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关键词: AI,rag,RAG-Anything,人工智能

最近，由香港大学黄超教授团队发布的开源项目「一体化的多模态RAG框架」RAG-Anything，有效解决了传统RAG的技术局限，实现了「万物皆可RAG」的处理能力。

关键词: AI,Cooragent,Agent,AI访谈

随着大模型能力的突破，“可调用工具的智能体”已经迅速从实验室概念走向应用落地，成为继大模型之后的又一爆发点。

关键词: AI,RAG,RAG-Anything,模型训练

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。

关键词: AI,提示词工程,LangChain,模型训练

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）。

关键词: AI,RAG,模型训练,搜索增强

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。

关键词: Drag-and-Drop LLMs,提示词,拖拽式大语言模型,模型训练

最近，来自NUS、UT Austin等机构的研究人员创新性地提出了一种「拖拽式大语言模型」（DnD），它可以基于提示词快速生成模型参数，无需微调就能适应任务。不仅效率最高提升12000倍，而且具备出色的零样本泛化能力。

关键词: AI,模型训练,MPK,Mirage Persistent Kerne

在 AI 领域，英伟达开发的 CUDA 是驱动大语言模型（LLM）训练和推理的核心计算引擎。

关键词: AI,RAG,PSP,模型训练

只需修改两行代码，RAG向量检索效率暴涨30%！

关键词: AI访谈,吴恩达,AI语音,人工智能

我们常把LangGraph、RAG、memory、evals等工具比作乐高积木，经验丰富的人知道如何搭配使用，就能迅速解决问题

关键词: Gain Beyond RAG,RAG,搜索增强,GBR,模型训练

当前，Agentic RAG（Retrieval-Augmented Generation）正逐步成为大型语言模型访问外部知识的关键路径。但在真实实践中，搜索智能体的强化学习训练并未展现出预期的稳定优势。一方面，部分方法优化的目标与真实下游需求存在偏离，另一方面，搜索器与生成器间的耦合也影响了泛化与部署效率。