「检索效率」共找到 1442 篇相关文章
首个基于 MCP 架构的低代码 RAG 框架
检索增强生成系统复杂度提升，科研人员面临高昂工程成本。清华大学等联合推出 UltraRAG 2.0，基于 MCP 架构，降低复杂 RAG 系统技术门槛与学习成本，支持低代码构建复杂系统。
今天起全员免费！GPT-4.1上线ChatGPT，首波实测：又快又听话，油腻感没了
今天凌晨起，GPT - 4.1可在ChatGPT中供所有用户使用。它专为编码任务和指令执行设计，推理效率高。首波实测反馈速度快、需明确指示且更清爽，性价比高，是日常编码的好选择。
开源沉浸式「AI 教师工具」，学生还上什么补习班？
介绍开源项目ChatTutor，它是面向理工科的智能可视化教学助手，结合对话式AI与多类型可视化知识画布，能图文并茂讲解知识点，让复杂知识图形化呈现，提升学习效率，有望推动AI教育落地。
多模态RAG哪家强？9 个 Embedding、4 类 MLLMs、4 大框架实景比拼
现有文档 RAG 评测存在不足，华南理工和华科推出 DOUBLE - BENCH 进行多模态 RAG 实战评测，结果显示检索是瓶颈，模型爱胡说。快手开源 Keye - VL - 1.5 - 8B，PaperAgent 有实操指南。
MemOS：一种用于 AI 应用的记忆操作系统
大型语言模型缺乏记忆管理系统，限制其发展。MemTensor与高校联合开源MemOS，它将记忆视为可管理资源，有三层架构，系统化三种记忆类型。评估显示其在推理、检索、加速等方面表现优异。
低Token高精度！字节复旦推出自适应推理框架CAR
字节与复旦大学研究人员提出自适应推理框架CAR，能根据模型困惑度动态选短答或长推，在多基准测试中平衡了准确性与效率，打破长文本推理必然性能更好的认知。
Context Mode：为你的AI开发工具节省98%的上下文token
开发者分享开源项目Context Mode，它在Claude Code和工具输出间加中间层，采用沙箱隔离和精准检索策略，能节省98%上下文空间，与Cloudflare Code Mode互补，可提升AI从业者工作效率。
李飞飞团队新作：简单调整生成顺序，大幅提升像素级图像生成质量
长期以来，AI生图面临潜空间模型细节损耗、像素空间模型结构混乱速度慢的矛盾。李飞飞团队最新论文提出Latent Forcing方法，通过重排生成轨迹，让像素扩散模型找回效率并刷新SOTA。
亚马逊发布新AI大模型，部署机器人突破100万
全球电商、云计算巨头亚马逊宣布推出新AI基础大模型Deep Fleet，部署机器人超100万。该模型可提升机器人车队出行效率，还能协调机器人移动，带来交付快、成本低等好处。
我在手机上也能操作AI OS
作者介绍其AI操作系统，由OpenCode加newtype Profile插件及内容仓库构成。此前只能桌面端操作，现通过OpenCode服务器模式和Discord bot，实现手机与系统打通，让记忆资产随时可用，提升内容生产效率。