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HyperRepair：仅推理阶段恢复微调模型通用能力
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上下文即基础设施：Agentic RAG的知识编译层
Agentic RAG 解决了检索准确率，却带来上下文膨胀问题。本文解读知识编译层如何作为供给层，用导航树和决策门削减 token 与延迟，并介绍 RAGFlow 的五站流水线与 agent 原生数据库理念。
TRIDENT与SHAKTI：印地语AI文本检测新框架
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UpLoop：零额外算力训练循环Transformer，性能显著提升
UpLoop提出一种利用upcycling训练循环Transformer的预训练方案，在不增加训练FLOPs的情况下，1.3B参数模型在22个下游任务上平均分从22.99提升至27.52，数学推理能力也得到增强。
OLMo 2受控实验：训练数据成员推断的真相
OLMo 2 1B受控实验重跑500亿token训练阶段，用7,814对匹配文档揭示成员推断的真实能力：AUC达0.767但1%假阳性率下仅捕获3.8%成员，文档级推断仍不可靠，集合级检测更可行。
LOCOGEN：局部性引导破解调控DNA设计难题
LOCOGEN提出局部性引导新方法，解决调控DNA设计中奖励黑客问题，在HepG2等细胞系上实现属性、新颖性与合理性的平衡，代码已开源。
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