「检索策略」共找到 1139 篇相关文章
字节Seed新作：模型合并如何改变大模型预训练范式
字节跳动Seed团队在arXiv发表论文，提出预训练模型平均（PMA）技术。该技术将模型合并引入预训练阶段，可提升性能、预测衰减阶段表现，还能解决训练问题。不过，高学习率影响和强化学习应用待研究。
在Think中边搜索边调整的搜索增强Reasoning方法
LLM虽知识丰富，但无法掌握训练数据外的信息，传统检索增强生成方法有缺陷。AutoRefine提出“先筛选，再回答”理念，用强化学习训练，实验显示在多方面碾压传统方法，未来或改变知识密集型任务解决方式。
「推理革命」爆发100天：DeepSeek-R1复现研究全揭秘！
本文深入梳理围绕DeepSeek-R1的复现研究，解析监督微调、强化学习等关键技术细节，介绍相关数据集、训练方法及奖励机制等，还探讨了推理语言模型更多发展方向，为研究提供基础。
机器人也有“Aha Moment”！Zetta ζ 闭环物理智能体在线学习
端到端策略模型在物理世界失灵，现有在线学习路径未走通。清华 AIR 与域变换联合推出 Zetta ζ，通过三个闭环实现闭环物理智能体在线学习，实验显示其任务成功率高，还让机器人出现‘Aha Moment’。
Claude Opus 5被扒光了！1511行提示词底牌全摊开
Anthropic的Claude Opus 5上线当天，系统提示词被开发者Eversmile1传到GitHub。提示词含产品说明、法务合规手册、推销渠道内容。其记忆规则严格，版权引用限制多，商业推荐有不同策略。上线24小时能力被广泛测试。
构建 AI 时代的知识底座：直播数据 LLM Wiki 实践
文章围绕直播数据 LLM Wiki 实践展开，指出领域知识沉淀面临挑战，引出 LLM Wiki。介绍其实际效果，如指标召回、代码生成等，阐述构建方法、架构设计、编译流水线、检索方式，还提及增量编译与持续 Lint，最后给出未来规划。
GraphRAG还在持续进化，FlowRAG让证据链自己流起来
上海AI Lab和华东师大论文提出FlowRAG，它是GraphRAG变体，把RAG检索从按相似度排文本块推向沿证据流找推理路径。在多数据集上表现不错，虽平均Relevance低于LinearRAG，但更能保证证据链完整。
胜率直逼人类大师！这套Agent揭开中国AI「玄学真相」
在无信息泄漏的术数题库中，Claude、GPT等主流模型准确率低，而Tianfu Agent系统将准确率提至50%，逼近人类Top20选手。它采用多Sub - Agent协作等策略，还在工具管理、规则使用等方面有创新。
GPT-5.5 Instant上线：幻觉减少52.5%，告别废话
OpenAI完成ChatGPT默认模型的静默升级，GPT-5.5 Instant全面替换GPT-5.3 Instant。它在数学推理、减少幻觉、精简回答、记忆功能等方面有显著改进，还采用灰度推送策略。开发者认为其定位是日常场景够用顺手。
美国00后职场大逃杀：有人退学当电工，有人拿1.1亿造AI
外媒报道，面对AI带来的不确定性，美国00后开始重估职业路径。数据显示，59%的美国年轻人视AI为职业威胁，早期职业岗位就业率下滑约16%。00后分退守和进攻两种策略应对，职场中间阶层在蒸发。