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最新12种GraphRAG技术全面评测
GraphRAG是一种扩展的RAG范式，通过构建图结构来组织背景知识，其中节点代表实体、事件或主题，边代表它们之间的逻辑、因果或关联关系。它不仅检索直接相关的节点，还会遍历图以捕获相互连接的子图，从而发现隐藏的模式。GraphRAGvsRAGGraphRAG是否真的有效，以及在哪些场景下图结构能为RAG系统带来可衡量的好处？厦大和港理工提出的GraphRAGBench基准测试框架，旨在全面评估GraphRAG模型在分层知识检索和深度上下文推理中的表...GraphRAG技术系统ACL'25 | 多智能体叛变进行中？首个多智能体安全守卫G-Safeguard亮相！
独木不成林，随着基于大型语言模型（LLM）的多智能体系统（MAS）的崛起，我们见证了智能体团队在复杂任务中展现的惊人潜力，俨然形成了数字世界的"智慧军团"。然而，当这些"AI战队"深入医疗诊断、金融决策等关键领域时，你是否为这些安全隐患夜不能寐：攻击者"策反"智能体，让系统输出错误内容却浑然不觉？攻击者注入的病毒像"数字病毒"般在智能体间传播，导致集体表现出"中毒"现象？传统单agent防御策略在应用于多智能体系统时...多智能安全G-SafeguardMeta开源V-JEPA 2：杨立昆颠覆生成式AI，世界模型性能碾压英伟达30倍
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社区头条“通过生成像素来模拟真实世界，不仅是一种浪费，更是注定失败。”2024年2月，当OpenAI的Sora惊艳全球时，图灵奖得主杨立昆的这句炮轰犹如在AI界投下一颗炸弹。  这位Meta首席AI科学家与网友展开了数天的唇枪舌战，甚至愤怒表示：“我从没想过会看到这么多从未为AI或机器学习做过任何事情的人告诉我，我对AI的观点是错误、愚蠢、盲目的。” 十五个月后的今天，杨立昆用行动证明了自己的坚持。他亲自发布了VJEPA2...MetaV-JEPA 2世界模型杨立昆算家云基于 8.6 万蛋白质结构数据，融合量子力学计算的机器学习方法挖掘 69 个全新氮-氧-硫键
原创 社区头条在细胞这个「工厂」中，氮氧硫（NOS）键就像一个可逆的「智能开关」，能够根据环境中的氧化还原变化调节酶活性。2021年，来自德国哥廷根乔治奥古斯特大学的团队，通过研究淋病奈瑟氏球菌的转醛醇酶，发现了存在于赖氨酸和半胱氨酸之间的NOS键。这项研究超越了单一病原体和酶的研究范畴，为跨学科的蛋白质科学、药物设计和生物工程奠定了重要基础。然而，随着蛋白质结构数据的爆炸式增长，以及科学界对蛋白质结构中化学键的持续...AI for Science机器学习蛋白质结构数据驱动无监督学习逆天！特朗普最新AI计划竟在GitHub泄露！被发现就删库跑路！白宫也要搞ChatGPT？
原创 社区头条出品51CTO技术栈（微信号：blog51cto）许多大模型的“上新消息”往往都不是官宣给出的，而是——不小心从GitHub泄露出来的。但这一次，事情比以往都更炸裂：特朗普政府的“AI接管计划”被曝出，就藏在GitHub的一个公开仓库里！6月10日，有眼尖的开发者在GitHub上发现了这个名为“AI.gov”的项目。媒体随后联系了相关部门核实情况，不出几个小时，整个代码库就被火速下线。据一个已被移除的GitHub页面显示，美国总务管理局（GSA...AIChatGPTGitHub视觉理解大突破！PAM模型让AI"一眼洞穿万物"：分割+语义+描述，一键全知全能！
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热门内容榜 • 最近上榜文章链接：https:arxiv.orgpdf2506.05302项目地址：https:perceiveanything.github.io亮点直击PAM（PerceiveAnythingModel），一种端到端的区域级视觉语言模型，旨在实现图像和视频中快速、全面、细粒度的视觉理解。SemanticPerceiver（语义感知器）的组件，有效利用SAM2主干网络中的中间视觉特征，将通用视觉信息、定位信息和语义先验融合为视觉token。开发了一套先进的数据精炼与增强流程，结合领先的VLM（如GPT4o）与人工专...语言模型AI视频生成简易实用项目攻略：如何创建集文档问答、摘要、转录、翻译与提取于一身的AI门户
