本文介绍了Graph-O1，一种创新的智能体GraphRAG框架，通过结合蒙特卡洛树搜索（MCTS）与端到端强化学习，使大语言模型能够在文本属性图上进行逐步交互式推理。该方法有效解决了传统RAG方法在图结构数据上的局限性，在多个数据集和LLM模型上实现了卓越性能。

Palantir CEO亚历克斯·卡普在2026年2月2日发布的致股东信中,宣布公司第四季度营收达到创纪录的14亿美元,同比增长70%,美国市场营收达11亿美元,同比增长93%。公司单季利润达6.09亿美元,环比增长28%。信中强调了AI技术的实际应用价值,批判了行业内的浮夸风气,阐述了技术如何既能保护国家安全又能防止政府越权,并呼吁建设者文化对抗纯粹批评者阶层。

本书深入解析大语言模型的工作原理,从分词机制到文本生成的完整技术链路,揭示ChatGPT等生成式AI背后的核心技术架构。

近日，北京邮电大学GAMMA Lab团队重磅推出Graph4LLM系统性综述，从LLM全流水线视角出发，梳理了图增强LLM的研究成果，为该领域提供了统一的分类框架与研究脉络。大语言模型在自然语言处理领域表现出色，但受限于其序列化特性，存在结构信息丢失和事实可靠性不足等问题。图结构通过显式建模实体与关系，为解决这些短板提供了有效途径。本文系统性综述了图增强大语言模型（Graph4LLM）的最新研究进

a16z发布首份"市场状态"报告,揭示2025年私募与公募市场的关键趋势。数据显示,顶级公司收入增长呈指数级爆发,私募独角兽总估值突破5万亿美元大关。科技公司在公开市场持续领跑,形成独立超级周期。报告探讨AI基础设施投资回报问题,引用Google数据称7-8年前的TPU仍在满负荷运行,并通过杰文斯悖论分析AI代币成本下降带来的需求激增现象。

本文深入探讨了AI代理时代的语境图谱构建问题，指出当前"预定义本体vs学习本体"的二元对立存在根本性误区。作者Kirk Marple基于三年实践经验，提出第三条路径：采用现有成熟本体标准（如Schema.org、微软CDM），在此基础上扩展学习。文章系统梳理了被行业忽视的二十年本体工程积累，为企业级AI系统建设提供了务实的技术路线。

本文提出KDR-Agent，一种创新性多智能体大语言模型框架，通过知识检索、实体消歧和反思分析三大机制，有效解决多领域低资源场景下的命名实体识别难题，显著提升模型在未见领域的泛化能力，为人工智能在信息抽取领域的应用提供新范式。

本文介绍STELLA，一个突破性的自我进化AI智能体系统，专为生物医学研究设计。通过动态扩展的工具库和可进化的推理模板库，STELLA能够自主学习并持续提升能力，在多个生物医学基准测试中达到业界领先水平，准确率随使用经验提升近一倍。

ARK投资发布第十版年度旗舰研究报告，深度解析人工智能、机器人、能源、区块链、太空和生物技术等13大创新领域。报告揭示指数级技术融合如何重塑全球经济，为投资者、企业决策者和科研机构提供前瞻性战略框架，把握万亿美元级市场机遇。

本文介绍了Google研发的Adjudicator系统，通过结合知识图谱与多智能体大语言模型架构，自动识别和纠正机器学习训练数据中的噪声标签。该系统在AlleNoise基准测试中达到0.99的F1分数，显著优于单一LLM基线（0.48）和非知识图谱多智能体系统（0.59），为工业环境中的高精度数据验证提供了重要解决方案。