「语义检索」共找到 429 篇相关文章
谷歌DeepMind团队新框架：让AI告别每次从头开始，在任务流中越用越聪明
谷歌DeepMind团队联合伊利诺伊大学提出Evo-Memory框架和ReMem架构，改变大模型只能被动检索历史的现状，让智能体实现终身学习。通过基准测试验证其有效性，实验显示ReMem优势明显，还揭示记忆复用关键因素。
【DeepSeek-OCR系列第一篇】Language Modelling with Pixels【ICLR23】
当前主流语言模型依赖固定词表，扩展到多语言、多脚本时面临覆盖受限、计算昂贵、鲁棒性差等问题。ICLR 2023论文提出不依赖词表的PIXEL模型，通过将文本变成图像用视觉Transformer理解，实验验证其有跨语言、抗噪声等优势。
VAE再被补刀！清华快手SVG扩散模型亮相，训练提效6200%，生成提速3500%
前脚谢赛宁宣告VAE在图像生成领域退役，后脚清华与快手可灵团队就推出无VAE潜在扩散模型SVG。它通过语义+细节双分支+分布对齐，实现多任务通用，训练提效62倍、生成提速35倍。
长上下文窗口、Agent崛起，RAG已死？
技术迭代下“RAG已死”论调出现，向量数据库Chroma创始人主张用上下文工程框架取代对“RAG”的狭义依赖。文章梳理业界不同观点，有人认为RAG在进化，有人称其成工程学科，也有人觉得会被Agent和长上下文取代。
用短视频成本生成长视频，字节Seed新注意力机制让计算量降低85%
字节Seed与斯坦福等机构推出新模型，其新注意力机制MoC能让长视频生成计算量降低85%，质量不减且保持连贯性。团队将视频生成定义为上下文检索任务，提出MoC机制并阐述实现方法。
LLM-based Reranker效果到底如何？一项关于SoTA模型的全面分析
在信息爆炸时代，重排序是信息检索系统核心。论文对22种重排序方法实证研究，构建无污染数据集FutureQueryEval。结果显示LLM重排序器泛化能力被高估，轻量级模型有优势，为研究和应用提供指南。
为防AI刷题，Nature等顶刊最新封面被做成数据集，考验模型科学推理能力|上海交通大学
上海交通大学王德泉教授课题组提出MAC基准，用顶级期刊最新封面构建测试集，评测多模态大模型能力。研究设计两种含“语义陷阱”的测试任务，发现顶尖模型有局限，还提出DAD方法提升表现，采用双重动态机制。
AI修Bug新SOTA：SWE-Bench Lite60.33%修复率，像人一样能积累经验，中科院软件所出品
ExpeRepair是中科院软件所团队推出的仓库级缺陷修复系统，模拟人类认知的情景和语义两种记忆模式，能积累经验。在SWE - Bench Lite评测中，其Claude - 4+o4 - mini组合修复率达60.3%居首。
GitHub上已突破5.1k stars！这是真正被开发者认可的 AI Agent平台，AI开发者必看，如何用它实现生产力逆袭？
TaskingAI是AI - native应用开发平台，整合多模块提供一站式BaaS体验，简化AI应用全流程。它支持多模型，有检索、工具插件等功能，适用于客服、销售等场景，还对比同类项目展现优势。
Skills驱动推理新范式，清华&北大：Token立省59%，准确率不降反升
当前推理模型虽准确率高，但生成“思考过程”会使推理成本和延迟上升。奇元科技、清华、北大等提出TRS框架，将历史推理轨迹蒸馏成技能卡片，在推理时检索注入，实现更少Token、更高准确率。