图检索增强生成（GraphRAG）已成为大模型解决复杂领域知识问答的重要解决方案之一。然而，当前学界和开源界的方案都面临着三大关键痛点： 开销巨大：通过 LLM 构建图谱及社区，Token 消耗大，耗
在检索增强生成（RAG）飞速发展的当下，研究者们面临的最大困境并非「生成」，而是「稳定」。
在当前由大语言模型（LLM）驱动的技术范式中，检索增强生成（RAG）已成为提升模型知识能力与缓解「幻觉」的核心技术。然而，现有 RAG 系统在面对需多步逻辑推理任务时仍存在显著局限，具体挑战如下：
Meta超级智能实验室的首篇论文，来了—— 提出了一个名为REFRAG的高效解码框架，重新定义了RAG（检索增强生成），最高可将首字生成延迟（TTFT）加速30倍。
经历了前段时间的鸡飞狗跳，扎克伯格的投资似乎终于初见成效。
最近，工业界“RAG已死”甚嚣尘上。过去几年，AI领域的主旋律是“规模定律”（Scaling Law），即更大的模型、更多的数据会带来更好的性能。即便偶然有瑕疵，也认为只是工程上的不足，并非数学上的不可能。
AI加速走向落地，企业「超级大脑」却在关键时刻断片？行业亟需一套能够持续进化、越用越聪明的系统框架，实现多智能体协同作战，通过自优化、自反馈瞬间激活知识库。清华系黑马已将其塞进AI原生引擎，率先在能源、军工等硬核场景中规模化落地，为产业智能升级提供了可靠路径。
人工智能的浪潮正将我们推向一个由 RAG 和 AI Agent 定义的新时代。然而，要让这些智能体真正「智能」，而非仅仅是信息的搬运工，就必须攻克一个横亘在所有顶尖团队面前的核心难题。这个难题，就是推理密集型信息检索（Reasoning-Intensive IR）。
全球首款AI原生UGC游戏引擎迎来2.0版本。Mirage 2是一款可在线游玩的实时通用领域生成式世界引擎，能将任何图像（照片、绘画、涂鸦等）转化为可实时互动的3D世界。
作为开放世界游戏的标杆，GTA 系列不仅在游戏圈声名赫赫。尤其是在 AI 驱动的视频生成、三维生成或是世界模型等领域里，研究者们不仅采用游戏内场景为训练数据，更将生成类 GTA 的完整世界作为长久以来的目标。
