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。
北京大学提出了ReMoMask：一种全新的基于检索增强生成的Text-to-Motion框架。它是一个集成三项关键创新的统一框架：（1）基于动量的双向文本-动作模型，通过动量队列将负样本的尺度与批次大小解耦，显著提高了跨模态检索精度；（2）语义时空注意力机制，在部件级融合过程中强制执行生物力学约束，消除异步伪影；（3）RAG-无分类器引导结合轻微的无条件生成以增强泛化能力。
团队在自研知识库底座的过程中，想对比参考下RAGFlow，发现其切片方法缺乏详细说明和清晰案例，如果你也遇到以下问题，本文能帮你节省大量试错时间
