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在人工智能技术发展最快的美国，人们对生成式人工智能的使用情况怎样？ 美国全国经济研究所（NBER）日前发布的最新一篇工作论文《The Rapid Adoption of Generative AI》给出了答案。NBER是美国最大的经济学研究组织，其发布的工作论文代表着经济学研究最新的成果。
玩游戏“手残”，AI能不能来帮忙？
《西部世界》即将到来？
当前流行的基于嵌入检索的RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术由Meta在2020年首次提出，最初应用于开放领域的抽取式问答。
创始人希望用AI重塑代码审查工作。
在当今数字化时代，人工智能（artificial intelligence，AI）技术迅猛发展，尤其是生成式技术，如ChatGPT（chat generative pre-trained transformer），对人类生活的影响日益深远。
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术正在彻底革新 AI 应用领域，通过将外部知识库和 LLM 内部知识的无缝整合，大幅提升了 AI 系统的准确性和可靠性。然而，随着 RAG 系统在各行各业的广泛部署，其评估和优化面临着重大挑战
托马斯·弗里德曼将我们当前的时期称为"普罗米修斯时刻"。这是一个重大的颠覆时期，AI 正在改变我们数字化、处理信息、学习、交流、分享和行动的方式。
在 RAG 系统开发中，良好的 Reranker 模型处于必不可少的环节，也总是被拿来放到各类评测当中，这是因为以向量搜索为代表的查询，会面临命中率低的问题，因此需要高级的 Reranker 模型来补救，这样就构成了以向量搜索为粗筛，以 Reranker 模型作精排的两阶段排序架构。
现在，大模型可以做私人导游，为你规划Citywalk路线了——