How Emerging Generative AI Models Like DeepSeek Are Shaping the Global Business Landscape
即使在人工智能（AI）等快速发展的部门中，DeepSeek的出现也引发了冲击波，迫使商业领导者重新评估其AI策略。 DeepSeek的到来加强了在董事会和政府机构中的讨论，对技术的轨迹和含义提出了挑战。但是，有一件事变得越来越清楚：[…]等高级模型（如帖子）如何在unite.ai上首先出现了诸如DeepSeek（例如DeepSeek）的新兴生成AI模型。
Gou Rao, CEO & Co-Founder of NeuBird – Interview Series
goutham（gou）rao是Neubird的首席执行官兼联合创始人，Neubird是霍基（Hawkeye）的创建者，霍基（Hawkeye）是世界上第一位发电的AI驱动的ITOPS工程师，旨在帮助IT团队立即诊断和解决技术问题，从而实现人类团队和AI之间的无缝协作。 Rao是具有良好往绩记录的连续企业家，已共同创立并成功地退出了多家公司。 […] Neubird的首席执行官兼联合创始人 - 访谈系列首次出现在Unite.ai上。
作为生成AI重塑了我们如何搜索和检索信息，传统排名算法和搜索基础架构必须发展以保持步伐。 LinkedIn的员工软件工程师Rahul Raja为分布式系统，AI搜索可伸缩性和NLP研究带来了深厚的专业知识。在这次对话中，拉胡尔（Rahul）探讨了搜索的未来 - 从kubernetes的角色[…]
How and Why to use LLMs for Chunk-Based Information Retrieval
如何以及为何使用 LLM 进行基于块的信息检索检索管道 - 作者提供的图片在本文中，我旨在解释如何以及为何使用大型语言模型 (LLM) 进行基于块的信息检索是有益的。我以 OpenAI 的 GPT-4 模型为例，但这种方法可以应用于任何其他 LLM，例如 Hugging Face、Claude 和其他人的模型。每个人都可以免费访问这篇文章。标准信息检索的注意事项主要概念涉及将文档列表（文本块）存储在数据库中，可以根据某些过滤器和条件进行检索。通常，使用工具来启用混合搜索（例如 Azure AI Search、LlamaIndex 等），它允许：使用 TF-IDF 等词频算法执行基于文本的搜索（
International ACM Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR) 2024
Apple 赞助了国际 ACM 信息检索研究与开发会议 (SIGIR)，该会议将于 7 月 14 日至 18 日在华盛顿特区举行。SIGIR 是一个国际论坛，专注于展示信息检索领域的新研究。以下是 SIGIR 2024 上接受的 Apple 论文。
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。
MircoNN: An On-device Disk Resident Updatable Vector Database
最近对密集矢量收集的邻居搜索在信息检索，检索增强发电（RAG）和内容排名中具有重要的应用。在许多现有方法和开源实现的情况下，对大型向量收集进行有效的搜索是一个精心研究的问题。但是，大多数最先进的系统通常针对方案，使用大量内存，无法更新的静态矢量收集以及隔离其他搜索标准的最接近的邻居搜索。我们提出微型邻居…
Build a generative AI enabled virtual IT troubleshooting assistant using Amazon Q Business
发现如何使用Amazon Q业务构建Genai驱动的虚拟IT故障排除助手。这种创新的解决方案与流行的ITSM工具（如ServiceNow，Atlassian Jira）以及简化信息检索并增强整个组织中的协作的汇合。通过利用生成AI的力量，该助手可以显着提高运营效率，并提供满足个人需求的24/7支持。了解如何设置，配置和利用此解决方案来改变您的企业信息管理。
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。
Top-Rated Online Library Science Courses for Professional Development
