'Devastating': Dems sound alarm on potential for DOGE-fueled late IRS refunds
当美国人准备在4月15日截止日期之前提交税款时，两名民主党参议员周一警告说，亿万富翁技术大亨埃隆·马斯克（Elon Musk）到达国内税收局（Internal Revenue Service）会引起严重的隐私问题，并可能会对数千万人产生重大影响每年退税，以支付账单，加入紧急储蓄，并提供其他必需品。政府效率部（DOGE）是由唐纳德·特朗普总统创建的咨询机构，由马斯克领导，在美国国税局（IRS）的目光度为联邦政府的企业，现在是数百万普通纳税人的数据Doge的个人信息的曲折正在试图抓住。正如《华盛顿邮报》报道的那样，美国国税局正在考虑一份理解备忘录（MOU），以使员工访问代理系统和数据集，包括集成数
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，[…]
NASA to test solution for radiation-tolerant computing in space
机载计算机对于太空探索至关重要，可帮助几乎所有航天器功能，从推进和导航系统到生命支持技术、科学数据检索和分析、通信和再入。
RAG Evolution – A Primer to Agentic RAG
什么是 RAG（检索增强生成）？检索增强生成 (RAG) 是一种将大型语言模型 (LLM) 的优势与外部数据检索相结合的技术，以提高生成的响应的质量和相关性。传统的 LLM 使用其预先训练的知识库，而 RAG 管道将在运行时查询外部数据库或文档并检索相关信息 […]文章 RAG 演变 - Agentic RAG 入门首先出现在 Unite.AI 上。
GraphRAG in Action: From Commercial Contracts to a Dynamic Q&A Agent
基于问题的提取方法在这篇博文中，我们介绍了一种利用图形检索增强生成 (GraphRAG) 方法的方法 — 以简化提取商业合同数据和构建问答代理的过程。这种方法与传统的 RAG（检索增强生成）不同，它强调数据提取的效率，而不是不加区分地分解和矢量化整个文档，这是主要的 RAG 方法。在传统的 RAG 中，每个文档都被分成块并进行矢量化以进行检索，这会导致大量不必要的数据被拆分、分块并存储在矢量索引中。然而，这里的重点是从每个合同中提取最相关的信息，以用于特定用例，即商业合同审查。然后将数据构建成知识图谱，该图谱组织关键实体和关系，从而允许通过 Cypher 查询和向量搜索进行更精确的图数据检索。
Multimodal Data in RAG GenAI Systems: From Text to Image and Beyond
在快速发展的人工智能领域，检索增强生成 (RAG) GenAI 通过结合实时数据检索突破了生成模型的界限。 RAG 技术与生成式人工智能 (GenAI) 的融合创建了一个动态、上下文丰富的系统，可增强各个行业的内容生成。最具变革性的进步之一是整合 […]
Новый алгоритм позволит сделать «глубинное обучение» эффективнее
莱斯大学的研究人员已经能够采用一种通用技术进行快速数据检索，以减少深度机器学习中的计算量。该方法适用于任何架构，并且神经网络越大，可以降低的计算成本就越显着。
