知鸦日报2025-09-28

快手低代码平台“积木”通过组件原子化、容器化架构与逻辑编排，解决了复用与创新的矛盾。采用SSG静态生成与组件分级渲染优化，提升了300+组件页面的性能。智能播放器调度引擎有效管理多播放器并发渲染，确保流畅体验。多端布局适配方案基于CSS calc，实现了宽屏设备的视觉优化。平台持续探索与AI技术的融合，拓展低代码能力边界。

OpenAI的GPT-OSS模型展现了最新的LLM架构，采用Transformer结构，包含多层的Transformer块，每个块整合了RMSNorm、GQA和多专家系统（MoE）。GPT-OSS使用RoPE编码处理长上下文，并通过分组查询注意力（GQA）提升效率。模型还引入了量化技术，将参数压缩至4.25比特，显著减少计算资源消耗。GPT-OSS的架构与Qwen 3等模型相似，推测GPT-4和GPT-5可能在此基础上进一步扩展。

RAG框架结合了信息检索与生成式大模型，突破传统限制，提升知识新鲜度与准确性。通过文档解析、数据清洗、元数据提取、内容分块、向量化等步骤，构建高效检索系统。问答阶段则包括查询预处理、数据检索、重排序、信息整合与LLM生成，确保答案精准且来源可靠。优化分块策略与混合检索方法，进一步提升系统性能与用户体验。

TTD-DR框架通过模拟人类研究过程，将报告写作建模为扩散过程，逐步优化草稿。它结合自进化算法和检索去噪技术，生成高质量长篇报告并解决复杂推理任务。TTD-DR在多个基准测试中表现优异，尤其在长篇报告生成和多跳推理任务上超越现有技术。其“先草稿再优化”的设计确保研究过程连贯高效，成为实际研究中的强大工具。