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过去两年，几乎每家企业都在用 RAG 解决大模型落地的问题。把文档切块，做 Embedding，算相似度，塞进 Prompt。简单、直接、听起来无懈可击。但真正把它搬进生产环境的人都知道：RAG 远不够好。
RAGFlow 1.0 以 Go 重写并公开知识编译层与 Retrieval Harness，将产品定位升级为 Agent Native 数据库，通过证据链等编译产物降低 Token 消耗并提升上下文可追溯性。
由前 Manus 成员 Cecilia 与 Tianyi 创立的 Persom 推出本地优先的 Personal Agent，在用户授权下将电脑中的工作与生活上下文沉淀为可由其他 Agent 调用的 Personal Database，并持续沉淀工作流与个人判断。
过去几年，神经网络接连改写了一个又一个领域：图像生成有了 Stable Diffusion，视频生成已经能做到以假乱真，就连 3D 渲染也出现了 RenderFormer 这样的纯神经网络方法。但在高保真物理仿真上，神经网络始终没能交出令人满意的答卷，游戏、动画和机器人领域至今仍依赖需要手动调参、难以求梯度的传统求解器。
上周六（10 月 17 日），在十字路口 × Table for Six 联名活动的 After Party 上，我们在 AI Hacker House 邀请到 Table for Six 的创始人 Jeff 和投资人汪天凡 Will 进行了圆桌对话。
拿到一张没有标签的表格，能不能直接找出其中的群体，还知道模型对 “分几组” 有多大把握？TabClustPFN 尝试用预训练后的单次前向推断，缩短从数据到分组结果的距离。
钛动科技在广州TGC 2026科技增长大会发布行业首个Pro Agent Navos Pro，以专业、主动、盈利三项能力连接专业模型、数据与Agent Harness，推动AI for Work创造可衡量的商业回报。
近日，由清华大学、原力灵机与极寰时代联合研发的世界动作模型LoopWAM，登顶真机评测榜单RoboChallenge Table30 V2，成功率与过程分双双位列榜首，成绩超过VLA-DM0.5等同期方案。同时，LoopWAM在仿真榜单RoboTwin 2.0和RoboCasa365上同样取得SOTA表现。
美国个人AI助理创企Tab公开亮相约六周后估值达3亿美元，但Assistant Benchmark测试显示其预订、旅行和购物任务仍易因网站限制及支付风控失败。
OpenAI更新dots，用户可在iOS或Android版ChatGPT创建并配置dot，指挥Codex推进编程任务；Codex还推出Beta功能Composer Predictions，可按Tab采纳下一条消息建议。