RAG Fusion的优劣何在？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Z5TJw2EnQiAC4aknM1Ecvg1NnZb/ab在【 队长：对于大模型RAG技术的一些思考】也有一些吐槽：即使基于单篇文档回答，它们（ChatDoc，WPS AI）在我们垂直领域的文档的幻想问题还是很严重。但是输出的答案不认真看 ...
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奇绩大模型日报（6月13日） - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/BXL7w3utFiDWUVkINmYc8gktngd2025年6月13日 ... 因此，模型的「强」不能只是在某个Benchmark 上排名第一，而是要在多个维度上都很能打。近日，全球领先的国际数据公司（IDC） 最新发布的大模型实测报告《中国 ...
OpenAI Lilian Weng万字长文解读LLM幻觉：从理解到克服 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/Lwy2weF6ziaDRTkzaBLcuqVSnFe知识检索：RR 的实验是在维基百科上使用离散检索方法BM25，然后根据一个预训练MPNet 模型提供的嵌入余弦相似度来重新排名。 ... 缺点是原始响应也在上下文中，因此模型 ...
一文读懂：大模型RAG（检索增强生成） - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/KVIBwTxnrixYrFkT7oycPX7QnBg和其他软件世界的架构决策一样，RAG融合也有权衡取舍，你需要清楚它们，以便为你的具体情境做出最好的决定。不过首先，我们先列一下RAG融合的优缺点。 优点：. 提供多样化的 ...
LLM对齐的未来方向有哪些？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/O62KwSeQii9fefkcYfUcxzzZnoc/ai2.RM（奖励模型）数据集：由人类标注者对模型输出的排名构成，用于训练奖励模型。 ... 这类研究可以阐释每种方法各自的优缺点。 评估DPO 及其变体. 论文《Insights into ...
How Does the Second-Ranked AI Course Focus on ... - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/LfYtwt5HMiVCNgkoJL6cTnSpnbd/a4排名第一的课程可能具有全面的课程体系。它涵盖了AI的基础知识，如机器学习算法、深度学习框架等。 ... 通过分析实际案例，学生可以看到不同算法在不同场景下的优缺点。
击败25 个分子设计算法，佐治亚理工、多伦多大学、康奈尔提出大 ...
https://docs.feishu.cn/article/wiki/Sl5wwLTSAi7pdekfnUvcCfk4nMf然而，这些算法的一个主要缺点是它们随机生成候选结构而不利用任务特定的信息，从而导致需要大量的目标函数评估。因为评估属性的昂贵，分子优化除了找到最佳期待属性的分子 ...
AGI掘金视界周刊第6期 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/DGupwOq4aiEFikkitQrcQ9FmnUe... 排名超Flux、Midjourney. 文章报道了一个名为“小熊猫”（red_panda）的神秘文生 ... 优缺点，并展望了未来可能出现的更多UX 形式。此外，文章还探讨了智能体在后台 ...
AI 学习必备书单
https://docs.feishu.cn/article/wiki/LrC2wttSLiY4pnkVNaXc17VFn4g2025年7月14日 ... ... 机器学习入门书，以Python 语言介绍。主要内容包括：机器学习的基本概念及其应用；实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点；在机器学习中待 ...
WildBench基准测试框架对LLMs评估的准确性有多高？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/BqYbwjKiSiYsxzkVthncTPPYnMd/ak在机械设计方面，提到CAD 软件如SolidWorks 和Fusion 360 在机器人设计中的应用，并对两者的优缺点进行了分析。在3D 打印技术方面，详细比较了FDM 与SLA 打印方式，并 ...