原创 社区头条如今AI虽已全面普及，但多数职场人士仍难以统一运用各类互不相关的工具：一会需要使用聊天机器人、一会需要将文本复制到摘要器内，再加上会议转录和翻译，将本应顺畅的工作流程拆分得零散琐碎。所以问题来了：为什么不能把各项AI功能集中起来？为此我决定构建单一Web门户，供用户随时上传文档、提问、获取摘要、转录会议内容、翻译文件，甚至从PDF中提取表格等。其功能不求花哨、只讲实用，旨在解决我们每天面临的实际问题。下...AI工具大模型OpenAI具备记忆的智能体操作系统，MemoryOS重构AI Agent对话的持久性与个性化
精华 社区头条 热门内容榜 • 最近上榜在人工智能迈入大语言模型（LLMs）主导的新阶段后，我们获得了许多惊艳的技术能力，丰富的语言理解、流畅的文本生成，以及令人信服的对话模拟。但当我们期待与AI维持一场“持久而个性化”的深度交流时，现实却给我们泼了一盆冷水——它们很“健忘”。对“记忆力差”的大模型说不尽管GPT类模型在推理和语言风格把控上令人钦佩，但它们的记忆方式仍停留在“即时记忆”阶段。由于依赖固定长度的上下文窗口，它们往往只能记住“最近...MemoryOSAIAgentAI提效99.5%！英国政府联手 Gemini，破解城市规划审批困局
导语：AI，不止是聊天机器人，它正重构政府效率在英国，一份房屋建设或改造的申请常常需要数周才能审批通过。根源在于大量基于纸质档案的城市规划文件，图纸模糊、注释潦草、信息零散，规划人员常常要花上2小时手动处理一份资料。但如今，这一流程将被人工智能彻底改写。由英国政府AI孵化器团队i.AI推出的Extract系统，通过接入Google的多模态大模型Gemini，将审批时长压缩至40秒，并计划在2026年春季向全国所有地方政府开放！...AIGeminiExtractKDD'25｜适用于时间序列的频域数据增强方法，显著提升表示学习效果
今天给大家介绍的这篇文章来自KDD2025，提出了一种适用于时间序列的数据增强方法，核心思路是在频域进行重要成分的保留和非重要成分的变换，使得增强后的数据既能保证和原始数据语义相同，又能提升数据的多样性。论文标题：FreRA:AFrequencyRefinedAugmentationforContrastiveLearningonTimeSeriesClassification下载地址：https:arxiv.orgpdf2505.23181v11.研究背景数据增强是深度学习中常用的一种方法，特别是在对比...时间序列频域数据深度学习1维卷积实现高效变量间关系建模，解决多对一时间序列预测问题
今天给大家介绍一篇针对多变量预测单变量场景的时间序列预测优化工作。本文的核心是构建了一种基于卷积的轻量级变量间关系学习模块，提升变量间关系学习效率和缓解过拟合问题，提升多变量预测单变量的效果。论文标题：CrossLinear:PlugandPlayCrossCorrelationEmbeddingforTimeSeriesForecastingwithExogenousVariables下载地址：https:arxiv.orgpdf2505.23116v11.研究背景时间序列预测有多种问题类型。单变量时间序列...关系建模时间序列预测LeCun有了新证据！大模型思考与人类思考存在本质差别
精华大模型到底会不会真的思考？这一疑问一直萦绕在人们心中。作为LLM的反对派YannLeCun又拿出了新证据。他参与的最新研究《FromTokenstoThoughts:HowLLMsandHumansTradeCompressionforMeaning》（从词元到思想：大模型与人类在压缩与意义之间的权衡）用信息论的全新视角，揭示了大语言模型（LLM）与人类在“理解世界”这件事上的本质差异。人类大脑在处理信息时，善于将纷繁复杂的感知和经验，压缩成简洁而有意义的“概念”。比如...大模型LLM模型三大框架 Dify/RAGFlow/n8n怎么选？企业低成本落地AI的最优解
原创 热门内容榜 • 最近上榜在AI技术高速发展的当下，企业想要高效、安全且低成本地落地AI应用，开源工具成为了重要选择。以下为你详细介绍Dify、RAGFlow、n8n这三款开源工具的核心能力、应用场景及优势，助你理清企业AI落地的实践路径。dify作为"AI应用操作系统"，Dify旨在为企业提供从开发到运营的一站式生成式AI解决方案。其名称融合了"Define"和"Modify"的含义，体现了持续优化AI应用的核心理念。coverv5optimized工具链:Dify平台包含生产级AI应用构建...DifyRAGFlown8n对技术人员的一种劝告——关于技术至上的思考
