RAG终极框架！港大开源RAG-Anything：统一多模态知识图谱
RAG终极框架！港大开源RAG-Anything：统一多模态知识图谱最近，由香港大学黄超教授团队发布的开源项目「一体化的多模态RAG框架」RAG-Anything，有效解决了传统RAG的技术局限，实现了「万物皆可RAG」的处理能力。
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7465 点击 2025-06-30 15:19
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最近，由香港大学黄超教授团队发布的开源项目「一体化的多模态RAG框架」RAG-Anything，有效解决了传统RAG的技术局限，实现了「万物皆可RAG」的处理能力。
总是“死记硬背”“知其然不知其所以然”？
突破传统检索增强生成（RAG）技术的单一文本局限，实现对文档中文字、图表、表格、公式等复杂内容的统一智能理解。
在复杂、未知的现实环境中，传统导航方法往往依赖闭集语义或事先构建的地图，难以实现真正的“按需探索”。为打破这一瓶颈，本文提出了 FindAnything ——一套融合视觉语言模型的对象为中心、开放词汇三维建图与探索系统。
视觉AI终极突破来了！英伟达等机构推出超强多模态模型DAM，仅3B参数，就能精准描述图像和视频中的任何细节。刚刚，英伟达联手UC伯克利、UCSF团队祭出首个神级多模态模型——Describe Anything Model（DAM），仅3B参数。
，清华大学、北京航空航天大学团队推出了全新的架构设计 ——Personalize Anything，它能够在无需训练的情况下，完成概念主体的高度细节还原，支持用户对物体进行细粒度的位置操控，并能够扩展至多个应用中，为个性化图像生成引入了一个新范式。
个性化图像生成是图像生成领域的一项重要技术，正以前所未有的速度吸引着广泛关注。它能够根据用户提供的独特概念，精准合成定制化的视觉内容，满足日益增长的个性化需求，并同时支持对生成结果进行细粒度的语义控制与编辑，使其能够精确实现心中的创意愿景。
在 ICLR 2025 中，来自南洋理工大学 S-Lab、上海 AI Lab、北京大学以及香港大学的研究者提出的基于 Flow Matching 技术的全新 3D 生成框架 GaussianAnything，针对现有问题引入了一种交互式的点云结构化潜空间，实现了可扩展的、高质量的 3D 生成，并支持几何-纹理解耦生成与可控编辑能力。
人类智慧的一大特征是能够分步骤创造复杂作品，例如绘画、手工艺和烹饪等，这些过程体现了逻辑与美学的融合。
Meta的视频版分割一切——Segment Anything Model 2（SAM 2），又火了一把。