「原生检索增强推理」共找到 1074 篇相关文章
AI 原生研发范式：从“代码中心”到“文档驱动”的演进
文章讲述AI编程时代，用SDD解决上下文腐烂、审查瘫痪、维护断层问题，并提供人机协作SOP。介绍SDD理念、实操流程、团队协作方式，还提及资产沉淀、风险防范和常见问题解答，助力研发高效转型。
蚂蚁C2LLM：基于注意力池化的代码检索新范式
在Code RAG场景中，传统文本Embedding模型处理代码表现欠佳。蚂蚁集团与上海交通大学联合发布C2LLM系列模型，引入注意池化模块，在MTEB - Code榜单表现出色，还得益于优质训练流程，成果已回馈社区。
ETT：打破原生多模态学习视觉瓶颈，重塑视觉tokenizer优化范式
本文由多机构联合完成，针对传统视觉 tokenization 方法优化与下游任务训练割裂问题，提出 ETT 调优方法。它实现联合优化，在多模态理解、生成、重构任务表现出色，虽有局限但带来新突破。
GPT-5.4发布：OpenAI首个大一统模型，简直是龙虾原生
OpenAI发布GPT - 5.4，这是其首个大一统模型，将推理、编程等能力融合，且单项性能领先。它在知识工作、计算机使用、编程调试等能力提升，定位AI数字员工，虽单价高但有省钱机制。
Gemini盘活了谷歌全家桶，“原生”自带你10年的记忆
谷歌发布由Gemini3驱动的“Personal Intelligence”功能，底层连接旗下四大应用，让AI跨应用获取数据，还内置纠错机制。该功能现处Beta测试，未来覆盖免费用户。谷歌与苹果引入Gemini后路径不同，AI竞争也转向生态构建。
微软发布了 TypeScript 5.9，延迟导入并增强了开发者体验
微软发布 TypeScript 5.9，带来开发者体验改进、新特性和性能优化，如支持延迟导入、改进默认项目设置、引入新模块选项等，也有性能升级，还透露未来版本计划。
Jina 第4版：多模态向量检索，统一适配，挑战3大任务
Jina第4版基于Qwen2.5 - VL模型扩展，支持单向量和多向量输出。它经对比学习和任务特化训练，推理时可按需选LoRA适配器，能利用多模态处理能力优化不同任务性能。
高通将以24亿美元收购Alphawave Semi，增强AI数据中心份额
高通官网宣布以24亿美元收购Alphawave Semi全部已发行及待发行普通股票，旨在加速其数据中心领域扩张。Alphawave技术能实现高速数据传输，与高通处理器互补，双方将携手推动AI计算等领域发展。
3.9K Star！Inkeep 把 AI 原生 Markdown 编辑器做成了开源项目！
Inkeep 团队开源 OpenKnowledge，这是真正为 AI 设计的知识库工具，已获 3.9K Star。它有所见即所得、AI 协作等亮点，还基于 Git 同步，保障数据安全，值得 Markdown 工具使用者关注。
知识增强LLM与搜索引擎用户的感知信息价值差异比较研究
研究选取文心一言与百度搜索引擎，探究不同任务复杂性、信息获取场景下，用户使用两种工具后的感知信息价值差异。发现两者在部分指标有显著差异，还给出两类工具优化建议。