「检索增强」共找到 616 篇相关文章
谷歌AGI底座降临!首个原生全模态嵌入模型上线,已实现全模态SOTA
谷歌发布首个原生全模态 Embedding 模型 Gemini Embedding 2,将文本、图、音视频及 PDF 融于统一向量空间,实现跨模态检索,降低架构成本,赋予 AI 连贯「记忆」,是重塑 AI 基建的里程碑。
谷歌 Java 代理开发工具包新增 LangChain4j 集成
谷歌 Java 代理开发工具包(ADK)0.2.0 版本集成了 LangChain4j,显著扩展功能,让开发者能使用更多模型。谷歌开发者 Guillaume Laforge 解释其优势,ADK 还引入系列增强提升性能。
“扁平+拓扑”双索引,85页PDF"秒级"推理,MMRag幻觉率骤降76%
文章聚焦多模态长文档视觉问答,介绍现有LVLM - based和RAG - based技术路线及困境。提出MMRAG - DocQA方案,引入‘分层索引 + 多粒度检索’,设计双索引建模相关性与依赖,用互补策略实现证据互补。
智谱发布龙虾基座模型GLM-5-Turbo,还适配了一个养龙虾的盒子
智谱发布专为龙虾场景深度优化的基座模型GLM - 5 - Turbo,从底层训练重塑,增强四项核心能力。发布评测基准ZClawBench,模型表现领先。还推出龙虾套餐和安全管理体系,助力企业实现算力自由与安全管控。
幻觉终结者,PoG给大模型“打补丁”
传统检索方式易给大语言模型带入噪声,知识图谱虽能提供可靠知识,但处理多跳和多实体问题有局限。Paths-over-Graph(PoG)方法通过多跳路径探索、路径剪枝等提高LLMs在复杂任务中的表现,减少幻觉。
315曝光的“AI投毒”原理:GEO这样操控大模型推荐
央视3·15晚会揭开AI“投毒”灰色产业链,利用GEO操控大模型推荐。介绍了训练数据污染、检索上下文劫持、提示注入诱导攻击三种“投毒”技术,还阐述了内容生产、渠道投放、效果强化的产业链运转流程。
不平衡数据下对比学习的理论分析:从训练动态到剪枝解决方案
本文第一作者为新泽西理工学院廖海旭。对比学习在类别不平衡数据下面临挑战,此前研究未考虑其影响。本文构建理论框架刻画训练动态,定量分析少数特征影响,提出剪枝算法增强少数特征学习,实验验证其有效性。
AI视频界变天!Decart发布实时“Sora”,直播/游戏业或遭降维打击
Decart创业公司推出全球首个实时、无限长度的AI视频模型MirageLSD,基于独创LSD技术。其响应低于40毫秒,靠历史增强等技术攻克难题。它不止用于特效,平台将持续升级,创始人目标是打造‘千亿级独角兽’。
DeepSeek V4「满血版」曝光了!最快明天发布
全网等近三个月,DeepSeek V4正式版或最早明日发布。有Flash和Pro两版本,开发者评价其性能接近Opus 4.8,Agent能力增强。首轮测试外流,评价不一。还将引入「峰谷计费」,性价比仍高。
模型即 Agent 的含金量:Kimi深度研究功能详评
作者分享Kimi深度研究功能体验。其基于端到端自主强化学习技术,会开源模型。在测试中,分析Labubu爆火原因、检索小米发布会内容,展现出强逻辑分析、搜索准确性和数据处理能力,可视化网页也出色。