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检索器（拉布拉多） - DNA测试报告
Allabs Lincolnshire Lass在Technicoat AX139501 18/03/2020 Bitch Technicoat Subur和Labil Party Party Party of Arihzans的时间20/09/2022 Clear
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PlanRAG：一种用于决策者的生成大型语言模型的规划检索增强生成方法
在本文中，我们进行了一项研究，以利用 LLM 作为需要复杂数据分析的决策制定的解决方案。我们将决策问答定义为针对决策问题 Q、业务规则 R 和数据库 D 回答最佳决策 d best 的任务。由于没有可以检验决策问答的基准，我们提出了决策问答基准 DQA。它有两个场景，定位和建造，由两个视频游戏（Europa Universalis IV 和 Victoria 3）构建，它们的目标与决策问答几乎相同。为了有效地解决决策问答问题，我们还提出了一种新的 RAG 技术，称为迭代计划然后检索增强生成（PlanRAG）。我们基于 PlanRAG 的 LM 生成决策制定计划作为第一步，检索器生成数据分析查询作为第二步。所提出的方法在定位场景中比最先进的迭代 RAG 方法高出 15.8%，在建筑场景中比最先进的迭代 RAG 方法高出 7.4%。我们在 https://github.com/myeon9h/PlanRAG 上发布了我们的代码和基准。
循证驱动的检索增强响应生成用于在线错误信息
在线错误信息的扩散对公众造成了重大威胁。虽然许多在线用户积极参与反对错误信息的战斗，但由于缺乏礼貌和支持事实，许多这样的回应都可以使人具有特色。作为解决方案，提出了文本生成方法，以自动产生反误导响应。尽管如此，存在的方法通常是端对端训练的，没有利用外部知识，从而产生了低等的文本质量和过度重复的重音。在本文中，我们提出了在线误导（RARG）的检索响应产生，该响应产生从科学来源收集支持证据，并根据证据产生反弥散性响应。尤其是我们的RARG由两个阶段组成：（1）收集证据，我们在其中设计了一个检索管道来检索和重读证据文件，该数据库使用数据库包含100万个学术文章； （2）响应产生，其中我们调整大型语言模型（LLM），以通过从人类反馈（RLHF）学习来生成基于证据的重音。我们提出了一种奖励功能，以最大程度地利用检索到的证据，同时保持生成的文本的质量，从而产生礼貌和事实的回应，这些反应明显驳斥了错误的信息。为了证明我们方法的有效性，我们研究了Covid-19的案例，并对内部和跨域数据集进行了广泛的实验，在该数据集中，RARG始终通过产生高质量的反透明信息响应来表现基准。
检索杰出的生成人工智能的生成rui Yang，MS 1，Yilin Ning，PhD 1，Emilia Keppo 2，Mingxuan Liu，
抽象生成人工智能（AI）在包括医学在内的各个领域都带来了革命性的创新。但是，它也表现出局限性。在响应中，检索增强的生成（RAG）提供了潜在的解决方案，从而使模型通过利用外部知识的检索来生成更准确的内容。随着生成AI的快速发展，RAG可以为将这种变革性技术与医疗应用联系起来铺平道路，并有望将股权，可靠性和个性化的创新带入医疗保健。主要文本生成人工智能（AI）最近在各个领域引起了广泛的关注，包括GPT 1,2和Llama 3-5系列文本生成； DALL-E 6用于图像生成；以及Sora 7的视频生成。在医学上，生成的AI在咨询，诊断，治疗，管理和教育中具有巨大的应用8,9。此外，生成AI的利用可以提高患者的卫生服务质量，同时减轻9-11临床医生的工作量。尽管如此，我们必须考虑生成AI模型的固有局限性，其中包括对训练数据12的偏见的敏感性，缺乏透明度，产生错误的内容，难以维持最新知识的可能性，以及其他8。例如，通过采用过时的基于种族的方程来估计肾功能13，大型语言模型被证明可以产生偏见的响应。在图像产生过程中，已经观察到与性别，肤色和地质文化因素有关的偏见14。同样，对于下游任务，例如回答和文本摘要，生成的内容通常是不一致的，并且缺乏验证的证据15。此外，由于其静态知识和无法访问外部数据，生成的AI模型无法为医生提供最新的临床建议或患者有效的个性化健康管理16。
