Spatial-RAG结合了空间数据库和大型语言模型（LLM）的能力，能够处理复杂的空间推理问题。通过稀疏和密集检索相结合的方式，Spatial-RAG可以高效地从空间数据库中检索出满足用户查询的空间对象，并利用LLM的语义理解能力对这些对象进行排序和生成最终答案。
张林峰于2019年提出了自蒸馏算法，是知识蒸馏领域的代表性工作之一。DeepSeek出现后，知识蒸馏领域再次获得了极大的关注。
你是否曾经用最先进的大语言模型处理企业文档，却发现它把财务报表中的“$1,234.56”读成了“123456”？或者在处理医疗记录时，将“0.5mg”误读为“5mg”？对于依赖数据准确性的运营和采购团队来说，这些问题不仅影响工作效率，更可能导致财务损失、法律风险甚至造成医疗事故。
蚂蚁开源大模型的低成本训练细节，疑似曝光！
强化学习提升了 LLM 各方面的能力，而强化学习本身也在进化。
新产品发布两天后，在 OpenAI 创始人山姆·阿尔特曼（Sam Altman）的推文下，有人祝贺他十年努力终于带来了 AGI——社交网络上全是吉卜力图像 “All Ghibli Images”。
过去十年，自然语言处理领域经历了从统计语言模型到大型语言模型（LLMs）的飞速发展。
这两年，AI 领域最激动人心的进展莫过于大型语言模型（LLM）的崛起，LLM 展现了惊人的理解和生成能力。
现有RAG工具的碎片化和复杂性常常让开发者头疼不已。昨天我的Agent群里朋友们就Rerank问题展开激烈讨论，我想起之前看到的一篇论文，这项研究介绍了一个完美的开源python工具包Rankify，它将检索、重排序和RAG三大功能整合在一个统一框架中，大幅简化了开发流程。
今天晚上，就在刚刚，豆包终于上了之前很多人期待的功能，深度思考。我之前用别人的账号体验过这功能，就是推理模型，而今天看到的第一刻，我以为的是，豆包的推理模型终于全量上线了。
