在当前大语言模型（LLMs）广泛应用于问答、对话等任务的背景下，如何更有效地结合外部知识、提升模型对复杂问题的理解与解答能力，成为 RAG（Retrieval-Augmented Generation）方向的核心挑战。
2025年被称为agent元年，而OpenAI希望在这一年把agent做成自己的摇钱树。自主执行任务的Operator；二是可以辅助做深入研究，生成专业研究报告的Deep Research。
本文对DeepMind两位泰斗级科学家David Silver和Richard Sutton的重磅论文《Welcome to the Era of Experience》进行了深度解读，我将其视为AI发展方向的一份战略瞭望图。
OpenAI首席财务官Sarah Friar探讨了通往AGI的发展路径，目前OpenAI已到达第三阶段：智能体（Agent）。除Operator和深度研究Deep Research智能体外，OpenAI即将发布全球最强编程智能体。
今天，我们正式发布jina-reranker-m0。这是一款多模态、多语言重排器（reranker），其核心能力在于 对包含丰富视觉元素的文档进行重排和精排，同时兼容跨语言场景。
AI化身心理医生，效果堪比人类专家，你敢相信吗？
现有RAG工具的碎片化和复杂性常常让开发者头疼不已。昨天我的Agent群里朋友们就Rerank问题展开激烈讨论，我想起之前看到的一篇论文，这项研究介绍了一个完美的开源python工具包Rankify，它将检索、重排序和RAG三大功能整合在一个统一框架中，大幅简化了开发流程。
在ChatGPT上，当你画图的选项变成这个的时候，就说明用的不是Dalle3了，而是4o。目前，有两个渠道可以使用4o Image Generation。一个事ChatGPT，一个是单独的那个Sora的网站。
AI界「智商大考」ARC-AGI-2重磅出炉了！一个人类用5分钟轻松解开的谜题，却让最顶尖LLM全线崩盘得分挂零，o3更是从曾经76%暴跌至4%。它正式宣告，人类还未实现AGI。
可引导性（steerability）是下一个关键点。你需要扩展问题的定义，或者Agent需要回来提出更多问题。在流程的最后，你要验证结果。
