本文系统介绍RAG评估体系，涵盖指标体系、工具对比及实操案例。详细解析检索、重排、生成三大模块关键指标，对比RAGAs、TruLens、Numa Index等工具特性，并通过代码示例展示多工具实操方法。强调评估对解决RAG系统效果脱节、优化方向模糊、技术选型盲目三大痛点的重要性，提供评估流程最佳实践与技术趋势展望，为开发者提供全面的RAG系统评估指导。

腾讯混元R-4B是首个实现"自动思考"的开源多模态大模型。通过双模式退火训练和双模式策略优化技术，模型能自主判断任务复杂度，简单问题直接回答，复杂问题开启推理链。实验表明，R-4B-RL在保持高性能的同时显著提升token效率，在25个多样化基准测试上达到或接近SOTA水平，实现了"知道什么时候应该思考"的智能决策能力。

中国工业互联网研究院发布大模型工业应用测评报告，显示国内外模型基础能力接近，国内模型在工业场景表现优异。测评涵盖基础能力、智能体能力和场景能力三层体系，重点测试了环境感知、工具调用、自主规划、多步推理等智能体能力，以及工业标准问答、单据识别和产品客服等场景应用。报告指出，国内外模型在环境感知和自主规划方面仍有不足，但在标准问答、单据识别等场景已具备较高成熟度，可优先考虑应用。

腾讯广告算法大赛冠军Echoch和亚军leejt团队揭秘全模态生成式推荐系统解决方案。Echoch通过三级会话体系、周期编码等技术理解用户实时需求，引入随机性解决冷启动问题；leejt团队则用共享词表、哈希编码处理超大规模数据，通过工程优化实现模型扩展。这些方案展示了生成式AI在推荐系统中的潜力，腾讯已开源相关数据，未来广告系统将全面多模态化和Agent化。

微软工程师Galen Hunt提出2030年消灭所有C/C++代码的目标，计划用AI与算法重写代码库，每位工程师每月生产100万行代码，并使用Rust替代。微软CEO纳德拉透露已有20-30%代码由AI生成，预计2030年将达95%。然而，AI写代码的可靠性仍待验证，这一"大重写"计划可能对Windows系统产生重大影响，引发业界热议。

ChatLab是一款本地化运行的AI聊天记录分析器开源项目，支持微信、QQ等主流即时通讯工具。它通过流式计算与多线程并行架构处理海量聊天记录，提供隐私保护、AI Agent分析、多维数据可视化等功能。适合社群运营分析、KOL识别、热点话题捕捉等场景，让非结构化的聊天记录转化为有价值的数据资产，帮助用户挖掘社群数据中的隐藏价值。

Nature最新研究提出"能力密度"概念，发现LLM能力密度每3.5个月翻倍，这意味着同等性能所需的参数量和推理成本指数下降。高密度小模型非压缩而来，而是通过更优数据、结构和训练算法实现。这一"密度定律"预示端侧智能将提前爆发，AI产业正从"规模时代"迈向"密度时代"，为开发者提供新的开发思路。

Jan-v2-VL-Max在关键指标上超越谷歌Gemini2.5Pro与DeepSeek R1，树立了新的技术标杆。[[4]] 这一成就不仅证明了Jan团队的技术实力，也为整个AI行业指明了发展方向：从单步推理到长周期执行，从简单对话到复杂操作，从被动响应到主动执行。[[7]] 技术标杆的树立，将推动整个行业向更加实用、更加可靠的方向发展，加速AI技术从实验室走向实际应用的进程。

钉钉发布AI硬件DingTalk Real及AgentOS系统，为企业AI Agent提供独立、安全运行环境。AgentOS实现多Agent统一调度与协作，让AI从"操作App"转变为"操作Agent"，深度参与企业业务流程。系统通过隔离环境确保安全合规，AI可访问企业数据但不会触碰用户设备。钉钉已完成工程化打磨，计划1月正式交付，标志着AI在企业场景的进一步落地。

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