
全模态RAG突破文本局限,港大构建跨模态一体化系统
全模态RAG突破文本局限,港大构建跨模态一体化系统突破传统检索增强生成(RAG)技术的单一文本局限,实现对文档中文字、图表、表格、公式等复杂内容的统一智能理解。
突破传统检索增强生成(RAG)技术的单一文本局限,实现对文档中文字、图表、表格、公式等复杂内容的统一智能理解。
细胞治疗,尤其是CAR-T,被誉为“活的药物”,但其开发与生产面临着一个根本性挑战:我们难以精准控制和预测这些活细胞在人体内的最终状态和功能。同一批次生产的CAR-T细胞,有的能高效清除肿瘤,有的却迅速“耗竭”,这种功能异质性是制约疗效、导致高昂制造成本的核心瓶颈。如何通过基因编辑等手段,将细胞调整到最理想的“战斗”状态,是该领域亟待突破的圣杯。
过去几年,随着基于人类偏好的强化学习(Reinforcement Learning from Human Feedback,RLHF)的兴起,强化学习(Reinforcement Learning,RL)已成为大语言模型(Large Language Model,LLM)后训练阶段的关键技术。
AI 时代,你可能听说过提示词工程、RAG、记忆等术语。但是很少有人提及上下文工程(context engineering)。
在大语言模型(LLM)加速进入法律、医疗、金融等高风险应用场景的当下,“安全对齐”不再只是一个选项,而是每一位模型开发者与AI落地者都必须正面应对的挑战。
本文将介绍 22 种先进的RAG技术,灵感来源于 all-rag-techniques 仓库中的全面实现。这些实现使用 Python 库(如 NumPy、Matplotlib 和 OpenAI 的嵌入模型),避免使用 LangChain 或 FAISS 等依赖,以保持简单性和清晰度。
TaoAvatar 是由阿里巴巴淘宝 Meta 技术团队研发的 3D 真人数字人技术,这一技术能在手机或 XR 设备上实现 3D 数字人的实时渲染以及 AI 对话的强大功能,为用户带来逼真的虚拟交互体验。
“AI永远无法取代人类”证据-1!
Thinking模式当道,教师模型也该学会“启发式”教学了—— 由Transformer作者之一Llion Jones创立的明星AI公司Sakana AI,带着他们的新方法来了!
普林斯顿大学计算机科学系助理教授陈丹琦团队又有了新论文了。近期,诸如「长思维链」等技术的兴起,带来了需要模型生成数万个 token 的全新工作负载。