长久以来我们都知道在Prompt里塞几个好例子能让LLM表现得更好，这就像教小孩学东西前先给他做个示范。在Vibe coding爆火后，和各种代码生成模型打交道的人变得更多了，大家也一定用过上下文学习（In-Context Learning, ICL）或者检索增强生成（RAG）这类技术来提升它的表现。
北京大学提出了ReMoMask：一种全新的基于检索增强生成的Text-to-Motion框架。它是一个集成三项关键创新的统一框架：（1）基于动量的双向文本-动作模型，通过动量队列将负样本的尺度与批次大小解耦，显著提高了跨模态检索精度；（2）语义时空注意力机制，在部件级融合过程中强制执行生物力学约束，消除异步伪影；（3）RAG-无分类器引导结合轻微的无条件生成以增强泛化能力。
现在的RAG（检索增强生成）系统。您给它一个简单直接的问题，它能答得头头是道
RAG（检索增强生成）作为解决大模型"幻觉"和知识时效性问题的关键技术，已成为企业AI应用的主流架构。Contextual AI由RAG技术的创始研究者组建，致力于开发能应对复杂知识密集型任务的专业智能体。
2023年至今，检索增强生成（RAG）经历了从备受瞩目到逐渐融入智能体生态的转变。尽管有人宣称“RAG已死”，但其在企业级应用中的重要性依然无可替代。RAG正从独立框架演变为智能体生态的关键子模块，2025年将在多模态、代理融合、行业定制化等领域迎来新的突破。
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。
在数字化时代，视觉信息在知识传递和决策支持中的重要性日益凸显。然而，传统的检索增强型生成（RAG）方法在处理视觉丰富信息时面临着诸多挑战。一方面，传统的基于文本的方法无法处理视觉相关数据；另一方面，现有的视觉 RAG 方法受限于定义的固定流程，难以有效激活模型的推理能力。
检索增强技术在代码及多模态场景中的发挥着重要作用，而向量模型是检索增强体系中的重要组成部分。
在当前大语言模型（LLMs）广泛应用于问答、对话等任务的背景下，如何更有效地结合外部知识、提升模型对复杂问题的理解与解答能力，成为 RAG（Retrieval-Augmented Generation）方向的核心挑战。
RAG是一种基于“检索结果”做推理的应用，这大大限制了类似DeepSeek-R1模型的发挥空间。但又的确存在将RAG的准确性与DeepSeek深度思考能力结合的场景，而不仅仅是回答事实性问题。比如：
