Questions in Class, Covert Retrieval, and Cold Calling
在之前关于检索练习的博客文章中，Cindy 问道，在课堂上提问就足够了吗？她介绍了 Magdalena Abel 和 Henry Roediger (1) 的一项实验，其中学生在几种不同的条件下学习了斯瓦希里语词汇。在其中一种条件下，学生评分……
When is Retrieval Practice Most Efficient?
我今天正在审查的研究解决了有效性与效率的问题。在本系列研究中，参与者要么接受实验者控制的检索练习，要么接受他们想要的方式，通常是放弃问题。哪一个更好？
When retrieval practice goes wrong (and how to get it right)
每当一种做法成为强制性要求时，它似乎就会发生致命的变异。当我第一次开始写关于检索练习（或我们过去称之为测试效应）的文章时，许多人对试图从记忆中挖掘出一些东西是一种更有效的方法感到惊讶 [...]
S2E13: Sarah Cottingham on Retrieval Practice and Diagnosing Teaching Problems
在这一集中，Sarah Cottingham 讨论了有效的教师专业发展，以及从认知科学中得出的最强大的策略之一：检索练习。首先，什么是检索练习？检索练习是使用练习测试或测验来增强学习。研究一再证明，让学生“检索”或回忆……继续阅读 S2E13：Sarah Cottingham 谈检索实践和诊断教学问题
每年1月，美国非营利组织，原子科学家的公告（BAS），宣布了《世界末日时钟1,2》的手的位置。最终时钟是一种象征性地可视化世界上危机水平的设备，剩余时间直到午夜，这象征着人类文明的崩溃。在2025年1月的公告中，针头位置为“午夜之前的89秒”。这是2023年和2024年的90秒之前的一秒钟，这使其成为自1947年成立以来历史上最短的时间。有些人认为它只是一种作品，但是如果您仔细阅读了Base Sative，请深切关注它不是一个危机，但是这不是一个单一的危机，但是在连锁反应中，多个系统性的风险被放大了。 1 BAS，2025年1月28日。“ 2025年世界末日时钟声明。” “由阿尔伯特·爱因斯坦
On brink of famine, Gazans forced to scour dirt for food
在加沙，联合国援助团队在周四继续努力，通过检索急需的燃料和其他用品，从脱衣舞南部的Kerem Shalom Crossing中急需燃料和其他用品，请阅读完整的故事。
Poor mental health often plays a role in adults killing children. But it is primarily about violence
最近，两个婴儿在该国的对面死亡。第一个是一个七个月大的男孩，在昆士兰州乡村的湖泊中被检索后死亡。
Boost cold-start recommendations with vLLM on AWS Trainium
在这篇文章中，我们演示了如何使用VLLM进行可扩展推理，并使用AWS深度学习容器（DLC）来简化模型包装和部署。我们将通过结构化的提示来产生兴趣扩展，将其编码为嵌入，用Faiss检索候选者，应用验证以保持结果的扎根，并以科学实验的形式构成寒冷的挑战 - 对LLM和编码器配对进行基础，并在建议级别上快速迭代，并显示出清晰的ROI
Boost AI Agent Performance with Parallel Execution
AI代理商正在迅速成为智能企业工作流程自动化背后的推动力 - 从处理客户查询到使用多代理编排的多步骤业务流程。但是，随着这些AI代理的承担更多的责任，他们的绩效与他们可以在跨企业系统中检索并在数据上采取行动的速度紧密相结合。
Mistral AI stärker Le Chat med nya funktioner
Mistral为其AI平台LE聊天推出了新功能，包括深入研究模式，语音模式和多语言推理。这些创新旨在通过更快的信息检索，语音互动和更细微的答案来改善用户体验，这将Mistral定位为AI开发中的竞争参与者，尤其是在欧洲技术领域。深入研究 - 当AI成为您的个人研究助理时[…] Mistral AI帖子加强了LE聊天，首先出现在AI新闻中。
Build real-time travel recommendations using AI agents on Amazon Bedrock
在这篇文章中，我们展示了如何使用Amazon Bedrock构建生成的AI解决方案，该解决方案通过将客户资料和偏好与实时定价数据相结合，从而创建定制的假日软件包。我们演示了如何使用亚马逊基础知识库来获取旅行信息，亚马逊基岩代理以进行实时飞行详细信息以及Amazon OpenSearch无服务器以进行有效的软件包搜索和检索。
Building cost-effective RAG applications with Amazon Bedrock Knowledge Bases and Amazon S3 Vectors
在这篇文章中，我们演示了如何将Amazon S3向量与Amazon BedRock知识库集成为RAG应用程序。您将学习一种实用方法来扩展知识库，以处理数百万个文档，同时保持检索质量并使用S3矢量的成本效益存储。
组织正在采用大型语言模型（LLM），例如DeepSeek R1，以改变业务流程，增强客户体验并以前所未有的速度推动创新。但是，独立的LLM具有关键的局限性，例如幻觉，过时的知识和无法获得专有数据的访问。检索增强发电（RAG）通过将语义搜索与生成AI相结合，[…]
DHL inaugurates Exotec automation system at Italy facility
DHL供应链意大利在其位于Livraga（Lodi）的健康物流校园内开设了一个新的自动化系统。在一个超过7,000平方米的专用区域中，138个机器人提供了由Exotec的Skypod自动存储和检索系统（AS/RS）提供支持的“高性能自动化”，现在为生命科学和医疗保健领域的两个主要客户提供服务：[…]
亚马逊基岩知识库通过支持亚马逊OpenSearch服务托管群集的支持，扩大了其矢量商店的选项，从而进一步增强了其作为完全管理的检索增强发电（RAG）解决方案的能力。这种增强基于亚马逊基础知识库的核心功能，该功能旨在将基础模型（FMS）与内部数据源连接起来。这篇文章提供了一个全面的，分步的指南，以将亚马逊基础知识基础与OpenSearch服务托管群集作为其矢量商店。
Build secure RAG applications with AWS serverless data lakes
在这篇文章中，我们探讨了如何使用无服务器数据湖体系结构构建安全的RAG应用程序，这是支持生成AI开发的重要数据策略。我们使用亚马逊Web服务（AWS）服务，包括Amazon S3，Amazon DynamoDB，AWS Lambda和Amazon Bedrock知识库来创建一个全面的解决方案，以支持可以扩展到结构化数据的非结构化数据资产。该帖子涵盖了如何为您的企业数据实施细粒度的访问控件，并设计元数据驱动的检索系统，以尊重安全边界。这些方法将帮助您最大程度地提高组织数据的价值，同时保持强大的安全性和合规性。
How East Africa’s 18-million-year-old mammals evolved
使用新技术回收的古代蛋白质片段比以前检索到的任何人都要高5倍。这些碎片可以帮助将1800万年前（Mya）的大型哺乳动物拼凑在一起。在中新世时期的早期（23至5.3 Mya）在东非发生了变化。温暖，潮湿的气候是[…]
Build a just-in-time knowledge base with Amazon Bedrock
传统的检索增强发电（RAG）系统通过摄入和维护可能永远不会查询的文档的嵌入来消耗宝贵的资源，从而导致不必要的存储成本和降低的系统效率。这篇文章提出了一个即时知识库解决方案，该解决方案通过智能文档处理来减少未使用的消费。该解决方案仅在需要时处理文档，并自动删除未使用的资源，因此组织可以扩展其文档存储库，而无需按比例增加基础架构成本。
