DHSA 实现不动基座权重的推理时偏好对齐：256-16384 个控制参数达到 DPO 水准
成都大学、北卡罗来纳州立大学、复旦大学、澳大利亚凯斯林大学和澳门大学团队提出直接隐状态对齐（DHSA），在冻结基座权重的情况下于推理时完成偏好对齐。研究先用残差竞争图（RCM）量化组件对偏好的支持或抵消作用，再用因果激活状态转移（CAST）在组件写回残差流前施加局部调整。
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字节跳动技术团队AI 评分5959 OpenViking 三篇论文拆解 Agent 上下文记忆与检索核心技术
字节 OpenViking 团队用三篇论文拆解 Agent 上下文管理的三个环节：VikingMem（VLDB 收录）管记忆、TrieHI（ICDE 收录）管目录化存储、VikingRAG 管按需检索。
量子位 · 行业解读AI 评分2929 魔搭开源动态检索新框架，无需预构建向量索引，知识库还能自己进化
ModelScope 团队开源 Sirchmunk 动态检索框架，无需预建向量索引，查询时直接在原始文件中定位核验证据，并将检索经验沉淀为可复用知识实现知识库自进化。核心 LENS 算法在预算约束下完成隐式证据导航，检索路径可自我修正。项目已在 GitHub 开源，提供 Python SDK、CLI、MCP 与 Web UI。
量子位 · 行业解读AI 评分2929 AI 搜索的下一站：可信度三层过滤机制，从点击监督到答案级反馈
百度联合中国科学院计算技术研究所与武汉大学提出面向 AI 搜索的三阶段框架，以答案支撑、内容可信、上下文组织，将检索目标从文档排序转向为模型构造可靠上下文。该框架进一步映射到工业系统：生成前优化检索与上下文构造，生成后利用答案级反馈反向归因上游文档与组织决策。