Superposition Prompting: Improving and Accelerating Retrieval-Augmented Generation
尽管大型语言模型 (LLM) 取得了成功，但它们表现出明显的缺点，尤其是在处理长上下文时。它们的推理成本与序列长度成二次方关系，这使得在某些现实世界的文本处理应用程序中部署它们的成本很高，例如检索增强生成 (RAG)。此外，LLM 还表现出“分心现象”，提示中不相关的上下文会降低输出质量。为了解决这些缺点，我们提出了一种新颖的 RAG 提示方法，即叠加提示，可以直接应用于……
Johnson & Johnson MedTech Works With NVIDIA to Broaden AI’s Reach in Surgery
AI——已经用于连接、分析和根据手术室数据提供预测——对于未来的手术至关重要，可以提高手术室效率和临床决策。这就是 NVIDIA 与 Johnson & Johnson MedTech 合作测试该公司用于手术的联网数字生态系统的新 AI 功能的原因。它阅读文章
Build a Retrieval-Augmented Generation (RAG) system in 4 lines of code
仅用 4 行代码使用 Python 构建 RAG 系统的分步教程。
AFRL team enhances safety for survival specialists through wearable health monitoring technology
通过 SHARK，传感器被嵌入到衬衫中，将包括心率和估计核心温度在内的关键指标从智能手机传输到服务器，该系统允许教练实时监控数据，并针对心率峰值和心率显着增加发出警报。温度。
Growing a new, pencil-shaped structure of gold named “quantum needles”
研究人员可视化金纳米簇的早期生长阶段，发现了新颖的“金量子针”，以增强生物医学成像和轻度能量转换。该邮政首先出现在科学询问者上的新的，名为“量子针”的新的铅笔形结构。
After 75 years, KATUSA program continues to strengthen ROK-U.S. alliance
8月15日被认为是美国陆军士兵计划或卡图萨的朝鲜增强生日。该程序仅创建了我们...
Trump calls for more crude drilling amid jitters that Iran may close critical shipping lane
唐纳德·特朗普（Div>）敦促加强生产，因为白宫向伊朗提出警告，以免关闭重要的石油和天然气运输巷Hormuz海峡，以报复美国对伊朗核计划的罢工。
Hope is the key to a meaningful life, according to new research
一项研究揭示了希望可以显着增强生活意义，超越幸福和感激之情，影响整体幸福感和心理功能。邮政希望是有意义的生活的关键，根据科学询问者的新研究，希望是有意义的生活。
Wake Technical Community College: Building Tomorrow’s Talent
Wake技术社区学院在研究三角研究中的生命科学劳动力方面起着至关重要的作用，这是美国排名前五的生物技术中心之一。通过该地区以行业为主导的课程和合作伙伴关系，Wake Tech提供了学位，短期课程和定制培训，旨在满足新职业的个人或寻求劳动力发展的公司的个人需求。 RTP Bio Collaboration Wake Tech与Durham技术社区学院合作，启动了RTP Bio，这是一项合作计划，旨在增强生物技术劳动力。该计划为学生提供了灵活的转移机会，使他们能够在机构开始学习，并在他们之间转移，以在生物技术，临床试验研究助理和生物医学设备技术等领域获得副学士学位。此外，RTP BIO还提供定制的
PRE breaks ground on PIC West Expansion
PIC West扩展在密苏里州Springfield的Pic Breaks地面 - 新闻室设备（PRE）是一家新闻喂养和线圈处理设备的制造商，正在斯普林菲尔德（Springfield）扩大了650万美元的投资，为目前的劳动力增加了10个新工作。该公司将搬迁到一个新建的32,000平方英尺的设施中，增强生产和加强……PIC West扩展的前后地面首次出现在Springfield地区商会。
Post-RAG Evolution: AI’s Journey from Information Retrieval to Real-Time Reasoning
多年来，搜索引擎和数据库依赖基本的关键字匹配，通常会导致分散和上下文占有结果。引入生成AI和检索增强生成（RAG）的出现已经改变了传统信息检索，使AI能够从广泛来源中提取相关数据并产生结构化的相干响应。这种发展提高了准确性，降低了[…]后抹布后的演变：AI从信息检索到实时推理的旅程首先出现在Unite.ai上。
LLM-as-a-judge on Amazon Bedrock Model Evaluation
这篇博文探讨了 Amazon Bedrock 模型评估中的 LLM-as-a-judge，提供了功能设置的全面指导，通过控制台和 Python SDK 和 API 评估作业启动，并展示了这一创新评估功能如何增强生成式 AI 应用程序在多个指标类别中的性能，包括质量、用户体验、指令遵循和安全性。
What is RAFT? RAG + Fine-Tuning
简单来说，检索增强微调 (RAFT) 是一种先进的 AI 技术，其中检索增强生成与微调相结合，以增强大型语言模型针对特定领域特定应用的生成响应。它允许大型语言模型提供更准确、上下文相关且稳健的结果，尤其是针对目标行业 […]
Synthetic Data Generation with LLMs
RAG 的流行度 在过去两年与金融公司合作的过程中，我亲眼目睹了他们如何识别和优先考虑生成式 AI 用例，在复杂性和潜在价值之间取得平衡。检索增强生成 (RAG) 通常是许多 LLM 驱动解决方案的基础功能，在易于实施和对现实世界的影响之间取得平衡。通过结合 […]The post 使用 LLM 进行合成数据生成首先出现在 Towards Data Science 上。
Optimizing RAG with Better Data and Prompts
RAG（检索增强生成）是一种最新方法，可以高效地增强 LLM，结合了生成能力和实时数据检索。RAG 允许给定的 AI 驱动系统生成准确、相关且由数据丰富的上下文输出，从而使它们比纯 LLM 更具优势。RAG 优化是一种整体方法，[…]
