MiniRAG来了!检索增强生成从未如此简单!
近年来检索增强生成技术的发展使得语言模型能够高效利用外部知识。然而小语言模型在RAG中的使用受限,MiniRAG通过语义感知异构图索引和轻量级拓扑增强检索解决了这个问题。
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在大数量级AI数据处理场景下,JinaAI的ReaderLM-v2语言模型通过将原始HTML转换为Markdown或JSON格式解决了资源消耗问题,并实现了更好的Markdown生成、新增JSON输出及更强的上下文和多语言支持。
谷歌发布的新基准测试FACTS Grounding用于评估AI模型在特定上下文中生成准确文本的能力,通过去除无效回复确保评分准确性。
MLNLP 社区致力于促进 NLP 学术界、产业界及爱好者间的交流合作,Meta 新研究展示了记忆层在预训练语言模型扩展中的实用性和性能提升。
DeepSeek AI开源最新混合专家语言模型DeepSeek-V3-Base,性能优于多个竞品模型,编程能力大幅提升。
清华大学AgentLand实验室举办Agent游戏工作坊,征集AI Agent游戏原型。活动涵盖线上投稿、线下试玩会和颁奖典礼,提供丰厚奖品及技术支持。
知名AI学者Andrej Karpathy认为,大型语言模型的对话回答主要是模仿人工标注数据的结果,并非真正的人工智能。他批评了RLHF(奖励学习强化学习)的方法。