「跨模态检索」共找到 314 篇相关文章
刚刚，Claude 推出记忆功能，比ChatGPT 好用
Anthropic为Claude推出引用过往对话新功能，向部分用户开放，其他用户也将很快获得。它能搜索和引用历史对话，与ChatGPT记忆功能不同，是按需检索，检索原始内容，还能隔离工作与个人内容。
检索做大，生成做轻：CMU团队系统评测RAG的语料与模型权衡
CMU团队在最新ECIR接收论文中，系统评估RAG语料规模与生成模型规模替代关系。实验表明，语料扩容可让小模型追上大模型，提升主要来自证据覆盖。研究为RAG系统提供更具性价比提升路径。
减少检索增强生成（RAG）语义缓存中的误报：以银行业为例
文章围绕检索增强生成（RAG）语义缓存展开，指出其虽能提升效率，但设计不当会产生假阳性。以金融服务FAQ系统为例，经多组实验，发现缓存设计比模型优化更能减少假阳性，还给出未来架构路线图。
港科广×腾讯联手打造《我的世界》神操作，400张截图就能让AI挖矿通关，成本降至5%｜EMNLP 2025
港科广与腾讯联合团队提出VistaWise框架，将“跨模态知识图谱+轻量化视觉微调”引入开放世界智能体。实验显示其在“获取钻石”任务表现出色，成果被EMNLP 2025主会录用。该框架以低成本、跨模态为突破口。
搜索 ≠ 简单匹配！0代码实现语义级图文互搜
在非结构化数据爆发增长的当下，传统图文检索方式难以满足企业需求。本方案介绍借助阿里云 Milvus 实现高效多模态图文检索，覆盖多场景，有开箱即用、性能强等优势，还给出架构、部署、验证及清理资源的方法。
让外部知识“长入”模型：动态化与参数化 RAG 技术探索
检索增强生成（RAG）成大语言模型利用外部知识主流范式，但传统方法将其当黑箱，忽略动态需求和机制鸿沟。艾清遥博士介绍动态化和参数化检索增强技术，可提升准确性与适应性，减少计算开销。
图文跨模态“近视”问题破局：360开源新模型 FG-CLIP，实现细粒度图文对齐突破｜ICML2025
360人工智能研究院发布 FG - CLIP 模型，攻克图文细粒度对齐难题，成果被 ICML 2025 接收并开源。它采用双阶段训练等策略，在多任务评测中超越对比模型，推动跨模态研究产业化落地。
视频理解新标杆，快手多模态推理模型开源：128k上下文+0.1秒级视频定位+跨模态推理
快手开源能看懂视频并跨模态推理的大模型Keye-VL 1.5，其有时序定位、描述和推理能力，跑分领先。采用三段式架构和Slow-Fast编码策略，经四阶段预训练和多阶段后处理，团队成果多，推动多模态技术落地。
RAG技巧与底层代码剖析
文章深入剖析 RAG 技巧与底层代码，从用 Python 基础库构建 RAG 系统，到多种优化方法如上下文增强检索、添加上下文块标题等，还涉及查询改写、重排序等技术，最后介绍了上下文压缩、反馈机制等提升系统效率和质量的方法。
详解Github 35K+项目：打通200+数据源，构建企业级AI的数据统一入口，支持MCP【下篇】
本文继续介绍MindsDB这款开源AI数据引擎，阐述知识库与混合检索应用，如创建向量索引、语义检索、多源混合检索等；还提及RAG与数据智能体，包括构建RAG管道和配置Data Agent；最后给出应用建议，称其适合复杂企业环境。