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论文名称KBLAM:KNOWLEDGEBASEAUGMENTEDLANGUAGEMODELICLR2025的论文，MS系的这篇论文介绍了一种名为KBLAM（KnowledgeBaseaugmentedLanguageModel，知识库增强语言模型）的新方法，用于将外部知识库（KB）高效地集成到预训练的大型语言模型（LLM）中，以提升其在特定任务中的表现，同时避免传统方法的局限性。核心问题与背景LLM虽然在知识和推理方面表现优异，但当需要处理超出其参数存储知识的外部信息时，往往需要额外的增强手...

我之前演示过几个OpenManus的demo，其实也就是demo，包括manus，现在也就是demo阶段，复杂的plan和flow，现在的代码支撑和LLM的能力都有待改善，但是我们这期不是吐槽文章，是来把OpenManus给打开看看它的实现是怎么样的，其实Manus也都差不多，甚至OWL也都差不多，我们看一个就够了。其他的几个目录也没啥特别需要看的，就看app。app里面有这么几个结构：1agent没啥好解释的2flow就是来做multiagent的planning和管理任务框架的...

总结，模型门户留给GPT5去做了，4.5还是像Altman之前说的就是最后一代纯预训练。1一个超巨大的模型，grok3级别（10万卡），AK说每个0.5要提升10倍预训练算力，那对比GPT4的1.8T,也就说4.5是一个18T(18000B)级别的模型，所以必须跨多campus,异步梯度下降的训练方式(要求太高，这个目前只有grok,oai,gemini,3家真正严格实践过，anthropic都不行)。2拥有更多的知识(o3和人类比如博士生做题的合成数据)，比4o能力提升百分之50（其实...

其实我这个问题不算瞎问。在你的项目里，你是真觉得GraphRAG有用，还是就图个新鲜劲，这个是非常重要的思考。RAG能干啥，其实不用复杂的解释了。传统的方式就是基于向量余弦近似度的查找，当然BM25其实也是传统RAG（别把它当新东西），常见一点的基本都有向量查找，或者向量+BM25关键字集成查找，为了方便我就画向量的了。如下图：通用LLM里不太存在专用领域的知识，RAG可以作为外挂知识库的补充，补充新的知识，另外有些问题，...

有点意思的论文2410.13639ACOMPARATIVESTUDYONREASONINGPATTERNSOFOPENAI’SO1MODEL简而言之就是曼彻斯特大学，浙大和中科大还有一些开源的项目组一些一起研究OpenAIO1的人，来发O1为什么牛B的论文。正常，研究红楼梦毕竟也有红学（我是一集红楼梦也没看过，书和电视都没看过)。。。文章主要讲分析猜测和评估OpenAI的推理模式在不同任务上的效果。同时也利用不同的模型比如GPT4o，Gemma，LLama,Qwen等尝试利用分析出来的O1的推...