原创“想赚钱你不一定需要很厉害的技术，关键是你能解决大部分人的问题。”很多人说程序员有一个很大的特征就是其思维方式，由于经常要处理逻辑问题因此其逻辑思维能力很强；但其它方式的思维能力又很弱，而且作为程序员又有很强的技术鄙视链。而我们今天要说的就是改变我们程序员的思维方式，用技术去解决问题，而不是单纯的去学习技术；一个问题有很多种解决方案，而你会的技术可能只是其中之一，而且还不一定是最好的。改变你的...思维方式技术人员SQL语句生成智能体——vanna项目介绍
原创“Vanna的核心思想是由大模型替代DBA人员编写SQL，能够直接根据自然语言进行数据分析。”在大模型应用中有一种技术叫做NL2SQL——自然语言生成SQL语句；在基于人工智能的数据分析场景中，数据库是必不可少的一个环节。但怎么处理数据库中的数据却有不同的思路，比如类似于传统数据分析，使用SQL读取数据库，然后交给大模型进行分析；第二，使用pandas这种数据分析工具，让大模型调用pandas的函数执行获取结果；因为存在即合理...SQL智能体vanna项目关于智能体开发过程中问题的解决思路
原创“智能体开发过程中存在很多问题，但由于其执行过程是个黑盒，因此其调试存在更多的困难。”最近一段时间一直在搞智能体方面的开发，主要方向是数据分析智能体；采用的框架是langchain家族的Langgraph框架；原因就在于Langgraph有很强的定制功能。但是，在实际开发的过程中却一步一步坎，面临着各种各样的问题；比如说数据分析结果不准确，找不到数据或文件，在多链路的过程中，智能体只能处理一般的需求，另一半需求被忽视。但...智能体智能体开发从文本到多模态，Embedding 模型选型指南
原创 热门内容榜 • 最近上榜通过将原始输入转化为固定维度的高维向量以捕捉语义信息，Embedding（嵌入）模型在构建RAG、推荐系统，甚至自动驾驶模型训练中都发挥着极为关键的作用。近年来，OpenAI、Meta、Google、阿里、腾讯等科技巨头纷纷加大对Embedding模型研发的投入。以OpenAI为例，其最新推出的textembedding3small模型能够生成1536维向量，在保持高语义表达能力的同时，实现了更低的延迟和更小的模型体积，非常适合对性能要求较高的大规模语义检索...多模态Embedding模型RAG【一文读懂AI核心要点】什么是大模型？你真的知道“大模型”和“大语言模型”的区别吗？
在人工智能领域，“大模型”和“大语言模型”这两个词经常被提及，很多人甚至把它们当成了同义词。其实，这两者之间存在本质的区别。今天，我就带你深入剖析什么是大模型，什么是大语言模型（LLM），它们的区别在哪里，以及如何利用这些模型提升你的项目效率。一、大模型到底是什么？“大模型”（FoundationModel）是指基于海量数据训练出来的通用人工智能模型。它们是拥有庞大的参数规模，通常达到百亿、千亿级别，具备强大的...大模型AI核心DeepSeek为何要做MoE负载均衡？
DeepSeek是如何做专家的负载均衡的？如果你在面试时被问到这个问题，应该怎么回答呢？1.面试官心理分析从面试官的角度来看，你至少得答到下面这两个层面：第一层，为什么要做专家的负载均衡，动机是什么？第二层，DeepSeek是怎么做的，它具体有什么高明之处？好，那接下来我们就一起来分析拆解一下这道面试题目。2.面试题解析首先第一点，为什么要做专家的负载均衡？这里先给大家科普一下负载均衡的概念，它实际上是分布式服...MoE负载均衡设置解锁数据工程的潜力：Agentic AI 的自主编排与优化
1.引言关于ChatGPT（广义上为生成式AI）的讨论现已演变为AgenticAI。ChatGPT主要是一个生成文本响应的聊天机器人，而AIAgents则能够自主执行复杂任务，例如完成销售、计划旅行、预订航班、雇佣承包商进行房屋工作、订购披萨等。图1展示了AgenticAI系统的演变。比尔·盖茨（BillGates）最近设想了一个未来，人们将拥有一个能够处理和响应自然语言并完成多种不同任务的AIAgent。盖茨以计划旅行为例。通常，这需要你亲自预订酒店、...AgenticAI优化
