大模型‘幻觉’治理新解：2026年实时检索增强RAG的工业级实践
2026年6月，清华大学Hyper-RAG超图增强方法将幻觉降低48%，工业级RAG治理迈入可量化阶段。本文剖析传统静态RAG在碎片化与多跳断裂上的根本缺陷，对比动态超图RAG在延迟与准确率上的真实差距，并给出超图节点粒
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BIGAI新架构落地实录：通用智能体在客服场景的‘翻车’与修正
2026年6月，某电商平台基于BIGAI通用智能体上线的客服机器人‘小通’因缺少行业常识频频出错。本文记录从优惠券计算错误到退换货幻觉的具体翻车案例，拆解团队通过RAG知识库与RLHF人工反馈的修正过程，提炼出三条可复用
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前沿研究
端侧大模型挤爆手机内存，NPU动态调度还能压榨多少算力
基于Arm China“周易”X3的NPU动态调度思路，解决骁龙8 Gen5跑14B模型的内存溢出与前台卡顿痛点，提供算子级动态加载、内存压力感知与资源借用方案，帮助端侧开发者压榨有限算力。
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前沿研究
端侧模型功耗红线再收紧，14B参数如何塞进中端机
骁龙8 Gen5实测跑14B模型发热严重，但6月落地的混合精度量化与稀疏激活技术，已把内存压到5.8GB、推理功耗控在3.2W。两条算法路径叠加后，中端机本地跑大模型不再是噱头，只是加载那5秒的等待仍是工程上的最后一公里
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开发者生态
国产AI芯片集群调度：避开跨架构迁移的隐藏暗礁
2026年各地8000P智算中心密集交付，但混合部署昇腾与海光时，算力利用率普遍低于60%。本文直击异构集群的真实运维痛点：跨架构算力分配不均、显存碎片化、通信拓扑不匹配。提供代码级实操方案，包括华为CANN与海光DTK
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前沿研究
14B模型上手机，先看功耗这道坎
骁龙8 Gen 5让14B端侧AI推理成为可能，但热节流让算力大打折扣。实测数据显示，INT4量化、NPU-CPU混合调度与内存预分配，比单纯堆砌NPU算力更能实现可持续运行，这才是2026年端侧AI落地的关键。
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前沿研究
CUDA 模型迁到昇腾，先过这几道坎
把 PyTorch 模型迁到昇腾 910C 和 CANN 8.0 环境，难点常落在算子支持、显存分配、分布式通信和调试链路上。迁移不只是替换设备名，更要重新检查算子、内存和 HCCL 配置。
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前沿研究
骁龙8 Gen 5实测：端侧14B模型推理的散热瓶颈与调度优化
骁龙8 Gen 5让14B端侧大模型成为现实，但高负载引发的热节流是最大拦路虎。实测数据显示，INT4量化在维持稳定性上优于INT8。本文结合高通白皮书与最新工程实践，提供从量化选择、内存调度到动态降频的代码级优化方案，
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产业动态
昇腾910C对上B200，账要按集群算
B200有8TB/s内存带宽、GB200组合和800Gb/s网络平台优势；昇腾910C更依赖超节点、本土交付和软件优化。企业选型不能只看单卡参数，还要把迁移、调优和运维成本算进去。
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前沿研究
Graph RAG落地：向量库之外还要补什么
向量检索能找相似文本，却不擅长处理实体关系和复杂逻辑。Graph RAG把知识图谱引入RAG链路，用关系路径补上“谁影响谁、谁属于谁”的信息，适合企业知识库、合同、产品故障等场景。
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前沿研究
企业 RAG 别只盯着向量库
企业知识库的幻觉，很多时候不是大模型单点失控，而是文档解析、分块、召回和引用约束一起出了问题。RAG 要进入生产环境，向量检索只是起点，混合检索、重排序和可追溯来源更关键。
阅读全文AI视频进后期，先从可改的素材开始
Sora之后，AI视频被影视和广告团队认真试用。但它暂时还不是“一键成片”工具，更适合进入Pr、AE、Nuke等后期环节，做分镜预演、气氛参考、局部素材和合成辅助。
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