RAG性能暴增20%！清华等推出“以笔记为中心”的深度检索增强生成框架，复杂问答效果飙升
来自清华大学、中国科学院大学、华南理工大学、东北大学的联合研究团队提出了一种全新的适应式RAG方法——DeepNote。它首次引入“笔记”作为知识载体，实现更深入、更稳定的知识探索与整合，在所有任务上均优于主流RAG方法，性能提升高达+20.1%。
华南理工大学
DPO-Shift：一个参数可控改变DPO分布，缓解似然偏移
在人工智能领域，直接偏好优化(DPO)方法因其简单易用和稳定性而受到广泛关注，但其训练过程中会出现似然位移现象。本文提出DPO-Shift方法，在Bradley-Terry模型中增设参数函数以缓解该问题，并通过理论分析与实验验证了其有效性。
叹惜！年仅40岁，985教授离世一年后，成果登上Nature
MLNLP社区致力于促进国内外机器学习与自然语言处理的学术交流和技术进步。近日，华南理工大学等团队在锂金属电池领域取得突破，通过添加特定纳米颗粒成功改善了电池性能。