Doc-V* 由小米大模型 Plus 团队和华中科技大学 VLRLab 团队合作提出，一种从「静态阅读」到「主动探索」的多页文档理解新范式，通过交互式视觉推理让模型像人一样有策略地阅读长文档。
做 RAG 多跳问答的朋友，应该没有人还没被图数据库PUA 过。
做 RAG 的团队，基本都会在多轮对话上吃过亏。
Karpathy 表示，大多数人使用 LLM 处理文档的方式，基本都类似于 RAG：你上传一组文件，模型在查询时检索相关片段，然后生成答案。这种方式是有效的，但问题在于每一次提问，模型都在从零重新发现知识。没有积累。
去年讨论Agent落地时，重点往往是Context Engineering。大家都在琢磨怎么放 Few-shot，怎么优化 RAG 检索的文本片段。但随着 Agent 任务复杂度的上升，控制数据流向、工具调度和异常处理的底层脚手架代码，往往比单纯拼接文本对系统性能的影响更大。
Mirage（原 Captions）宣布获得 7500 万美元 融资，由 General Catalyst 旗下 Customer Value Fund（CVF）提供。这类资金的逻辑，与传统 VC 明显不同，它更关注已经被验证的增长模型与单位经济，而不是单纯押注未来。
大家好，我是吴师兄。 之前有个学员面阿里的 NLP 岗，简历上写着"搭建了基于 RAG 的企业知识问答系统"。面试官翻着简历问： "你们知识库有多少文档？什么格式？" 他说："大概 5000 份，PD
能无限进步的「超级智能体」来了！
视频编辑应用 Captions 的开发商 Mirage 已从 General Catalyst 的客户价值基金（CVF）筹集了 7500 万美元的增长融资。
DeepRead让AI像人一样阅读文档：利用OCR识别章节结构，先精准定位相关段落，再完整读取上下文，避免碎片化检索。实验显示，其长文档问答准确率提升17%，能自动跳过冗余信息，精准提取财报、论文等复杂内容，无需额外知识图谱，轻量高效。