探索最佳的在线图书馆科学课程并增强您当今信息驱动的社会的职业，图书馆科学不仅仅是管理书籍，还包括导航广阔的数字信息，与社区互动并使用技术来增强知识访问。随着图书馆的转变以应对新的挑战，对于想要保持最前沿的专业人士来说，持续的教育变得至关重要。在本文中，我们将探讨图书馆科学教育，当今可用的最高在线图书馆科学课程，选择优质在线课程的标准以及塑造这一动态领域的未来方向的重要性。他们自己的研究图书馆图书馆科学图书馆科学？是一个研究的研究领域，专注于图书馆和信息资源的管理和组织中的图书馆和组织。它涵盖了各个方面，例如编目，分类，信息检索，数字库，归档和图书馆管理。学生学习策划收集，开发信息素养计划，并为
Enhancing RAG: Beyond Vanilla Approaches
检索功能生成（RAG）是一种强大的技术，可以通过结合外部信息检索机制来增强语言模型。尽管标准的破布实施提高了响应相关性，但它们通常在复杂的检索方案中挣扎。本文探讨了香草抹布设置的局限性，并引入了高级技术以提高其准确性和效率。 Vanilla […]帖子增强抹布的挑战：超越香草方法首先出现在数据科学方面。
RAG AI and the Future of Work: Empowering Teams with Intelligent Knowledge Augmentation
在当今迅速发展的工作场所景观中，检索功能增强的一代（RAG）AI成为一种变革力量，增强了组织如何管理和利用知识。通过使高级AI功能与智能信息检索协同，RAG AI正在重新定义现代工作环境。本文探讨了抹布技术的细微差别，对生产力的影响及其塑造的潜力[…]
由IEEE计算机学会数学基础计算机基础委员会赞助的第66届计算机科学基础研讨会（2025年）将于12月14日至17日在澳大利亚悉尼举行。介绍了有关计算理论的新的和原始研究的论文。典型但不是独家感兴趣的主题包括：算法编码理论，代数计算，算法图理论，算法游戏理论，算法和数据结构，布尔函数的分析，近似算法，平均库复杂性，逻辑，计算，计算，计算，计算，计算，计算，计算，计算，计算复杂性，沟通复杂性，电路复杂性，组合优化，计算游戏理论，计算几何学，计算学习理论，连续优化，加密，机器学习的基础，在线算法，优化，并行和分布式算法，参数化算法，随机算法，随机算法，Sublinear Algorithm，Sub
The ‘TACO’ Framework For Understanding AI Agents
作者：Swami Chandrasekaran，KPMG。人工智能代理系统代表了企业人工智能的转型转变，从被动信息检索转向主动执行和决策。 Agentic ...
搜索和推荐平台中使用的信息检索 (IR) 系统经常采用学习排序 (LTR) 模型来对响应用户查询的项目进行排序。这些模型严重依赖从用户交互中获得的特征，例如点击和参与度数据。这种依赖性为缺乏用户参与度的项目带来了冷启动问题，并带来了适应用户行为随时间变化的挑战。我们将这两个挑战作为在线学习问题全面解决，并提出了 BayesCNS，这是一种旨在处理冷启动和… 的贝叶斯方法
How to Implement Agentic RAG Using LangChain: Part 2
了解如何使用实时信息检索和智能代理增强 LLM。
Understanding Retrieval - Augmented Generation (RAG): A Beginner's Guide
简介：信息检索的演变还记得 2021 年在线搜索信息时经常感觉有点繁琐吗？您会打开搜索引擎，输入查询，然后筛选大量链接，试图提取所需的信息。当然，这很有效，但通常感觉就像在大海捞针，尤其是当您遇到棘手的问题或需要一些非常具体的东西时。
Automate Video Chaptering with LLMs and TF-IDF
将原始记录转换为结构良好的文档照片由 Jakob Owens 在 Unsplash 上拍摄视频章节划分是将视频分割成不同章节的任务。除了像 YouTube 章节那样用作导航辅助之外，它还是一系列下游应用的核心，从信息检索（例如 RAG 语义分块）到引用或摘要。在最近的一个项目中，我需要自动执行此任务，但对可用的选项有限感到惊讶，尤其是在开源领域。虽然一些专业工具或付费 API 提供了此类服务，但我找不到任何提供足够强大和准确解决方案的库或教程。如果您知道任何内容，请在评论中分享！如果您想知道为什么不简单地将记录复制并粘贴到大型语言模型 (LLM) 中并要求提供章节标题，那么由于两个原因，这样做
