「混合搜索」共找到 631 篇相关文章
你花80%精力调的AI，效果被 PDF 解析卡死了
做RAG时，花80%精力优化embedding和检索，效果上限却被PDF解析卡死。OpenDataLoader PDF靠不同架构在基准测试获第一，采用混合架构，还做了三件其他解析器不做的事，思路值得学习。
颠覆传统向量数据库，直接将文本数据编码成视频文件，轻量级革命性的大规模AI记忆解决方案Memvid
Memvid将文本数据编码为视频，改变AI记忆管理，实现百万级文本块闪电语义搜索和亚秒级检索。它存储高效、轻量级、可离线，应用场景广，还给出安装、使用、配置等说明，并与传统方案对比。
VLA 推理新范式！一致性模型 CEED-VLA 实现四倍加速！
近年来，VLA模型成机器人领域重要研究方向，但推理速度受限。本文提出一致性蒸馏训练、混合标签监督机制及提前退出解码策略，在多基线模型上实现超4倍推理加速，实验验证其高效通用。
Git 是给工程师的，YoYo 是给 Vibe Coders 的！网友：“这才是 AI 时代的版本控制！”
大家常用的Git用于交付最终产品，适合工程师。但编码探索过程混乱，这正是YoYo要解决的问题。它能捕捉凌乱试验，核心功能有保存、预览、恢复，还支持代理AI搜索，适配主流IDE。
Claude强到不敢发的Mythos，被质疑用了字节Seed技术
Claude最强“神话”模型Mythos引发猜测，或用了字节Seed技术。社区热议其是否采用循环语言模型架构，关键线索来自Anthropic测试数据，在图搜索测试中Mythos优势明显，还有其他线索指向循环架构。
kimi K3超大杯升级背后的技术内幕
文章介绍开源模型 K3 架构设计思路。主要探讨 MoE 和 MLA 部分，在 MoE 方面提出 SiTU、Norm、QB 改进；在注意力机制选择 MLA，与 KDA 混合缓解部分问题，还谈及 DSV4、NoPE 相关特点。
RTP-LLM 在相关性大模型中的推理优化最佳实践
淘宝搜索场景引入大参数LLM模型，面临系统性能挑战。本文分享基于RTP - LLM框架的优化实践，如大BatchSize调度、批次内前缀复用、MoE Kernel动态调优等，还提及未来优化方向。
AI 找到了六个 Erdos 数学问题，陶哲轩：AI + 人类专家才是真正改变科学研究的方式
菲尔兹奖得主陶哲轩分享，AI 在 Erdos 问题网站实验中，帮数学家发现六个原本标记为「未解决」的问题其实已被解决。他认为 AI 有价值的应用是处理枯燥日常工作，如文献搜索。
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。
基于Spring AI Alibaba 的 DeepResearch 架构与实践
本文基于 SpringAI Alibaba Graph 构建 Java 版 DeepResearch 系统，实现信息搜集到报告生成的全自动流程。介绍系统能力、架构、核心功能节点及技术点，还阐述 RAG、搜索、MCP、报告生成等功能，给出使用、部署和社区参与方式。