释放 RAG 工作流的全部潜力为什么、何时以及如何对增强型 RAG 进行分块我们如何分割球？（使用 Cava 生成）大型语言模型在单个请求中可以处理的最大标记数称为上下文长度（或上下文窗口）。下表显示了所有版本的 GPT-4 的上下文长度（截至 2024 年 9 月）。虽然上下文长度随着每次迭代和每个新模型而增加，但我们可以为模型提供的信息仍然有限。此外，输入的大小与 LLM 生成的响应的上下文相关性之间存在反比关系，简短而集中的输入比包含大量信息的长上下文产生更好的结果。这强调了将数据分解成更小、更相关的块的重要性，以确保 LLM 做出更合适的响应 — — 至少在 LLM 无需重新训练即可处
欢迎阅读我的第 178 篇精彩文章。在这里，我分享一些最新的新闻、想法和数学教师资源。1. 反比例我非常喜欢 @catrionateaches 的这条推文。在教授反比例时，我总是谈论常数乘积，但随后我直接进入公式 y = k/x。Catriona 建议对方法进行细微的改变。2. 图形转换MathsPad 有
Introducing: the ambition-to-competence ratio in kleptocracies
俄罗斯入侵乌克兰启发我想出一个有趣的理论概念。我先把它阐述出来，然后试着解释背后的原因，以及如何用它解释俄罗斯入侵乌克兰的潜在结果。政府官员的野心与能力比率是一个国家盗贼统治水平的指数函数。它最好的定义是野心加上忠诚除以一个人的内在能力水平： A-C 比率 = （野心 + 忠诚）/ 内在能力 在高级盗贼统治国家中，政府完全屈服于统治精英，他们试图没收他们所统治国家的财富（例如独裁者及其亲信、寡头或军队），政府官员的晋升取决于他们的野心和忠诚。他们的能力与他们在政府中的级别成反比。这意味着在盗贼统治国家，仅基于野心和忠诚就有可能（甚至是可取的）晋升。事实上，如果你的能力增长了，你晋升到高层的机会
摘要：准确的地形特征对于预测越野车辆的机动性非常重要。土壤强度是影响车辆机动性的重要地形特征。收集土壤强度测量值非常费力，使得现场观测变得稀疏。研究重点是使用遥感技术提供土壤强度估计，该技术可以提供大量的空间和时间估计，但结果往往不准确。过去的尝试是利用地形评估来量化干旱环境的土壤特性；然而，许多军事行动环境位于高纬度地区，其景观主要是冰川沉积物。这项研究对新英格兰劳伦泰德冰原沉积的冰川地貌进行了初步强度测量。对一系列常见的冰川地貌进行了采样，以评估剪切强度、承载能力和体积含水量。冰川冲刷地貌的平均剪切强度最高，冰川三角洲最低。土体含泥量与抗剪强度呈显着负相关，承载力与黏粒含量呈显着正相关，与
