多模态RAG前沿速读：三看SimpleDoc双线索实现思路
2025年6月19日，北京晴。介绍SimpleDoc多模态RAG方案，结合视觉嵌入和LLM生成的摘要来检索相关页面，并迭代更新查询以改进答案。结果显示其在4个DocVQA数据集上表现优于基准模型。
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表格RAG项目解读：一个过滤+澄清补充的数据工程式思路
今天是2025年6月20日，星五，北京，晴。继续看代码中的表格RAG项目，解决的问题是从大量表中检索相关表。思路有点怪，输入用户查询后先过滤大表，再补充额外特征信息送LLM生成答案，尽管设计不合理但仍有可借鉴之处。
DeepSeek+Agent：人工智能大模型赋能科学研究效能提升与创新实践全流程
中国科学院人才交流开发中心举办的‘人工智能大模型赋能科学研究效能提升与创新实践’高级研修班，旨在通过理论和实践结合的方式帮助科研人员掌握AI技术的应用技巧，推动科研范式变革、提升效率，并促进教育智能化转型等。
马斯克 xAI 悄悄上线新功能：Grok 现在能帮你“定时干活”了
Grok 3.5在UI和功能上进行了更新，新增了侧边栏菜单和定时任务功能。SuperGrok会员可优先体验这些新特性。新版Grok支持搜索、新建聊天、任务管理等核心功能，并提供自定义提示词和提醒方式。
ACL 2025 大模型“以讹传讹”？DRAG双阶段「多代理辩论」破解幻觉叠加问题
论文提出DRAG框架，通过引入多智能体辩论机制缓解RAG中的幻觉问题。DRAG在检索和生成阶段引入正反方辩论，以提高答案的真实性和可靠性。研究显示，在多个数据集上DRAG取得了强劲表现。
碾压DeepSeek推理4倍！MiniMax M1百万token长文屠榜，开源登顶全球前二
近日MiniMax开启#MiniMaxWeek技术周，发布全新M1模型。M1模型在训练与推理效率上显著提升，支持超长文本输入和输出（最大100万个token）。特别擅长Agent工具调用任务。核心技术包括混合注意力架构和CISPO算法。
关于智能体开发范式之——ReAct(Reasoning and Acting)到底是什么？
ReAct是一种方法论和提示词模板，用于让大模型像人类一样思考并解决复杂问题，通过拆解任务、观察执行结果来不断优化答案。
