搞RAG开发，一个被普遍忽视却又至关重要的痛点是：如何避免Token分块带来的语义割裂问题。SAT模型通过神经网络驱动的智能分段技术，巧妙解决了这一难题。它不是RAG的替代，而是RAG的强力前置增强层，通过确保每个文本块的语义完整性，显著降低下游生成的幻觉风险。
最近ContextGem很火。它既不是RAG也不是Agent，而是专注于"结构化提取"的框架，它像一个"文档理解层"，通过文档中心设计和神经网络技术(SAT)将非结构化文档转化为精确的结构化数据。它可作为RAG的前置处理器、Agent的感知模块，也可独立使用。
ChatGPT在深夜又更新了一波大的—— 深度研究（Deep Research）功能，现在可以直接连接到GitHub了！
我最近真的是爱上n8n了，用起来贼爽 熟练之后，3分钟内就可以搞定一个简单的功能。
连证件照都能在家用AI搞定，介么不是魔法嘛！这就是Aragon AI，一款利用AI生成专业证件照的软件，让人不出家门就能得到逼真的证件照。
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。
什么开源算法自称为DeepSeek-R1（-Zero） 框架的第一个复现？
刚刚，清华大模型团队 LeapLab 发布了一款面向 Agent 协作的开源框架：Cooragent。
Hyper-RAG利用超图同时捕捉原始数据中的低阶和高阶关联信息，最大限度地减少知识结构化带来的信息丢失，从而减少大型语言模型（LLM）的幻觉。
刚刚，Gemini 2.5 Pro编程登顶，6美元性价比碾压Claude 3.7 Sonnet。不仅如此，谷歌还暗藏着更强的编程模型Dragontail，这次是要彻底翻盘了。
