「检索延迟」共找到 458 篇相关文章
基于seekdb，教你从零开始构建智能搜书应用
OceanBase开源AI原生数据库seekdb，它统一处理多种数据，解决AI开发者难题。文章分享上手体验，介绍其优势、适用场景、玩法，还给出基于它实现智能搜书应用的教程。
AI4S回归白盒符号主义，清华等联合发布SR-LLM：自主发现科学知识
清华大学等多所高校联合发布SR - LLM，这是融合大语言模型与深度强化学习的符号回归框架。它从数据生成可解释数学模型，在跟车行为建模等任务表现优，为机器自主科学发现开辟新路径。
单张4090跑到30fps，范浩强团队让VLA实时跑起来了
Dexmal原力灵机团队在RT - VLA论文中公布，常用Pi0级30亿参数VLA模型在单张RTX 4090上最快能跑30fps。他们深入分析优化模型，成果已开源，还设计了未来控制框架。
Meta最新REFRAG框架引爆RAG圈！KV缓存暴降90%，速度狂飙30×
Meta推出REFRAG框架解决RAG难题。它能在不修改解码器参数下压缩上下文、复用文档向量等。实验显示，它降低KV缓存、加速TTFT，在多任务表现佳，为大模型与知识库结合提供新范式。
RAG效果不佳？先别急着微调模型，这几个关键节点才是优化重点
文章深入探讨RAG技术实现与优化，指出其在AI应用开发中常被当黑盒，从文档分块、索引增强、编码、混合检索到重排序等关键环节解析，强调结合场景调优以提升召回与精确率。
腾讯发布WeKnora知识库，无缝链接微信生态
微信团队推出基于大模型的文档理解检索框架WeKnora，应用于复杂异构文档场景。它采用多模态预处理等设计，有文档解析、意图识别等特点，可本地私有化，还能与微信生态无缝衔接。
港科联合港中文提出AdaCtrl，自适应可控Reasoning，可降10~90%
港科联合港中文提出AdaCtrl，解决LLM推理的过度思考、算力浪费和响应延迟问题。它有自适应和用户控制两种模式，通过两阶段训练法实现目标，实验效果好，未来或拓展到多领域。
深度解读｜LLM Wiki 的工程实践，从 AI Coding、Obsidian 到 RAG 协同。
文章介绍 LLM Wiki 工程实践。包括为 AI Coding 创建知识地图，指导 Agent 加载上下文；在 Obsidian 构建知识体系，有插件和自定义 Agent 两种方法；还分析其与 RAG 关系，指出可融合互补，不要过度神话 LLM Wiki。
一键分享＝全网公开？Claude 被曝聊天记录可在谷歌直接搜到
2026 年 7 月 26 日，Reddit 用户称用谷歌站点检索语法能调出 Claude 用户共享对话记录。因 Claude 未补全防护配置，致用户加密资产、身份等信息泄露。此前 OpenAI、Grok 也有同类问题，社区呼吁平台完善防护体系。
AI 还在装失忆？1 万 Star 开源 EverOS 有点东西，把 Agent 记忆塞进 Markdown
EverOS 是 EverMind - AI 开源的项目，有 10325 Star。它给 AI Agent 等提供 local - first 长期记忆运行时，把记忆源头放 Markdown 里，以 SQLite 和 LanceDB 管理和检索。介绍了其优势、链路、适用场景等。