、逻辑问答等复杂任务中的表现，并通过引导模型逐步思考，有效提高了模型准确率。
在最新的 LangChain Interrupt 峰会上，AI Fund 创始人吴恩达与 LangChain 联合创始人 Harrison Chase 展开了一场对话。
Google I/O 2025 结束后，Google CEO Sundar Pichai 接受了《The Verge》主编专访，这也是双方连续第三年于 I/O 后展开对谈，而今年的背景更为特殊：Gemini 模型全面更新、多模态生成工具 Veo3 登场、AI 功能深度融入 Android 与 XR 平台，Google 展现出前所未有的产品化信心。
在Google I/O的第二天，硅星人有机会和Google CEO Sundar Pichai交流。在这场小范围的沟通中，Pichai及Google的多名核心业务负责人回答了从搜索到广告再到AI等多个问题。今年是Pichai执掌Google的第十年，过去三年带领Google从OpenAI的冲击中走出，如今看来很可能成为他CEO生涯至今打过的最重要一仗。
DeepSeek-R1火了，推理模型火了，思维链（Chain-of-Thought，CoT）火了！
《Why We Think》。 这就是北大校友、前OpenAI华人VP翁荔所发布的最新万字长文—— 围绕“测试时计算”（Test-time Compute）和“思维链”（Chain-of-Thought，CoT），讨论了如何通过这些技术显著提升模型性能。
