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我现在需要帮用户写一篇关于RAG数据集的综述文章，要求尽量长、有层次、有表格和分类图。首先，我得仔细看看用户提供的网页解析内容，里面有很多数据集的信息，还有一个...
在人工智能快速发展的今天，如何构建一个能够进行深度研究、自主学习和迭代优化的AI系统成为了技术前沿的重要课题。Gemini开源的DeepResearch一周收获...
很多人对产品评估（product evals）存在误解。一些人认为，只要增加新的评估工具、指标，甚至是让大模型（LLM）充当评估者（LLM-as-judge），...
简单来说，推理信息检索就是需要动脑子思考才能找到相关信息的能力，而不是简单地匹配关键词或者理解语义。
最近在技术圈里有一个很有趣的争论：大模型 Agent 是不是就是各种 Prompt 的堆叠？像 Manus 这样看起来很智能的 Agent，本质上是不是就是用巧...
每个答案都必须注明引用的页码作为证据，确保系统是真正从原文中得出答案，而不是输出虚假信息（hallucinate）。
Interrupt 2025 大会已圆满落下帷幕！今年，来自全球各地的 800 多位人士齐聚旧金山，参加了 LangChain 首次举办的行业盛会，共同聆听各团...
xAI公司宣布将Grok的系统提示词(System Prompt)全部公开发布在GitHub上，这一决定源于一个事件：Grok在X平台上的自动回复机器人的系统提...
Retrieval-Augmented Generation (RAG) has emerged as a transformative paradigm in...
如图所示，针对这些问题，研究者提出了LongRefiner，一个即插即用的文档精炼系统。它通过三个关键步骤来提高长文档处理效率：
刚好最近在做一个推理训练任务，现在有现成的训练集，推理模型这么强的情况下，怎么把之前传统对话大模型+指令微调训练模式 转变成推理大模型+指令微调任务？
核心参数是response_format={"type": "json_object"} ,其他支持json调用的模型也可以这样使用的，下面我们以Openai模...
该方法通过引入结构化、防御性的推理示例，提高大语言模型在面对被污染或误导信息时的稳健性。 📄 论文链接：https://arxiv.org/abs/2504....
本文将探讨如何使用最新技术构建生产级检索增强生成(RAG)系统，包括健壮的架构、向量数据库(Faiss、Pinecone、Weaviate)、框架(LangCh...
可以看出， 当前RAG分块策略的研究聚焦于平衡上下文保留与计算效率。传统方法（固定分块、语义分块）在简单场景中仍具优势，而延迟分块和上下文检索在复杂语义任务中表...
人工智能正在快速发展，有许多新的发展。大规模生成式语言模型是一项令人兴奋的新能力，使我们能够添加令人惊叹的功能。创新仍在继续，每周似乎都有新模型和进步出现。
几乎互联网上所有关于RAG的教程都使用向量存储。如果你一直在搜索RAG相关内容，你就会明白我们在说什么。
简单来说，Suna就是一个全能型AI助手，它可以通过自然对话的方式帮你完成各种实际任务。它不仅仅是个聊天机器人，而是能真正帮你解决问题、自动化工作流程的数字伙伴...
然而，一项名为Tina（Tiny Reasoning Models via LoRA）的研究颠覆了这一观念：通过巧妙运用LoRA技术，研究团队用不到10美元的训...
