深度研究

PaperWiki：自动构建带持久知识图谱与深度引用综述的研究维基

iammonth1997/paperwiki-research-compiler · AI Research Wiki 2026: Auto-Building Knowledge Base with Deep Citation Syntheses

PaperWiki 是一个面向研究场景的自主维基构建工具，能够将 PDF、网页、学术论文和原始文本摄入为互联知识，并借助本地 DeBERTa-v3 零样本分类器将查询路由到对应知识域。其核心能力包括：随时间持续复合的持久知识图谱、跨会话记忆、自动化的深度研究综述引擎（收集 15–30 条引用来源并生成 3000–5000 词带引用的综述文档）、多语言输出、响应式 Web UI，以及通过 OpenAI 或 Claude API 进行合成生成的可选集成。项目宣称可本地优先运行，分类与实体抽取在本地完成，但网页搜索与 LLM 合成可能访问外部 API。

Parallel 借助 GPT‑6 Astra 将研究时间和成本减半

Parallel 公司用 GPT‑6 Astra 驱动它的智能体去研究和汇总劳动力市场数据。此前用旧模型时，同样的活要花两倍时间和两倍成本。换成 GPT‑6 Astra 后，时间和花费都降到了原来的一半。对读者来说，这意味着做类似数据研究时，更快更省钱的模型选择出现了。不过原文没有说明具体省了多少、数据规模多大，也没有说这个模型是否已经对所有人开放。

逐帧重现一段70年的爱情故事

谷歌 DeepMind 与导演 Liz Garbus、Darren Aronofsky 的团队合作拍了一部短片《Love, Rendered》，主角是一对结婚70多年、正经历认知衰退的老夫妇。他们当年相遇的那一天没有照片也没有录像，只存在于两人的记忆中。团队用生成式模型修复老照片，又用动作捕捉模型把老人现在的神态习惯映射到年轻时的样貌上，做出了一段他们觉得“真实”的回忆画面。对普通人来说，谷歌表示可以在 Gemini 应用里上传老照片，让它修复并上色，用来保存家人的记忆。片子的具体上线平台和更多技术细节，原文没有说明。