XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System抹布
用库存意识的抹布来制作完美查询（...
摘要赞助的搜索在电子商务收入生成中起着至关重要的作用，广告商从战略上竞标了关键字，以通过相关的搜索查询吸引用户的注意力。但是，确定给定查询的相关关键字的过程提出了重大挑战，因为巨大而不断发展的关键字景观，模棱两可的意图和主题多样性。本文重点介绍了获得大量广告收入和用户参与度的机会，其中很大一部分的查询无法检索任何赞助的广告。为了利用此机会，我们介绍了基于库存意识的抹布生成AI模型（Invawr-rag），该模型集成了高级语义检索和实时库存数据。该模型结合了动态生成且历史上成功的查询，以与可用的库存和广告活动保持一致，同时多样化重写的查询以增强相关性和用户参与度。初步结果表明，填充率和平衡相关性指标的显着增加了68％，这表明广告收入增加了强大的潜力。Invawr-rag模型设置了动态查询优化的新标准，可在沃尔玛的数字平台上显着改善广告相关性，广告客户ROI和用户体验。
抹布驱动的药物建议：一种新的...
摘要 - 药物推荐系统有可能通过针对个别患者概况和病史调整治疗选择来显着改善个性化医学。但是，这些系统通常在准确综合大型，多样化的生物医学信息来源时面临挑战。为了改善个性化医学，本文介绍了通过使用检索增强发电（RAG）技术提供动力的药物推荐框架。通过结合检索机制和生成模型，该系统有效地将患者数据与丰富的生物学文献相结合，以提供特定的药物建议。基于实验结果，基于抹布的方法不仅可以提高建议的表现，而且通过向医生告知相关治疗选择以及每个建议的原因来增强可解释性。这种方法似乎是在许多医疗保健情况下进行精确医学和知情临床表现的可行方法。
Agentic抹布重新定义自适应的检索效果
未来调查代理抹布的机会将需要合并多模态数据以产生更丰富的输出。这些应用程序需要更丰富，上下文意识到的响应，并且可以通过这些系统来解决，因为我们使用广泛的数据源（文本，图像，音频）。此外，研究更高级的反馈回路将改善连续学习，以便系统可以更好地处理动态环境。他们可以研究改善反馈的方法以使其快速，并且仍然保持准确。最后，必须探讨跨联盟应用程序和道德AI原则的集成领域，以便这些自适应系统在多个市场中的设计，公平性，透明度和问责制中体现出来。
用抹布构建智能AI聊天机器人的企业指南
配备了RAG的AI Chatbots使您能够从数据中收集更多见解。他们可以有效执行诸如摘要，信息检索，语义搜索，多语言翻译，分类，情感分析，建议，教育，客户支持等等等任务。要在全球范围内进一步增强聊天机器人服务，请研究添加语音和翻译AI，以便在用户的自然语言中更快地提供无提交流。
在供应链管理中释放生成AI和抹布代理的力量：未来派观点
摘要供应链管理（SCM）在当今复杂的商业环境中起着至关重要的作用，人工智能（AI）的进步有可能改变SCM实践。本研究文章探讨了SCM中生成的AI和抹布（检索功能的一代）代理的尚未开发的潜力，从而对其应用提出了未来派的观点。研究始于SCM的概述以及AI在转变供应链操作中的重要意义。然后，它介绍了生成AI和抹布代理的概念，突出了它们在SCM中的独特功能和潜在的好处。全面的文献综述研究了SCM中对AI的现有研究，并探讨了生成AI和抹布代理在其他领域中的应用。评论确定了专门在SCM中使用生成AI和破布剂的研究差距和机会。“方法论”部分概述了研究方法，包括数据收集方法以及生成AI和抹布代理的实施细节。评估指标被解释以评估SCM中这些技术的有效性和性能。本文在SCM中介绍了生成AI和RAG代理的实际应用，重点介绍其在需求预测，库存管理，供应链操作和实时决策中的角色。提供了案例研究和实验结果，以证明其对SCM效率和客户满意度的潜在影响。 它还确定了未来的研究方向和提供了案例研究和实验结果，以证明其对SCM效率和客户满意度的潜在影响。它还确定了未来的研究方向和结果和分析部分介绍了进行的实验的发现，分析了定量和定性方面。与SCM中现有方法的比较进一步强调了生成AI和RAG代理的独特优势。讨论部分解释了结果，讨论了对SCM的影响，并解决了与SCM中的生成AI和RAG代理相关的局限性和挑战。
tsgassist：互动助理利用LLM和抹布进行时间序列生成建议和基准测试
时间序列生成（TSG）在许多行业中至关重要的是生成反映现实世界特征的合成数据。tsgbench通过提供全面的评估和选择合适的TSG方法的独特见解，从而提高了该领域。然而，将这些进步转化为行业应用，受到专业人员之间的认知差距的阻碍，以及缺乏用于比较和评估的动态平台。为了解决这些问题，我们介绍了TSGassist，这是一种互动的互动式，将TSGBENCH和利用大型语言模型（LLMS）和检索授权的发电机（RAG）的优势整合在一起，以进行TSG建议和基准测试。我们的演示强调了其在（1）增强TSG的有效性，（2）提供特定于行业的建议，以及（3）提供全面的基准测试平台，说明了其潜力通过TSG景观来缓解行业专业人员的导航，并鼓励整个行业更广泛的应用程序。
Shri Mata Vaishno Devi大学
工程10.3机械工程学院10.4土木工程学院10.5电气工程学院10.6能源管理学院10.7建筑与景观设计学院10.7 11.0管理学院11.1商学院11.2经济学学院11.2经济学学院12.0学院12.0科学学院12.1物理学学院12.2 Mathemitics of Mathemitics of Mathymatics of Humanologics 12.3.3.3.3.3.3.2.2语言与文学13.2哲学与文化学院14.0学生事务14.1学生事务委员会14.2体育与文化活动14.3出版物14.4国民服务计划（NSS）14.5在线学生申诉14.6禁止抹布抹布14.7荣誉代码14.7荣誉代码15.0 Gender敏感委员会16.0重要信息16.0重要信息
![arxiv：2503.01859v1 [CS.CL] 2025年2月23日](/simg/e\e006c620c4f74b25130b4f05227b44ef1de8c6d2.webp)
arxiv：2503.01859v1 [CS.CL] 2025年2月23日
大型语言模型的进步通过实现可扩展有效的学习解决方案彻底改变了医学教育。本文介绍了基于经过验证的回复的波兰州专业化考试（PES）的评论生成的管道，以准备评论生成。该系统将这些生成的合并和源文档与间隔的重复学习算法集成在一起，以增强知识的保留，同时最大程度地减少认知过载。通过使用精制的检索系统，查询档案和advanced Reranker，我们修改的抹布解决方案比效率更高的精度促进了准确性。对医学注释者进行严格的评估表明，通过本文中介绍的一系列实验证明了关键指标的改进，例如文档相关性，可信度和逻辑连贯性。这项研究强调了抹布系统提供可扩展，高质量和个性化的教育资源的潜力，以解决非英语用户。