简单粗暴地把对话历史塞进提示词确实能让 AI 记住聊天内容,但这招在实际项目里很快就会遇到瓶颈——Token 越堆越多,成本蹭蹭往上涨,上下文窗口也撑不住。向量数据库解决了一部分问题,但要让智能体真正聪明起来,还得配合知识图谱和状态机一起用,这样才能搭出一个既能记事儿、又会推理、还能干活的靠谱系统。

论文链接：https://huggingface.co/papers/2601.14192大模型智能体(LLM-based Agents)正在成为AI领域的新焦点。但随着应用场景越来越复杂,一个残酷的现实摆在面前:这些智能体虽然功能强大,但实在太"费"了——费时间、费token、费算力。一个简单的任务,可能需要调用几百次API,消耗数万个token,等待数分钟才能得到结果。这种高昂的成本,让智能体

Qwen 3-Next 系列的发布标志着稀疏模型技术的重要进展。通过将激活比例降至史无前例的低水平，同时保持强大的性能表现，这一创新为 AI 模型的部署和应用开辟了新的可能性。对于开发者和研究人员而言，Qwen 3-Next 提供了在有限硬件资源下运行大规模模型的现实方案。随着 llama.cpp 等推理框架对新架构的支持逐步完善，这类稀疏模型有望在移动设备和边缘计算场景中发挥更大作用。阿里巴巴表

本文系统地综述了检索增强生成（RAG）领域的关键数据集，提出并遵循一个涵盖问答、事实验证、多模态任务等六大类别的层次化分类体系。通过对超过140个数据集的分析，我们揭示了各类数据集的设计目标、评测范式和技术瓶颈，并横向对比了不同数据集的优劣与适用场景。我们的分析确认了当前RAG技术面临的核心挑战，包括证据检索的不完备性跨模态信息的对齐鸿沟以及对生成内容幻觉的评估滞后。这些挑战限制了RAG在关键领域

做研究更轻松：“研究并比较过去5年讨论酒精对人体影响的科学论文。生成一份关于这一主题最重要科学论文的报告。

在开发和部署这些 agent 的过程中，团队为每个应用都配置了评估系统，积累了不少实战经验。先解释几个后文会用到的概念。

动态决策信息流：根据学到的内容决定下一步做什么跨多次交互维护状态：记住做过什么，用历史信息指导未来决策根据结果调整方法：一种策略不行就尝试不同的方法自适应使用工具：从可用工具中选择并以未明确编程的方式组合使用Context Engineering 不仅仅是提示大型语言模型、构建检索系统或设计 AI 架构。它是构建互联的、动态的系统，能够在各种用途和用户中可靠地工作。Agents作为系统的决策大脑将

LightOnOCR-2-1B的发布标志着文档OCR技术的一个重要里程碑。凭借端到端架构、精心设计的训练数据和高效的模型设计,它在准确率、速度和易用性三个维度都树立了新标杆。核心优势总结:性能领先: 在OlmOCR-Bench上超越所有同等规模甚至更大规模的竞品高效实用: 处理速度比主流方案快2-5倍,成本仅为大型VLM的几分之一完全开源: Apache 2.0协议,包含模型、数据集和训练细节灵活

Retrieval-Augmented Generation (RAG) has emerged as a transformative paradigm in natural language processing (NLP), addressing critical limitations of Large Language Models (LLMs) such as hallucinatio

在 100 步时，解方程的成功率约为 25%，并且模型开始用文字进行 “推理”;近日，来自UC伯克利的研究团队基于Deepseek-R1-Distilled-Qwen-1.5B，通过简单的强化学习（RL）微调，得到了全新的DeepScaleR-1.5B-Preview。由huggingface组建，目前刚上线2周，发布了最新进展open-r1/update-1，在MATH-500任务上接近deep