长久以来我们都知道在Prompt里塞几个好例子能让LLM表现得更好，这就像教小孩学东西前先给他做个示范。在Vibe coding爆火后，和各种代码生成模型打交道的人变得更多了，大家也一定用过上下文学习（In-Context Learning, ICL）或者检索增强生成（RAG）这类技术来提升它的表现。
北京大学提出了ReMoMask：一种全新的基于检索增强生成的Text-to-Motion框架。它是一个集成三项关键创新的统一框架：（1）基于动量的双向文本-动作模型，通过动量队列将负样本的尺度与批次大小解耦，显著提高了跨模态检索精度；（2）语义时空注意力机制，在部件级融合过程中强制执行生物力学约束，消除异步伪影；（3）RAG-无分类器引导结合轻微的无条件生成以增强泛化能力。
团队在自研知识库底座的过程中，想对比参考下RAGFlow，发现其切片方法缺乏详细说明和清晰案例，如果你也遇到以下问题，本文能帮你节省大量试错时间
现在的RAG（检索增强生成）系统。您给它一个简单直接的问题，它能答得头头是道
果然只要坚持每天测Agent， 总能开出金的。Agent们好用但不便宜，有没有那种不烧积分，一句话就能定制多个智能体的Agent开发平台呢？今天就有了！
引言：越过AGI喧嚣，生产力正呼唤“成果交付型”AI
一句话概括：与其训练一个越来越大的“六边形战士”AI，不如组建一个各有所长的“复仇者联盟”，这篇论文就是那本“联盟组建手册”。
兄弟们！又发现宝藏项目了！ 刚刚在GitHub上刷到这个叫Graphiti的东西，卧槽，简直是AI智能体的记忆神器啊！
世界首个实时AI扩散视频模型炸场，Karpathy亲自站台，颠覆AI视频交互，0延迟+无限时长，每秒24帧不卡顿，MirageLSD首次实现AI直播级生成。
RAG（检索增强生成）作为解决大模型"幻觉"和知识时效性问题的关键技术，已成为企业AI应用的主流架构。Contextual AI由RAG技术的创始研究者组建，致力于开发能应对复杂知识密集型任务的专业智能体。
