「原生检索增强推理」共找到 1074 篇相关文章
破解AI对不同上下⽂位置的敏感度不⼀致，新框架使出“解铃还须系铃人”
语言模型存在位置偏见，影响复杂推理等任务。论文提出Pos2Distill框架，将模型优势位置能力迁移到劣势位置缓解偏差，设计了Pos2Distill - R1和Pos2Distill - R2，在检索和推理任务表现好且有跨任务泛化能力。
YC点名创业方向：AI欺诈猎手，可能干掉整个反欺诈行业！
2026年春，YC发布的RFC清单中，‘政府欺诈猎手基础设施’引发关注。传统反欺诈存在‘非对称竞争’，而智能体技术为防守方带来翻盘机会。构建AI原生业务模型，可让防守方获结构性优势，但要解决安全与合规问题。
36个月大逆转！他带着谷歌AI杀回来了，下一步世界模型
ChatGPT发布近36个月，哈萨比斯带领谷歌AI反攻，新发布的Gemini 3在多模型榜单登顶，表现优于GPT - 5。谷歌将其作为底层模型开放，增强现有产品，还考虑重启谷歌眼镜项目。谷歌正缩小与OpenAI差距，哈萨比斯预计5 - 10年实现AGI。
RL加持的3D生成时代来了！首个「R1 式」文本到3D推理大模型AR3D-R1登场
强化学习首次被系统性拓展到文本到3D生成领域，上海人工智能实验室等机构研究者提出首个强化学习增强的文本到3D自回归模型AR3D - R1，还提出Hi - GRPO范式和MME - 3DR基准，实验显示其性能优异。
智能体崛起，AI+软件研发到新拐点了？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播探讨 LLM 时代软件研发新范式。嘉宾认为 AI 在研发中是提效工具，距原生开发尚远；部分开发环节已由 AI 接手，落地面临稳定性等问题；未来智能体协作是趋势，部分工程师价值将放大。
【博客翻译】使用PyTorch加速生成式AI第四部分：Seamless M4T，快速优化
这是使用纯原生PyTorch加速生成式AI模型系列博客的第四部分，专注加速FAIR的Seamless M4T - v2模型。通过torch.compile + CUDA Graph，在不损失精度下实现text decoder模块2倍、vocoder模块30倍加速，端到端推理2.7倍加速。
传统RAG只会翻书不会用？RAG+让Reasoning能力上一个新高度！
现有检索增强生成（RAG）技术在需复杂推理领域表现不佳，像只给菜谱不给实操演示。RAG+开创性新增“应用案例库”，与知识库构成双料库，在数学、法律、医疗场景测试中全面碾压传统方案，团队还透露了未来方向。
InfoDeepSeek：首个开放网络环境下的智能体信息搜寻质量评估基准
上海交通大学与华为诺亚方舟实验室联合推出InfoDeepSeek，它是首个评估真实动态网络环境下智能体信息搜寻质量的基准。该基准有挑战性问题、真实动态环境等亮点，还开展实验揭示智能体行为特性。
TDSQL Boundless：AI时代的多模态数据库
在AI与数据分析处理技术融合的当下，传统数据库架构面临诸多挑战。腾讯云TDSQL Boundless推出，通过统一架构处理多模态数据。本文从核心架构、关键技术特性及对未来数据平台建设的启示三方面解读。
JinaVDR: 一个图文混排文档搜索任务的基准集
现有文档检索基准大多只考虑纯文本，难以处理含图表等视觉信息的文档。JinaVDR 应运而生，它是图文混排文档搜索基准集，含多语言、多领域数据，可评估模型在复杂视觉文档的检索性能。