12月1日，微软推出专为护士设计的Dragon Copilot工具，旨在通过AI技术减轻护理人员的职业倦怠。该工具深度集成于Epic Rover应用中，可实时聆听护士与患者的互动，自动将语音转化为结构化数据并填充到文档中，减少手动输入需求。此外，Dragon Copilot能自动生成护理笔记、病情摘要，并筛选需关注的重点事项，但所有内容须经护士审核后才能存入电子健康记录系统。微软强调其针对护理场景优化，支持模糊语音指令和适配医院模板。同时，微软还推出Dragon Admin Center，帮助医院管理部署和分析使用情况。目前，早期采用者正通过变革管理服务逐步适应这一新工具。

2025年11月19日，广州召开的2025数据存储产业大会上，中电标协数据存储专业委员会宣布将发起编写AI存储标准。大会由中国电子工业标准化技术协会主办，中科曙光正式出任专委会当值会长，并联合牵头成立Future Storage工作组。此举旨在推动中国存储产业在全球竞争中抢占先机，提升行业标准化水平，助力技术创新与产业升级。

在2025年，RAG（检索增强生成）技术成为AI应用的热门路径，广泛用于企业知识库问答、智能客服等场景。尽管RAG通过引入外部知识库提升了回答准确性，但它仅是过渡性工具，无法实现真正的理解与推理。文章指出，RAG存在硬边界：它只能“贴答案”而无法理解语义，缺乏上下文穿透能力，且输出常逻辑混乱。作者认为，真正的智能系统应将知识内化为模型的一部分，而非依赖外挂知识库。未来可能的解法包括知识内化微调和多跳推理架构优化。RAG虽解决了部分工程问题，但被过度推崇为“终极方案”，实际只是通往认知智能的临时工具。真正的AI时代仍在前方，未来模型将像人类一样从经验中提取规则，构建知识逻辑体系。

2025年10月14日，腾讯优图实验室正式开源通用文本表示模型Youtu-Embedding。该模型专为企业级应用设计，可广泛应用于企业客服、智能问答、内容推荐等场景，尤其适合构建RAG检索增强生成系统。Youtu-Embedding通过深度神经网络将文本映射到高维向量空间，显著提升语义理解能力，在中文文本嵌入评测基准CMTEB中以77.46分位居榜首。其核心优势包括三阶段训练流程、创新的微调框架和精细化的数据工程。模型权重、推理代码及完整训练框架已发布，首个版本含20亿参数，可在HuggingFace和GitHub获取。

ACL 2025最新研究提出Lexical Diversity-aware RAG（DRAG）框架，首次将词汇多样性引入RAG的检索与生成过程，在多项基准任务中显著提升性能。该框架通过Diversity-sensitive Relevance Analyzer（DRA）和Risk-guided Sparse Calibration（RSC）两大模块，解决了词汇多样性带来的检索偏差和生成干扰问题。在HotpotQA等多跳问答任务中，准确率提升10.6%，刷新SOTA；在ASQA长答案生成任务中表现同样优异。此方法对信息检索、问答系统及专业领域大模型应用具有重要价值，代码即将开源。

正文：9月13日，腾讯优图实验室宣布开源Youtu-GraphRAG框架，旨在解决图检索增强生成（GraphRAG）技术的难题。该框架在六个跨领域多语言基准测试中表现优异，具备三大优势：构图成本节省30%以上、复杂推理任务准确率提升16%+、支持中英双语及跨领域无缝迁移。Youtu-GraphRAG通过Schema连接智能体，实现图构建、索引与检索的垂直统一，并采用四层架构设计（属性层、关系层、关键词层、社区层）优化知识抽取与推理能力。此外，其社区检测算法融合结构与语义信息，显著优于传统方法。框架已开源，论文同步发布。

2025年9月，Meta超级智能实验室发布首篇论文，提出名为REFRAG的高效解码框架，重新定义了检索增强生成（RAG）。该框架通过“压缩、感知、扩展”三步优化LLM处理外部知识的方式，最高可将首字生成延迟（TTFT）加速30倍，同时保持性能无损。实验显示，REFRAG在推理速度、困惑度及下游任务准确率上表现优异，并将上下文窗口等效扩大16倍。研究基于对RAG计算冗余的观察，提出选择性压缩解码方案，解决了长上下文处理中的效率问题，适用于多轮对话、长文档摘要等任务，为AI应用开发提供了重要解决方案。目前，该研究已在网络引发热议。

国产黑马打造“超级大脑”，全闭环AI智能体助力产业升级 AI加速落地，企业亟需一套能持续进化、越用越聪明的系统框架。清华系科技公司中数睿智推出“语思智能平台”，以自优化5D-RAG框架为核心，率先在能源、军工等复杂场景规模化应用，为产业智能化提供可靠路径。 语思智能平台融合全生命周期知识管理，支持从...

AI存储正迎来爆发式增长，新一代分布式存储成为主流。硅谷公司Vast Data拟融资，估值达300亿美元，较2023年12月91亿美元估值大幅增长。AI时代对存储提出吞吐、延迟、并发等新需求，传统存储架构难以为继，Universal Storage架构应运而生，整合多协议与数据类型，解决性能瓶颈。中国深圳华瑞指数云对标Vast Data，专注统一存储软件架构，在MLPerf测试中表现优异。AI推动存储市场洗牌，推理与Agent应用将驱动数据量激增，Universal Storage或成企业首选方案，赛道前景广阔。

7月31日，微软发布DragonV2.1 Neural零次学习模型，支持超100种语言的语音合成。该模型通过少量数据即可生成自然、表现力强的声音，单词错误率（WER）较前代平均下降12.8%。相比DragonV1，新模型显著提升发音准确性与可控性，适用于多场景如聊天机器人定制和视频跨语言配音。用户可通过SSML音素标签和自定义词典调整发音细节。微软还提供Andrew、Ava和Brian等声音档案供测试，进一步优化用户体验。