XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemRetrieval
研究人员表明大脑中的星形胶质细胞在记忆检索中发挥作用
“普遍的观点认为，记忆的形成和回忆只涉及由某些经历激活的神经元印迹，并保存和检索记忆，”通讯作者本杰明·德尼恩博士说，德尼恩博士是神经外科系教授、罗素·J 博士和玛丽安·K·布拉特纳主席、癌症神经科学中心主任、贝勒大学丹·L·邓肯综合癌症中心成员、简和丹·邓肯神经学研究所首席研究员。
通过及时的工程优化移动边缘AI生成的一切（AIGX）服务：基本，框架和案例研究
检索增强发电（RAG）通过从外部数据来源中详细介绍广泛的上下文（又称A.知识基础）。当前的抹布增强的生成服务主要托管在云环境中，依靠静态知识库而没有实时信息，这可能会导致限制的可扩展性，响应性和整体服务质量。一个有前途的机会是将此类服务的部署扩展到网络边缘，利用6G网络的预期功能。在本文中，我们提出了一个在6G中的抹布增强生成服务的部署框架。我们解决了服务部署，6G网络和用户交互的融合方面的关键挑战。此外，我们还通过数据融合，动态知识基础部署，服务自定义和交互式用户体验来探索潜在的技术，以增强基于RAG的服务。最后，我们阐明了未来的道路，可以有效地部署和交付rag增强的代理服务。
通过顺序学习过程列表以生成检索模型
最近，已经提出了一种新颖的生成检索（GR）范式，其中学会了单个序列到序列模型直接生成相关文档标识的列表（DOCID），给定查询。现有的GR模型通常采用最大似然估计（MLE）进行优化：这涉及给定输入查询的单个相关文档的可能性最大化，并假设每个文档的可能性独立于列表中的其他文档。我们将这些模型称为本文的重点方法。虽然在GR的上下文中已显示出侧面的方法是有效的，但由于其无视基本原则，即排名涉及对列表进行预测，因此被认为是次优的。在本文中，我们通过引入替代列表方法来解决此限制，该方法赋予GR模型以优化DOCID列表级别的相关性。从特定上讲，我们将排名copid列表的生成视为一个序列学习过程：在每个步骤中，我们学习了一个参数的子集，这些参数最大化了the DocID的相应生成可能性，给定（前面的）顶部 - 1个文档。为了形式化序列学习过程，我们为GR设计了位置条件概率。为了减轻梁搜索对推断期间发电质量的潜在影响，我们根据相关性等级对模型生成的文档的生成可能性执行相关性校准。我们对代表性的二进制和多层相关性数据集进行了广泛的实验。我们的经验结果表明，在检索性能方面，我们的方法优于最先进的基准。
非刺激性患者精子检索的非侵入性生物标志物：全面评论
生殖医学的最新进展指导了解决男性不育症的新型策略，尤其是在非目标化植物植物（NOA）的情况下。两种突出的侵入性干预措施，即睾丸精子提取（TESE）和微分解TESE（微型TESE），已成为检索辅助复制技术（ART）配子的关键技术。NOA的异质性和复杂性对临床医生构成了多方面的挑战，因为这些程序的侵入性及其不可预测的成功强调了需要更精确的指导。精确血浆可以恰当地将其视为雄性生殖道的液体活检，包括睾丸，附子酰胺，精液囊泡，球状腺体和前列腺的分泌物。这种流体具有多种无细胞的核酸，微泡，蛋白质和代谢物与性腺活性无关。然而，尽管进行了许多研究探讨了开创性流体的潜在生物标志物，但它们的广泛包含在临床实践中仍然有限。这可能部分是由于NOA固有的各种临床和遗传因素的复杂相互作用可能导致缺乏对残余精子发生的明确生物标志物。可以想象，在NOA情况下，临床数据与生物标志物的整合可以增加预测手术程序结果及其选择的潜力。这项全面的综述通过非侵入性生物标志物解决了NOA中精子检索的挑战。此外，我们深入研究了有前途的观点，阐明了基于多词方法的创新方法，包括基因组学，转录组学和蛋白质组学。这些尖端技术，结合患者的临床和遗传学特征，可以改善在个性化医疗方法，患者咨询和决策连续体中使用生物标志物的使用。最后，人工智能（AI）在结合生物标志物和临床数据的领域中具有重要的潜力，这也是在识别非侵入性生物标志物以进行精子检索的情况下。
通过顺序学习过程列表以生成检索模型
