RAG效果不及预期，试试这10个上下文处理优化技巧。对大部分开发者来说，搭一个RAG或者agent不难，怎么把它优化成生产可用的状态最难。在这个过程中，检索效率、准确性、成本、响应速度，都是重点关注问题。
具身智能的「ChatGPT时刻」还没到，机器人的「幻觉」却先来了？在需要几十步操作的长序列任务中，现有的VLA模型经常「假装在干活」，误以为任务完成。针对这一痛点，北京大学团队提出自进化VLA框架EvoVLA。该模型利用Gemini生成「硬负样本」进行对比学习，配合几何探索与长程记忆，在复杂任务基准Discoverse-L上将成功率提升了10.2%，并将幻觉率从38.5%大幅降至14.8%。
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。
正值AlphaFold问世五周年，其设计者、也是凭借AlphaFold获得诺贝尔化学奖的John Jumper公开表示：AlphaFold的下一步是与大模型融合。不过具体方法并没有透露，或许已有所思路，甚至已经在进程之中。
罕见病诊断一直是医学界的难题。
沉寂许久的DeepSeek又回来了！今天，DeepSeekMath-V2重磅登场，一举夺下IMO 2025金牌，实力媲美甚至超越了谷歌的IMO金牌模型，开源AI再次扳回一局。
如果不是这波大模型的爆发，没人会想到「输入法」这个早已被视为「基础设施」的赛道，会在 2025 年下半年突然变得性感起来。
在软件开发领域，需求工程（Requirements Engineering, RE）一直是项目成功的关键环节。然而，传统 RE 方法面临着效率低下、需求变更频繁等挑战。根据 Standish Group 的报告，仅有 31% 的软件项目能在预算和时间内完成，而需求相关问题导致的项目失败率高达 37%。
Context Pruning如何结合rerank，优化RAG上下文？
To C玩梗是Sora的热闹，用多模态大一统模型服务专业客户，才是AI视频生成的正经生意。
