「生成式检索」共找到 2745 篇相关文章
谷歌DeepMind深夜放核弹:世界模型Genie 3登场,重新定义“生成式AI”
谷歌DeepMind推出第三代通用世界模型Genie 3,能生成多样化交互式环境,可实时导航。它较前代有诸多突破,有模拟物理特性等核心能力,能赋能具身智能体研究,但也存在行动空间有限等局限。
Vercel 开源 json-render!短短 4 天狂揽 7500 Star,这才是 AI 生成 UI 的终极解法!
Vercel 开源的 json - render 4 天获 7500 Star,解决生成式 UI 不可控问题。采用‘AI → JSON → UI’公式,结合‘约束’与‘流式’机制,还有反向生成源码功能,介绍了快速入手办法与适用场景。
生成式视角重塑监督学习!标签不只是答案,更是学习指南 | ICML 2025
上海交大等机构团队在ICML 2025提出预测一致性学习(PCL),通过扩散过程消减标签信息,引入噪声标签,将标签学习分解为渐进式任务,实现标签信息复用。在多模态任务实验中,PCL表现优于传统监督学习。
6个Agent组团Vibe Gaming:自己生成、试玩、修Bug
过去大模型生成的游戏虽代码能跑,但常陷入“可玩性黑洞”。Spellcaster让多个专用Agent协同处理,形成“生成—运行—检查—修复”循环。目前能快速生成多种游戏原型,未来将用世界模型直接生成画面。
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。
ICLR 2025新成果:文档检索“降本增效”,从此“开挂”
传统文档检索系统处理视觉信息丰富的文档存在瓶颈,ColPali方法直接从文档页面图像生成多向量嵌入,简化流程、提高性能、降低延迟。ColQwen - Omni在其架构上扩展到图文+音频多模态匹配。
NeurIPS 2025 Spotlight | 让检索、推理真正「合体」的小而强模型,AceSearcher来了
近期,多所高校研究团队发布 AceSearcher 模型,它是让同一语言模型在推理时兼任双角色的合作式自博弈框架,以两阶段训练为骨架,将推理与检索结合,提升复杂检索任务效果,在多任务上表现出色。
AI视频生成走向「演技生成」时代,生数科技Vidu全球发布Vidu Q2
9月25日,生数科技全球上线新一代图生视频大模型Vidu Q2,打破AI生成表情假、动作飘忽等问题,实现从“视频生成”到“演技生成”跨越,有AI演技生动、镜头语言丰富等亮点,已多端上线。
从「片段生成」到「长视频漫游」:OmniRoam探索轨迹可控的长视频生成新范式
在生成式视频发展中,长时序视频生成面临挑战。研究者提出 OmniRoam 新方法,通过全景表示和分阶段生成框架,提升视频时空一致性,还构建数据评测体系,实验表现优,有效率和 3D 应用潜力。