最近，已经提出了一种新颖的生成检索（GR）范式，其中学会了单个序列到序列模型直接生成有关查询的相关文档标识符（DOCID）列表。现有的GR模型通常采用最大似然估计（MLE）进行优化：这涉及给定输入查询的单个相关文档的可能性最大化，并假设每个文档的可能性独立于列表中的其他文档。我们将这些模型称为本文的重点方法。虽然在GR的背景下已显示出刻的方法有效，但由于其无视基本原则，即排名涉及对列表进行预测，因此被认为是最佳的。在本文中，我们通过引入替代列表方法来解决此限制，该方法赋予GR模型以优化DOCID列表级别的相关性。具体来说，我们将排名的DOCID列表的生成视为一个序列学习过程：在每个步骤中，我们都会学习一个参数子集，这些参数最大化了the -th docID的相应生成可能性，给定（前面）顶部𝑖 -1个文档。为了形式化序列学习过程，我们为GR设计了位置条件概率。为了减轻梁搜索对推断期间发电质量的潜在影响，我们根据相关性等级对模型生成的文档的生成可能性执行相关性校准。我们对代表性的二进制和多层相关性数据集进行了广泛的实验。我们的经验结果表明，在检索性能方面，我们的方法优于最先进的基准。
通过顺序学习过程列表以生成检索模型
最近，已经提出了一种新颖的生成检索（GR）范式，其中学会了单个序列到序列模型直接生成有关查询的相关文档标识符（DOCID）列表。现有的GR模型通常采用最大似然估计（MLE）进行优化：这涉及给定输入查询的单个相关文档的可能性最大化，并假设每个文档的可能性独立于列表中的其他文档。我们将这些模型称为本文的重点方法。虽然在GR的背景下已显示出刻的方法有效，但由于其无视基本原则，即排名涉及对列表进行预测，因此被认为是最佳的。在本文中，我们通过引入替代列表方法来解决此限制，该方法赋予GR模型以优化DOCID列表级别的相关性。具体来说，我们将排名的DOCID列表的生成视为一个序列学习过程：在每个步骤中，我们都会学习一个参数子集，这些参数最大化了the -th docID的相应生成可能性，给定（前面）顶部𝑖 -1个文档。为了形式化序列学习过程，我们为GR设计了位置条件概率。为了减轻梁搜索对推断期间发电质量的潜在影响，我们根据相关性等级对模型生成的文档的生成可能性执行相关性校准。我们对代表性的二进制和多层相关性数据集进行了广泛的实验。我们的经验结果表明，在检索性能方面，我们的方法优于最先进的基准。
推进与Genai的相似性搜索：检索增强生成方法
本文介绍了一种创新的检索增强生成方法，以进行相似性搜索。所提出的方法使用生成模型来捕获细微的语义信息并基于高级上下文理解检索相似性分数。该研究重点介绍了包含从生物医学领域提取的100对句子的生物群数据集，并引入了相似性搜索相关结果，这些结果优于先前在该数据集上获得的句子。通过对模型敏感性的深入分析，研究确定了最佳条件，导致最高相似性搜索准确性：结果揭示了较高的Pearson相关评分，在0.5的温度下达到0.905，并且提示中提供的20个示例的样本大小为20个示例。这些发现强调了生成模型进行语义信息检索的潜力，并强调了相似性搜索的有希望的研究方向。
通过生成伪标签
密集的检索方法在多语言信息检索中表现出了有希望的表现，其中查询和文档可以使用不同的语言。然而，密集的检索器通常需要大量的配对数据，这在多语言方案中带来了更大的挑战。本文介绍了UMR，这是一个未经任何配对数据的训练的ultialual ultilitual contriever r etriever。我们的方法利用了多语言语言模型的序列估计功能，以获取用于培训密集猎犬的伪标签。我们提出了一个两阶段的框架，该框架迭代地改善了多语言密集猎犬的功能。两个基准数据集的实现结果表明，UMR的表现优于监督的基线，展示了训练Mul-listingual语言检索器而没有配对数据的潜力，从而增强了其实用性。1
利用与测量设备无关的量子网络进行实验性对称隐私信息检索
摘要 在当今高度数字化的社会中，安全信息检索是一项基本任务。在某些应用中，可能需要强制执行用户查询的隐私和数据库内容的安全性。对于这些设置，可以采用对称私有信息检索 (SPIR)，但众所周知，其实现要求很高，需要私钥交换网络作为基础层。在这里，我们首次报告了由量子安全密钥交换网络连接的可证明安全的 SPIR 的实现。SPIR 方案着眼于生物特征安全性，可从包含 800 个条目的数据库中安全检索 582 字节的指纹文件。我们的实验结果清楚地证明了 SPIR 与量子安全通信的可行性，从而为未来量子互联网上的安全分布式数据存储和云计算开辟了新的可能性。