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让静态3D模型「动起来」一直是图形学界的难题：物理模拟太慢，生成模型又不讲「物理基本法」。近日，北京大学团队提出DragMesh，通过「语义-几何解耦」范式与双四元数VAE，成功将核心生成模块的算力消耗降低至SOTA模型的1/10，同时将运动轴预测误差降低了10倍。
今天还是聊聊生产级agent怎么搭这回事。
最近在研究 RAG 系统优化的时候，发现了一个有意思的格式叫 TOON。全称是 Token-Oriented Object Notation，翻译过来就是面向 Token 的对象表示法。
近年来，大模型的应用正从对话与创意写作，走向更加开放、复杂的研究型问题。尽管以检索增强生成（RAG）为代表的方法缓解了知识获取瓶颈，但其静态的 “一次检索 + 一次生成” 范式，难以支撑多步推理与长期
近日，来自伊利诺伊大学芝加哥分校、纽约大学、与蒙纳士大学的联合团队提出QuCo-RAG，首次跳出「从模型自己内部信号来评估不确定性」的思维定式，转而用预训练语料的客观统计来量化不确定性，
2025年12月5日，纽约时报（NYT）起诉Perplexity版权侵权。Perplexity是一家“小而美”的开发生成式AI的公司，苹果曾考虑收购它以增强自己的AI能力。
将多模态数据纳入到RAG，甚至Agent框架，是目前LLM应用领域最火热的主题之一，针对多模态数据最自然的召回方式，便是向量检索。
今天聊一聊怎么在RAG、agent场景中实现语义高亮（Semantic Highlight）。
过去的 2025 年，对于检索增强生成（RAG）技术而言，是经历深刻反思、激烈辩论与实质性演进的一年。
在大型语言模型（LLM）的应用落地中，RAG（检索增强生成）是解决模型幻觉和知识时效性的关键技术。