Parasesarma otienseShahdadi, Hosie, Hara & Chan, 2025 DOI: doi.org/10.3897/zookeys.1255.162897摘要 目前在澳大利亚大陆红树林中记录了九种 Parasesarma。本研究描述了一个新物种，P. otiense sp。十一月，来自西澳大利亚。 Parasesarma otiense sp.十一月与 P. hartogi 和 P. holthuisi 同域分布于埃克斯茅斯湾的红树林中。在 COX1 和 16S BI 树中，新物种都很好地嵌套在 Parasesarma 中，但与其他物种不同。从形态上看，该新
Benefits Of Combining Spaced Repetition And Retrieval Practice For Online Learners
为什么应该在电子学习课程中结合间隔重复和检索练习？阅读本文以了解其好处。这篇文章首次发表在电子学习行业。
How to Evaluate Retrieval Quality in RAG Pipelines: Precision@k, Recall@k, and F1@k
在我之前的文章中，我已经向您介绍了如何在 Python 中组合一个非常基本的 RAG 管道，以及对大型文本文档进行分块。我们还研究了如何将文档转换为嵌入，使我们能够在向量数据库中快速搜索相似文档，以及如何使用重新排名来识别[...]如何评估 RAG 管道中的检索质量：Precision@k、Recall@k 和 F1@k 的帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
Motivation Effects and Efficiency of Retrieval Practice over Lecture
检索练习是我们持久学习最有效的策略之一。今天我正在回顾一项将检索实践推向极限的研究。如果检索练习这么有效，我们是在浪费时间听课吗？我们应该直接跳到练习吗？
Retrieval Practice: Hiding Broccoli in the Brownies (repost)
今天的文章是多年前的转发。我喜欢将“将西兰花藏在布朗尼蛋糕中”与将检索练习融入有趣的活动中进行比较。这样做是获得更多检索练习的好方法！我在成人学习者的课堂上这样做，我怀疑这对小学教师特别有帮助。然而，这也是……
From Amnesia to Awareness: Giving Retrieval-Only Chatbots Memory
实现自然的多转向对话，而无需牺牲内容控制。失忆症到意识的帖子：首先出现在数据科学方面。
RAG Explained: Understanding Embeddings, Similarity, and Retrieval
让我们仔细研究一下检索机制的工作原理如何解释：理解嵌入，相似性和检索首先出现在数据科学上。
Enhancing LLM accuracy with Coveo Passage Retrieval on Amazon Bedrock
在这篇文章中，我们展示了如何将Coveo的通过API部署为Amazon Bedrock Adent Action Group，以提高响应精度，因此Coveo用户可以使用其当前的索引来快速在其组织中迅速部署新的生成体验。
Bringing agentic Retrieval Augmented Generation to Amazon Q Business
在这篇博客文章中，我们探讨了亚马逊Q业务如何通过代理检索增强发电（RAG）来改变企业数据交互。
Eliciting In-context Retrieval and Reasoning for Long-Context Language Models
长篇文化语言模型（LCLM）的最新进展有可能通过简化管道来转换检索功能的生成（RAG）。借助其扩展的上下文窗口，LCLM可以处理整个知识库并直接处理检索和推理。此功能定义为在文本检索和推理（ICR2）。但是，像Loft这样的现有基准通常高估了LCLM的性能，因为它们缺乏足够挑战性的环境。为了解决这个问题，我们介绍了ICR2，这是一种旨在更现实的LCLMS评估和培训的基准。这个…
Retrieval Practice in the Health Professions
封面图片由 u_9p7tw4noz0 提供，来自 Pixabay 作者：Althea Need Kaminske 注：以下描述了美国的健康专业教育。作为一名对学习如何运作感兴趣的学习科学家，健康专业教育是一个令人兴奋且充满活力的环境，可以探索应用我们在认知心理学中研究的原则和策略的最佳实践。最近，我和 Cindy 与另外两位担任医学教育学习专家 (MELS) 的认知心理学家 Michael J. Serra 和 Kristen M. Coppola 一起发表了一篇题为“检索实践在健康专业中的使用：最新评论”的论文 (1)。在这篇文章中，我想总结论文中的两个部分——为什么卫生专业人员接受检索实践
How to Evaluate Graph Retrieval in MCP Agentic Systems
一个用于测量模型上下文协议代理中检索质量的框架。在MCP代理系统中评估图图检索的帖子首先出现在数据科学上。
mRAKL: Multilingual Retrieval-Augmented Knowledge Graph Construction for Low-Resourced Languages
知识图代表现实世界实体及其之间的关系。多语言知识图构建（MKGC）是指自动构建或预测多语言环境中知识图的缺失实体的任务。在这项工作中，我们将MKGC任务重新制定为一个问题回答（QA）任务，并介绍MRAKL：基于检索的基于检索的一代（RAG）系统以执行MKGC。我们通过使用主体实体并在问题中链接关系来实现这一目标，并让我们的模型预测尾巴实体作为答案。我们的实验重点…
Choosing the right approach for generative AI-powered structured data retrieval
在这篇文章中，我们探讨了五种不同的模式，用于在AWS中实现LLM驱动的结构化数据查询功能，包括直接对话接口，BI工具增强功能以及自定义的文本到SQL解决方案。
Imitation versus Retrieval Practice in Foreign Language Pronunciation Learning
几个月前，我开始使用语言学习应用重新学习法语。我在学校学习了很多年，并且在我上学结束时就说明了这一点。不幸的是，我随后停止讲话或从事这种语言。快进到今天...
AI Agents + RAG = Agentic Retrieval
使用代理检索转换企业AI是为了使企业企业的代理检索事项正在摆脱传统搜索方法，以满足对更快，更智能和更直观的AI解决方案的不断增长的期望。
Contextual retrieval in Anthropic using Amazon Bedrock Knowledge Bases
上下文检索通过在生成嵌入之前向每个块添加块的解释性上下文来增强传统抹布。这种方法通过相关的上下文信息丰富了向量表示，在响应用户查询时，可以更准确地检索语义相关的内容。在这篇文章中，我们演示了如何使用人类和亚马逊基石知识库使用上下文检索。
Ben Katcher: Exam Review & Partner Retrieval Practice
Ben Katcher 是 2023-24 年度“像冠军一样教学”的研究员。在他的期末项目中，他专注于开发知识丰富的 AP 美国历史课程。 Ben 在 Sweat the Technique 播客（此处）中与 Doug 讨论了知识组织者。订阅他的免费时事通讯，了解如何在课堂上应用学习科学……《Ben Katcher：考试复习和合作伙伴检索实践》一文首先出现在《Teach Like a Champion》上。
