XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemanswering
生成项目问答系统
摘要在新项目的规划和设计中，团队成员通常依靠现有的技术文件来做出明智的决定。提问系统可以使用大型语言模型（LLM）（例如GPT-4）在此过程中有所帮助，例如用于体系结构，工程和施工（AEC）等专业领域。但是，他们面临着诸如信息检索不正确的挑战，对域特异性数据的访问有限，提示自定义不足和幻觉不足。本文通过使用检索功能的生成（RAG）和及时的工程来开发用于技术文档的生成问题的问题来解决这些问题。系统杠杆具有带有域特异性嵌入的矢量化数据库，并采用语义模拟来进行有效的通过检索。通过提示将检索到的域知识集成到LLM中，该系统旨在提高生成信息的准确性和相关性。专家评估将开发的顾问与包括Google和文档数据库在内的传统搜索方法进行了比较，显示了所有LLM辅助评估指标的卓越性能，尤其是搜索效率。
太空太阳能发电 – 解答问题
论点：任何太空太阳能发电计划，无论是国家级还是国际级，都需要非常庞大的低成本（因此是完全可重复使用的）太空运载需求，数量是目前全球发射能力的数倍。SpaceX 在可重复使用发射方面处于领先地位，这很可能会刺激其他供应商的竞争。SBSP 计划将为开发这些能力提供市场需求信号，尽管它可能还需要政府支持来开发可重复使用航天飞机的基础技术。
应对威权国家不对称挑战
对于试图阻止或惩罚来自中国、俄罗斯和其他专制国家的不对称挑战的美国领导人和政策制定者来说，信息一直是一种未得到充分利用的工具。北京和莫斯科对信息工具的反应比对军事、经济和外交工具的反应更为消极，尤其是那些挑战政权对信息控制的信息工具。美国政策制定者应专注于批评审查制度，倡导信息获取自由，并使用技术或网络手段破坏专制国家的信息/通信控制。这样做为美国及其民主盟友提供了一个机会，可以平衡专制国家旨在操纵民主社会开放信息环境的做法，以及针对专制政权依赖信息控制来维持权力的工具。
由阿尔茨海默氏病与瑞典淀粉样蛋白前体蛋白突变
摘要在本文中，我们解决了回答用户自然语言提出的复杂问题的问题。由于传统信息检索系统不适合复杂问题，因此这些问题通常在知识库（例如Wikidata或dbpe-dia）上运行。我们提出了一种半自动方法，将自然语言问题转换为可以在知识库中轻松处理的SPARQL查询。该方法应用了分类技术，将自然语言问题与一组预先固定模板的正确查询模板相关联。我们方法的性质是半自动的，因为查询模板是由人类评估者手动编写的，他们是知识库的专家，而分类和查询处理步骤是完全自动的。我们在大规模CSQA数据集上进行了提问的实验证实了我们方法的有效性。
OpenEQA：基础模型时代的具体问题回答
我们提出了一种现代的体现问题答案（EQA），这是理解环境足以以自然语言回答问题的任务。代理可以通过借鉴情节记忆来实现这种理解，就像在移动机器人的情况下一样，由代理商在智能眼镜上示例或积极探索环境。我们使用OpenEQA（用于EQA的第一个开放式基准基准数据集）伴随着我们的配方。OpenEQA包含超过180个现实环境提取的1600多个高质量的人类生成的问题。除了数据集外，我们还提供了一种自动LLM驱动的评估协议，该协议与人类判断具有良好的相关性。使用此数据集和评估协议，