「RAG评估机制」共找到 1713 篇相关文章
10B超越Gemini-2.5-Pro!阶跃星辰端侧多模态天花板开源
阶跃星辰多模态智能团队开源STEP3-VL-10B多模态模型,仅100亿参数却性能惊人。它采用了独特的架构、训练策略与推理机制,在多任务上表现出色,为小模型发展提供新思路。
从HITL(Human In The Loop) 实践出发看Agent与设计模式的对跖点
本文围绕在 ReactAgent 中引入并实践 HITL 机制展开,介绍实现方案与代码设计。分析无通用人机协同时的问题,阐述 HITL 核心要点、实现效果与细节,还探讨 Agent 演进与工程设计模式的关联。
首款推理具身模型,谷歌DeepMind造!自主理解/规划/执行复杂任务,打破一机一训,还能互相0样本迁移技能
谷歌DeepMind发布新一代通用机器人基座模型Gemini Robotics 1.5系列,由GR 1.5和GR - ER 1.5组成,结合视觉、语言与动作,实现“规划 + 执行”闭环,还提出Motion Transfer机制,能跨机器人迁移技能。
DeepSeek V4 借实习生获奖论文“起飞”?梁文峰剑指上下文:处理速度提 10 倍、要“完美”准确率
ACL公布2025年获奖论文,中国作者比例超51%。DeepSeek梁文锋通讯、实习生袁境阳一作的论文获Best Paper奖。其提出NSA机制,实验显示性能优、准确率高、速度提升显著,成果或用于DeepSeek V4。
LinearRAG:一种免关系提取的高效 GraphRAG 图构建方法
研究指出 GraphRAG 模型在实际应用中表现常不如朴素 RAG 方法,原因是自动构建的知识图谱质量不佳。为此提出 LinearRAG 框架,有三大核心创新,在四大基准数据集上全面超越现有方法,代码和数据已开源。
在失败中进化?UIUC联合斯坦福、AMD实现智能体「从错误中成长」
伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校等团队发布论文,剖析LLM智能体失败机制,提出可自我修复的创新框架AgentDebug。研究指出智能体常见失败类型,构建错误分析体系、数据集,实验显示该框架效果显著,为AI可靠性提供方案。
Shopify分享了他们做Agent的万字踩坑经验
Shopify分享构建生产级AI助手Sidekick的万字经验。构建中遇工具拓展难题,用JIT指令解决;评估是大挑战,建立严谨体系,虽有提升但效果仍有波动,模型还会钻空子,最后强调单Agent系统也强大。
OpenAI新幻觉论文惹争议!GPT-5拉胯是测试基准有问题??
OpenAI新论文《语言模型为何会产生幻觉?》提出,模型有幻觉是因标准训练和评估流程倾向奖励“猜对”。GPT - 5不爱猜测,在榜单表现不佳,网友质疑论文是为GPT - 5挽尊,论文引发网友多方向讨论。
Demis Hassabis揭秘世界模型Genie 3的真正意义:为AGI打造无限“虚拟子宫”
Google DeepMind CEO Demis Hassabis与产品负责人深度对谈,爆料将游戏智能体SIMA放入Genie 3生成世界训练,探讨AI从游戏到思考系统的演进、Genie 3意义及AGI评估挑战,还提及与Kaggle合作推游戏竞技场。
3B模型性能小钢炮,“AI下半场应该训练+验证两条腿跑步”丨上海AI Lab&澳门大学
上海AI Lab和澳门大学联合发布通用答案验证模型CompassVerifier与评测集VerifierBench,填补Verifier领域循环迭代体系空白。AI下半场评估比训练更重要,当前验证方法有困境,新模型验证精度高且能用于强化学习。