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  1. 公众号：龙猫LongCat67

    美团开源 LoHoSearch：用知识图谱自动化构造高难度搜索智能体评测基准

    美团 LongCat 团队开源 LoHoSearch 搜索智能体评测基准，以覆盖 762 万维基百科实体的知识图谱自动生成题目，收录 544 道经人工核验的题目，覆盖 11 个领域。

    推荐理由：LoHoSearch 用知识图谱自动生成高难度搜索题目，让当前最强模型准确率仅三成多，常用上下文管理策略在此几乎失效，为评测和优化长程搜索智能体提供了更苛刻也更有用的试验场。

  2. 公众号：小红书技术83

    小红书引擎架构团队 OSDI 2026 新成果：HELMSMAN 重塑大规模向量检索基础设施

    小红书引擎架构团队在 OSDI 2026 发表论文，提出面向全闪存的高性能向量近似最近邻检索系统 HELMSMAN。该系统通过 ANNS 定制化存储栈、分层学习式搜索剪枝及 GPU 加速构建流水线，将向量检索服务迁移至 NVMe SSD 阵列。

    推荐理由：在保持毫秒级在线延迟的前提下，将百亿向量检索从海量DRAM迁移到NVMe SSD阵列，为推荐与搜索系统提供了成本下降超90%的生产验证方案。

  1. Meituan LongCat75

    美团LongCat推出LoHoSearch，一个基于762万实体维基百科知识图谱自动生成问题的搜索智能体基准，旨在解决BrowseComp等现有基准趋于饱和的问题。在11个前沿模型测试中，最佳得分仅34.74%，远低于当前模型在BrowseComp上约90%的成绩；上下文策略仅带来+6.8个百分点的提升。该基准包含544道问题、11个领域，采用树与图结构，已开源。

    推荐理由：BrowseComp 快被刷到顶了，LongCat 甩出 LoHoSearch，前沿模型集体回落到三成出头——搜索 agent 的真正挑战才刚开始，这个基准可能是下一个必测项。

  1. Meta Engineering Blog69

    SilverTorch：索引即模型——推荐系统的新检索范式

    Meta 推出SilverTorch推荐系统架构，统一了用户生成内容的所有检索组件。该架构吞吐量比现有技术高23.7倍，计算成本效率比CPU方案高20.9倍，同时提升了准确性。

    推荐理由：SilverTorch 把索引本身变成模型，在推荐检索上拿到 23 倍吞吐提升，这个思路对搜索和推荐工程师都有启发，虽然离普通人有点远。

已经到底了