🔴 国内外大模型动态
1ornith-ai/Ornith-1.5-122B⭐5
看了能带来什么：一个新出现的 122B 级 MoE 多模态模型（基于 qwen3_5_moe 架构，支持 image-text-to-text），下载量已破 1.4 万、146 赞——这说明开源社区在百B级多模态上的迭代速度。如果你在关注"开源天花板离闭源还有多远"，这是一个可以直接拉下来跑分的样本。👀持续关注
🔴 训练与对齐
2unsloth/flint-GGUF⭐5
看了能带来什么：unsloth 给 flint 模型放出了 GGUF 量化版，3.3 万下载、189 赞，热度不低。对想在本地/边缘设备跑对齐模型的工程场景，这是"开箱即用"的素材——配合 llama.cpp/Ollama 可以直接部署。如果你在做本地化部署选型，值得试一下实际量化损耗。🔧建议试一下
🔴 RAG与知识增强
3SurveyGraph: Generating Academic Surveys via Methods-Entity Knowledge Graphs⭐5
看了能带来什么：这篇论文解决的是"自动综述生成只会平铺检索文档"的问题——它用方法-实体知识图谱（MEKG）编码方法之间的继承、竞争、共享资源关系，再基于图结构生成综述。思路对你做 RAG 的启发是：把"实体关系图"作为检索之上的结构层，生成质量会明显好于扁平 chunk 检索，尤其适合"需要讲清脉络"的生成任务。📖精读全文
技术要点：MEKG 定义了三类方法级关系——follow-on（继承）、competition（竞争）、shared-resource（共享资源）。图结构使生成的综述能呈现方法演进脉络而非论文堆砌，这对文献调研类 Agent 是可直接借鉴的架构。