Infinite Retrieval：不用RAG也无需长上下文模型就能实现无限上下文检索的新方法！
处理超长文本一直是大模型的挑战，《Infinite Retrieval》提出无需额外训练的方法，利用LLM注意力机制进行信息检索，实现理论上的无限上下文长度。
HotpotQA
这个Atom of Thoughts 的原子思维让GPT-4O-Mini 秒杀O3和DeepSeek-R1！
香港科技大学研究人员提出「原子思维」（AOT）改进了GPT-4o-mini在HotpotQA上的性能至80.6%，超越了现有方法。该技术通过将复杂问题分解为独立的子问题，实现更高效和准确的推理。
PIKE-RAG：微软推出的专注于提取和应用专业领域知识，以及构建连贯推理逻辑的增强生成系统
微软推出的PIKE-RAG旨在提高大型语言模型在复杂工业应用中的性能，其亮点包括在HotpotQA上的高准确率、多领域知识支持及灵活的模块化设计。