AI加速走向落地，企业「超级大脑」却在关键时刻断片？行业亟需一套能够持续进化、越用越聪明的系统框架，实现多智能体协同作战，通过自优化、自反馈瞬间激活知识库。清华系黑马已将其塞进AI原生引擎，率先在能源、军工等硬核场景中规模化落地，为产业智能升级提供了可靠路径。
人工智能的浪潮正将我们推向一个由 RAG 和 AI Agent 定义的新时代。然而，要让这些智能体真正「智能」，而非仅仅是信息的搬运工，就必须攻克一个横亘在所有顶尖团队面前的核心难题。这个难题，就是推理密集型信息检索（Reasoning-Intensive IR）。
全球首款AI原生UGC游戏引擎迎来2.0版本。Mirage 2是一款可在线游玩的实时通用领域生成式世界引擎，能将任何图像（照片、绘画、涂鸦等）转化为可实时互动的3D世界。
作为开放世界游戏的标杆，GTA 系列不仅在游戏圈声名赫赫。尤其是在 AI 驱动的视频生成、三维生成或是世界模型等领域里，研究者们不仅采用游戏内场景为训练数据，更将生成类 GTA 的完整世界作为长久以来的目标。
OpenAI的GPT-5因大幅降低AI幻觉而被批"变蠢"，输出呆板创造力减弱，反映出幻觉降低限制模型灵活性。对话嘉宾甄焱鲲分析幻觉本质无法根除，需辩证看待，并探讨类型分5类、缓解方法如In-Context-Learning及RAG，影响企业应用场景的容忍度与决策，强调未来模型或通过世界模型深化理解。
作为大家的测评博主，我最近发现一个巨有意思的现象： 现在市面上大部分评估 Agent 的基准测试，倾向于考核“单项技能”，而非“综合任务”。比如，你让 AI 点份外卖，它能完成；但如果要求它策划一场涵盖预算、选址、菜单、宾客邀请与流程安排的晚宴，它很可能就原地就 G 了。
一个小解码器让所有模型当上领域专家！华人团队新研究正在引起热议。 他们提出了一种比目前业界主流采用的DAPT（领域自适应预训练）和RAG（检索增强生成）更方便、且成本更低的方法。
一句话概括，还在嫌弃RAG太慢？这帮研究员直接把检索数据库"蒸馏"成了一个小模型，实现了不检索的检索增强，堪称懒人福音。
幻觉，作为AI圈家喻户晓的概念，这个词您可能已经听得耳朵起茧了。我们都知道它存在，也普遍接受了它似乎无法根除，是一个“老大难”问题。但正因如此，一个更危险的问题随之而来：当我们对幻觉的存在习以为常时，我们是否也开始对它背后的系统性风险变得麻木？我们是真的从第一性原理上理解了它，还是仅仅在用一个又一个的补丁（比如RAG）来被动地应对它？
长久以来我们都知道在Prompt里塞几个好例子能让LLM表现得更好，这就像教小孩学东西前先给他做个示范。在Vibe coding爆火后，和各种代码生成模型打交道的人变得更多了，大家也一定用过上下文学习（In-Context Learning, ICL）或者检索增强生成（RAG）这类技术来提升它的表现。
