AI资讯新闻榜单内容搜索-RAG

关键词: AI新闻,TOON,模型训练,Token-Oriented Object Notation,AI科普

最近在研究 RAG 系统优化的时候，发现了一个有意思的格式叫 TOON。全称是 Token-Oriented Object Notation，翻译过来就是面向 Token 的对象表示法。

关键词: 模型训练,人工智能,Deep Research,Deep Research科普

近年来，大模型的应用正从对话与创意写作，走向更加开放、复杂的研究型问题。尽管以检索增强生成（RAG）为代表的方法缓解了知识获取瓶颈，但其静态的 “一次检索 + 一次生成” 范式，难以支撑多步推理与长期

关键词: AI新闻,模型训练,Dynamic RAG,动态检索增强,RAG

近日，来自伊利诺伊大学芝加哥分校、纽约大学、与蒙纳士大学的联合团队提出QuCo-RAG，首次跳出「从模型自己内部信号来评估不确定性」的思维定式，转而用预训练语料的客观统计来量化不确定性，

关键词: AI新闻,AI诉讼,Perplexity案,人工智能

2025年12月5日，纽约时报（NYT）起诉Perplexity版权侵权。Perplexity是一家“小而美”的开发生成式AI的公司，苹果曾考虑收购它以增强自己的AI能力。

关键词: RAG,模型训练,IceBerg Benchmark,向量检索

将多模态数据纳入到RAG，甚至Agent框架，是目前LLM应用领域最火热的主题之一，针对多模态数据最自然的召回方式，便是向量检索。

关键词: AI,模型训练,AI搜索,RAG

今天聊一聊怎么在RAG、agent场景中实现语义高亮（Semantic Highlight）。

关键词: AI新闻,RAG,2025年RAG总结,搜索增强

过去的 2025 年，对于检索增强生成（RAG）技术而言，是经历深刻反思、激烈辩论与实质性演进的一年。

关键词: AI,模型训练,RAG,高精度知识库

在大型语言模型（LLM）的应用落地中，RAG（检索增强生成）是解决模型幻觉和知识时效性的关键技术。

关键词: 多模态检索增强生成,RAG,模型训练,MM-RAG

大模型最广泛的应用如 ChatGPT、Deepseek、千问、豆包、Gemini 等通常会连接互联网进行检索增强生成（RAG）来产生用户问题的答案。随着多模态大模型（MLLMs）的崛起，大模型的主流技术之一 RAG 迅速向多模态发展，形成多模态检索增强生成（MM-RAG）这个新兴领域。ChatGPT、千问、豆包、Gemini 都开始允许用户提供文字、图片等多种模态的输入。

关键词: 模型训练,RAG,RAG技巧 ,AI

RAG效果不及预期，试试这10个上下文处理优化技巧。对大部分开发者来说，搭一个RAG或者agent不难，怎么把它优化成生产可用的状态最难。在这个过程中，检索效率、准确性、成本、响应速度，都是重点关注问题。