
AI+科学,是蜜月期还是单相思?
AI+科学,是蜜月期还是单相思?去年的诺贝尔奖梅开二度,两次颁给了AI相关领域,让所有人惊讶于AI4science的潜力。然而近日密西根大学的一项覆盖16万篇文献的大规模研究指出,AI和科学的结合仍存在错位。
去年的诺贝尔奖梅开二度,两次颁给了AI相关领域,让所有人惊讶于AI4science的潜力。然而近日密西根大学的一项覆盖16万篇文献的大规模研究指出,AI和科学的结合仍存在错位。
当涉及到空间推理任务时,LLMs 的表现却显得力不从心。空间推理不仅要求模型理解复杂的空间关系,还需要结合地理数据和语义信息,生成准确的回答。为了突破这一瓶颈,研究人员推出了 Spatial Retrieval-Augmented Generation (Spatial-RAG)—— 一个革命性的框架,旨在增强 LLMs 在空间推理任务中的能力。
技术上,从传统的关键词检索,到RAG,大家已经不满足于只是生成对应的简单回答。而是期待大语言模型能够更好地应用于企业级场景,产生更大的价值。不久前,OpenAI推出了最新的深度内容生成神器“DeepResearch”,用户只需一个"特斯拉的合理市值是多少"的提问,
RAG是一种基于“检索结果”做推理的应用,这大大限制了类似DeepSeek-R1模型的发挥空间。但又的确存在将RAG的准确性与DeepSeek深度思考能力结合的场景,而不仅仅是回答事实性问题。比如:
什么,你在开发RAG竟然还没听说过Embedding模型还有排名?在AI应用开发热潮中,Embedding模型的选择已成为决定RAG系统成败的关键因素。然而,令人惊讶的是,许多开发者仍依靠直觉或跟风选择模型,而非基于系统化评估。
零基础逆袭!2年靠AI自学编程打造3款千万级APP,揭秘TikTok流量红利+9.9美金订阅制,如何用百元营销撬动百万利润?
Zep,一个为大模型智能体提供长期记忆的插件,能将智能体的记忆组织成情节,从这些情节中提取实体及其关系,并将它们存储在知识图谱中,从而让用户以低代码的方式为智能力构建长期记忆。
文章主要是实现了中英文版本的BM25算法(主要就是分词部分有区别),算法可能也有缺陷,恳请看见的大佬指点指点,虽然也有比我实现的要更优秀的第三方库,比如bm25s
最初,查询扩展是为那些靠关键词匹配来判断相关性的搜索系统设计的,比如 tf-idf 或其他稀疏向量方案。这类方法有些天然的缺陷:词语稍微变个形式,像 "ran" 和 "running",或者 "optimise" 和 "optimize",都会影响匹配结果。虽然可以用语言预处理来解决一部分问题,但远远不够。技术术语、同义词和相关词就更难处理了。
今天向大家介绍一项来自香港大学黄超教授实验室的最新科研成果 VideoRAG。这项创新性的研究突破了超长视频理解任务中的时长限制,仅凭单张 RTX 3090 GPU (24GB) 就能高效理解数百小时的超长视频内容。