大模型最广泛的应用如 ChatGPT、Deepseek、千问、豆包、Gemini 等通常会连接互联网进行检索增强生成（RAG）来产生用户问题的答案。随着多模态大模型（MLLMs）的崛起，大模型的主流技术之一 RAG 迅速向多模态发展，形成多模态检索增强生成（MM-RAG）这个新兴领域。ChatGPT、千问、豆包、Gemini 都开始允许用户提供文字、图片等多种模态的输入。
人工智能在过去的十年中，以惊人的速度革新了信息处理和内容生成的方式。然而，无论是大语言模型（LLM）本体，还是基于检索增强生成（RAG）的系统，在实际应用中都暴露出了一个深层的局限性：缺乏跨越时间的、可演化的、个性化的“记忆”。它们擅长瞬时推理，却难以实现持续积累经验、反思历史、乃至真正像人一样成长的目标。
在处理短文本时，大语言模型（LLM）已经表现出惊人的理解和生成能力。但现实世界中的许多任务 —— 如长文档理解、复杂问答、检索增强生成（RAG）等 —— 都需要模型处理成千上万甚至几十万长度的上下文。
大型语言模型（LLM）本身很强大，但知识是静态的，有时会“胡说八道”。为了解决这个问题，我们可以让它去外部知识库（比如维基百科、搜索引擎）里“检索”信息，这就是所谓的“检索增强生成”（RAG）。
近日，来自 MetaGPT、蒙特利尔大学和 Mila 研究所、麦吉尔大学、耶鲁大学等机构的研究团队发布 CARE 框架，一个新颖的原生检索增强推理框架，教会 LLM 将推理过程中的上下文事实与模型自身的检索能力有机结合起来。该框架现已全面开源，包括训练数据集、训练代码、模型 checkpoints 和评估代码，为社区提供一套完整的、可复现工作。
图检索增强生成（GraphRAG）已成为大模型解决复杂领域知识问答的重要解决方案之一。然而，当前学界和开源界的方案都面临着三大关键痛点： 开销巨大：通过 LLM 构建图谱及社区，Token 消耗大，耗
在检索增强生成（RAG）飞速发展的当下，研究者们面临的最大困境并非「生成」，而是「稳定」。
在当前由大语言模型（LLM）驱动的技术范式中，检索增强生成（RAG）已成为提升模型知识能力与缓解「幻觉」的核心技术。然而，现有 RAG 系统在面对需多步逻辑推理任务时仍存在显著局限，具体挑战如下：
Meta超级智能实验室的首篇论文，来了—— 提出了一个名为REFRAG的高效解码框架，重新定义了RAG（检索增强生成），最高可将首字生成延迟（TTFT）加速30倍。
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。
