「传统 RAG」共找到 1227 篇相关文章
详解Github 35K+项目:打通200+数据源,构建企业级AI的数据统一入口,支持MCP【下篇】
本文继续介绍MindsDB这款开源AI数据引擎,阐述知识库与混合检索应用,如创建向量索引、语义检索、多源混合检索等;还提及RAG与数据智能体,包括构建RAG管道和配置Data Agent;最后给出应用建议,称其适合复杂企业环境。
AST | 西工大崔榕峰、张伟伟等:基于物理约束与双并行注意力UNet++的高保真度三维机翼流场重构研究
传统高保真CFD模拟计算资源消耗大,现有深度学习方法处理三维流场重建面临挑战。本文提出物理约束双并行注意力UNet++框架,实验表明其在流场重构精度上较传统U - Net提升约10%,预测速度提升2 - 3个数量级。
深度机智和他们的另一条路:用人类第一视角数据训练基座模型|甲子光年
3月27日,深度机智联合推出具身通用智能基座模型系统PhysBrain 1.0,引入人类第一视角数据,解决传统模型问题。其创始人陈凯等坚持用此数据构建模型,突破传统,引领行业新方向,且中国在具身智能领域或借此建立自主技术体系。
从传统编程转向大模型编程
文章指出大模型编程时代,开发者要从‘代码产出者’变为‘文档定义者’,介绍其优势、人+AI结对编程模式,还提及模型工具技巧、开发流程、常见陷阱及应对策略,强调文档驱动和安全合规。
Codex正在重塑传统推理框架开发流程
作者用Codex完善SGLang Diffusion的SKILLS流程,修复诸多bug。让其做benchmark脚本,发现不同rmsnorm性能差异。应用flashinfer rmsnorm遇问题,Codex找出原因并修复,还提升了模型性能,体现强大生产力。
SmartSearch:奖励驱动query精炼,让Agent中的RAG会“改错”
现有LLM搜索Agent忽视‘如何提问’致答案易出错。SmartSearch提出‘过程奖励+查询精炼’双机制,让Agent学会‘写不好就改’,代码已开源。经实验,它在六数据集全面领先,各机制缺一不可。
苹果传统强项再发力,视觉领域三种模态终于统一
苹果在大模型领域常受挫,但计算机视觉研究是其强项。其研究团队提出 ATOKEN,这是首个能在主要视觉模态统一处理的分词器,兼顾重建质量与语义理解,成果朝通用视觉表征迈进一步。
提示词工程、RAG之后,LangChain:上下文工程开始火了!
AI时代,上下文工程正兴起。它是构建动态系统,为LLM提供合适信息和工具以完成任务。随着应用复杂度增加,提供完整结构化上下文比提示词更重要,正成AI工程师重要技能。
Office已然成了AI插件,传统软件即将被颠覆
开源项目 OfficeCLI 上线数月获 2.9 万星,可让 AI 读写 Office 文件并自查。它将操作封装成命令行,解决 AI 办公不能交付的问题,还能处理多种实际工作,兼容 Office 365 和 WPS。最后探讨了命令行接管软件的可能性。
谷歌发布智能体Scaling Law:180组实验打破传统炼金术
谷歌新论文通过180组实验找到智能体的Scaling Law(定量扩展原则),在四个基准测试评估,推导预测模型,实验结果颠覆直觉,还量化阻碍因素,发现不同模型协作性格,为智能体部署决策提供支撑。