2024年,百万上下文依然没有杀死RAG
2024年,百万上下文依然没有杀死RAG每一次,当基础模型能力变强,总会有人预言:RAG(检索增强生成)或许要过时了。
每一次,当基础模型能力变强,总会有人预言:RAG(检索增强生成)或许要过时了。
OpenAI的实时API支持低延迟、双向音频流,使得多模态AI应用(如语音对话Agent)得以实现。它通过WebSocket连接管理对话状态,并提供短语结束检测和语音活动检测(VAD)功能,大大简化了实时语音应用的开发。
微软研究院最新研究揭示:一种悄然兴起的AI交互模式,正在改变我们与AI对话的方式。这项突破性研究不仅让AI更懂你,还能帮你更好地表达你的需求。
大模型如今已具有越来越长的上下文,而与之相伴的是推理成本的上升。英伟达最新提出的Star Attention,能够在不损失精度的同时,显著减少推理计算量,从而助力边缘计算。
在人工智能领域,与AI进行无缝的实时交互一直是开发者和研究者面临的一大挑战。特别是将文本、图片、音频等多模态信息整合成一个连贯的对话系统,更是难上加难。尽管像GPT-4这样的语言模型在对话流畅性和上下文理解上取得了长足进步,但在实际应用中,这些模型仍然存在不足之处:
RNN模型在长上下文中表现不佳?近日,来自清华的研究团队对此进行了深入的实验分析,结果表明:不是RNN的锅。
不管是编写和调试代码,还是通过函数调用来使用外部工具,又或是控制机器人,都免不了需要 LLM 生成结构化数据,也就是遵循某个特定格式(如 JSON、SQL 等)的数据。 但使用上下文无关语法(CFG)来进行约束解码的方法并不高效。针对这个困难,陈天奇团队提出了一种新的解决方案:XGrammar。
各位大佬,激动人心的时刻到啦!Anthropic 开源了一个革命性的新协议——MCP(模型上下文协议),有望彻底解决 LLM 应用连接数据难的痛点!它的目标是让前沿模型生成更好、更相关的响应。以后再也不用为每个数据源写定制的集成代码了,MCP 一个协议全搞定!
国产大模型,最近有点卷。
全球首个支持多主体一致性的多模态模型,刚刚诞生!Vidu 1.5一上线,全网网友都震惊了:LLM独有的上下文学习优势,视觉模型居然也有了。