告别错误累计与噪声干扰,EviNote-RAG 开启 RAG 新范式
告别错误累计与噪声干扰,EviNote-RAG 开启 RAG 新范式在检索增强生成(RAG)飞速发展的当下,研究者们面临的最大困境并非「生成」,而是「稳定」。
在检索增强生成(RAG)飞速发展的当下,研究者们面临的最大困境并非「生成」,而是「稳定」。
在当前由大语言模型(LLM)驱动的技术范式中,检索增强生成(RAG)已成为提升模型知识能力与缓解「幻觉」的核心技术。然而,现有 RAG 系统在面对需多步逻辑推理任务时仍存在显著局限,具体挑战如下:
Meta超级智能实验室的首篇论文,来了—— 提出了一个名为REFRAG的高效解码框架,重新定义了RAG(检索增强生成),最高可将首字生成延迟(TTFT)加速30倍。
经历了前段时间的鸡飞狗跳,扎克伯格的投资似乎终于初见成效。
最近,工业界“RAG已死”甚嚣尘上。过去几年,AI领域的主旋律是“规模定律”(Scaling Law),即更大的模型、更多的数据会带来更好的性能。即便偶然有瑕疵,也认为只是工程上的不足,并非数学上的不可能。
AI加速走向落地,企业「超级大脑」却在关键时刻断片?行业亟需一套能够持续进化、越用越聪明的系统框架,实现多智能体协同作战,通过自优化、自反馈瞬间激活知识库。清华系黑马已将其塞进AI原生引擎,率先在能源、军工等硬核场景中规模化落地,为产业智能升级提供了可靠路径。
人工智能的浪潮正将我们推向一个由 RAG 和 AI Agent 定义的新时代。然而,要让这些智能体真正「智能」,而非仅仅是信息的搬运工,就必须攻克一个横亘在所有顶尖团队面前的核心难题。这个难题,就是推理密集型信息检索(Reasoning-Intensive IR)。
全球首款AI原生UGC游戏引擎迎来2.0版本。Mirage 2是一款可在线游玩的实时通用领域生成式世界引擎,能将任何图像(照片、绘画、涂鸦等)转化为可实时互动的3D世界。
作为开放世界游戏的标杆,GTA 系列不仅在游戏圈声名赫赫。尤其是在 AI 驱动的视频生成、三维生成或是世界模型等领域里,研究者们不仅采用游戏内场景为训练数据,更将生成类 GTA 的完整世界作为长久以来的目标。
OpenAI的GPT-5因大幅降低AI幻觉而被批"变蠢",输出呆板创造力减弱,反映出幻觉降低限制模型灵活性。对话嘉宾甄焱鲲分析幻觉本质无法根除,需辩证看待,并探讨类型分5类、缓解方法如In-Context-Learning及RAG,影响企业应用场景的容忍度与决策,强调未来模型或通过世界模型深化理解。