「RAG性能优化」共找到 2978 篇相关文章
AI4S设计的新抗生素通过湿实验!双层思考+多目标优化,主动发现「代谢不稳」并加约束
SAGA是新AI,采用双层思考机制,能主动审视需求、优化目标函数。在抗生素、纳米抗体等5大领域湿实验中表现出色,结果获科学家肯定,相关代码已开源。
Agent KB:经验池让Agents互相学习!GAIA新开源SOTA,Pass@1性能最高提升6.66
来自多家机构团队发布 Agent KB 框架,构建经验池实现 AI Agent 经验共享。在 GAIA 基准测试中表现出色,提升多模型 Pass@1 性能,还在软件工程领域展现价值。其设计精妙,经消融、检索策略等实验验证有效。
OpenAI自研芯片内幕曝光!18个月前开始用AI优化芯片设计,比人类工程师更快
OpenAI与博通官宣合作,将共同部署10GW规模AI加速器。双方头头齐聚爆料合作契机与细节,OpenAI总裁称已用AI优化芯片设计,比人类工程师更快,且合作已持续约18个月。
普林斯顿等高校提出AgentDistill:无需任何训练即可继承大Agent复杂能力,性能提升48%,成本降低90%
在AI领域,大型语言模型智能体计算需求大限制部署,传统蒸馏技术对智能体效果有限。AgentDistill提出解决方案,让学生智能体复用教师智能体的MCP工具包,无需训练继承复杂能力,小模型性能显著提升。
超越免训练剪枝:LightVLA引入可微分token剪枝,首次实现VLA模型性能和效率的双重突破
文章介绍LightVLA框架,它是用于提升VLA推理效率和性能的视觉token剪枝框架。针对VLA模型计算开销大、推理延迟高问题,提出两大创新,在LIBERO实验中性能超经典模型,还实现推理加速。
爬虫界“瑞士军刀”!开源高性能爬虫工具,实施进度监控、全栈SDK支持、n8n深度集成!
在AI驱动的数据时代,WaterCrawl是基于Python和Scrapy的开源网页爬虫工具,专为大规模数据提取和LLM优化设计,支持多语言内容抓取、实时进度监控和深度AI平台集成,优势显著。
6行代码搞定AI Agent记忆!这个16K Star的开源项目打破了传统RAG痛点!
传统RAG方案有上下文断裂、检索不精准等问题,而开源项目Cognee用6行代码就能给AI Agent构建持久化记忆系统。它结合向量搜索和图数据库,形成统一记忆层,支持30+数据源,有多种核心API。
CNSNS|西工大曹文博、张伟伟:克服优化求解器中的损失条件数瓶颈:一种良性损失函数
基于优化的偏微分方程求解方法受关注,但实际慢于经典迭代求解器。本文从条件数角度审视效率瓶颈,指出标准MSE损失导致条件数平方放大、减缓收敛。提出稳定梯度残差损失SGR,在收敛速度与稳定性间建立平衡,实验验证其有效性。
阿里云飞天企业版X平头哥“真武”芯片,推理性能跃迁13倍,底层逻辑是什么?| Q推荐
过去几年,模型虽强但使用成本高,阻碍企业级AI深度应用。今年‘模型推理’成AI关键词,4月13日19:00,InfoQ联合阿里云邀专家围绕推理加速底层破局展开对话,探讨算力博弈、芯片性能跃迁等问题。
告别Transformer!北大、北邮、华为开源纯卷积DiC:3x3卷积实现SOTA性能,比DiT快5倍!
北大、北邮和华为研究提出纯卷积扩散模型 DiC,抛弃自注意力机制回归 3x3 卷积。它性能超 DiT,推理速度快 5 倍,证明精心设计的卷积网络在生成任务中也能表现卓越。