OCO-3 XCO2检索在估计全局TER
https://doi.org/10.5194/egusphere-2024-1568预印本。讨论开始：2024年6月14日C⃝作者2024。cc by 4.0许可证。
IDCC25 作者和审稿人使用生成式 AI 工具的指南 本指南基于：Lin, Z. (2024)。面向学术出版的 AI 政策框架，认知科学趋势，28(2)，85-88。检索自 https://doi.org/10.1016/j.tics.2023.12.002 定义 生成式 AI 是一种人工智能技术，可以生成各种类型的内容，包括文本、图像、音频和合成数据。示例包括但不限于 ChatGPT、NovelAI、Gemini、Jasper AI、Rytr AI、DALL-E 等。出版道德 | 爱思唯尔政策。（nd）。爱思唯尔。 2024 年 5 月 9 日检索自 https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/publishing-ethics 作者指南 如果使用生成式人工智能开发投稿或投稿的任何部分，则必须描述其用途和目的。作者应准备好提供有关其投稿中所用工具和生成内容的提示的信息。作者有责任对人工智能生成的内容进行适当审查，以避免不准确和抄袭。使用生成式人工智能创建内容并不意味着相关工具的作者身份。 为本指南提供指导的出版商政策：出版伦理最佳实践指南 | Wiley。（nd）。2024 年 5 月 9 日检索自 https://authorservices.wiley.com/ethics-guidelines/index.html#22 ChatGPT 和生成式人工智能。（2023 年 1 月 27 日）。 SAGE Publications Inc. https://us.sagepub.com/en-us/nam/chatgpt-and-generative-ai 审稿人指南 审稿人不得将稿件或稿件的任何部分上传到生成式 AI 工具中，即使是为了改善其审稿的语言和可读性。这是基于对稿件中个人数据和/或专有信息的机密性的尊重，以及通过防止它们成为训练数据集的一部分来尊重知识产权。此外，审稿过程是一项人类活动
IDCC25 作者和审稿人使用生成式 AI 工具的指南 本指南基于：Lin, Z. (2024)。面向学术出版的 AI 政策框架，认知科学趋势，28(2)，85-88。检索自 https://doi.org/10.1016/j.tics.2023.12.002 定义 生成式 AI 是一种人工智能技术，可以生成各种类型的内容，包括文本、图像、音频和合成数据。示例包括但不限于 ChatGPT、NovelAI、Gemini、Jasper AI、Rytr AI、DALL-E 等。出版道德 | 爱思唯尔政策。（nd）。爱思唯尔。 2024 年 5 月 9 日检索自 https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/publishing-ethics 作者指南 如果使用生成式人工智能开发投稿或投稿的任何部分，则必须描述其用途和目的。作者应准备好提供有关其投稿中所用工具和生成内容的提示的信息。作者有责任对人工智能生成的内容进行适当审查，以避免不准确和抄袭。使用生成式人工智能创建内容并不意味着相关工具的作者身份。 为本指南提供指导的出版商政策：出版伦理最佳实践指南 | Wiley。（nd）。2024 年 5 月 9 日检索自 https://authorservices.wiley.com/ethics-guidelines/index.html#22 ChatGPT 和生成式人工智能。（2023 年 1 月 27 日）。 SAGE Publications Inc. https://us.sagepub.com/en-us/nam/chatgpt-and-generative-ai 审稿人指南 审稿人不得将稿件或稿件的任何部分上传到生成式 AI 工具中，即使是为了改善其审稿的语言和可读性。这是基于对稿件中个人数据和/或专有信息的机密性的尊重，以及通过防止它们成为训练数据集的一部分来尊重知识产权。此外，审稿过程是一项人类活动
双重有效的私人信息检索和完全...
- 在最坏的情况下，在理想晶格中找到近似最短的向量。- 下一代公开加密的新NIST标准的基础。- 替代结构：近似GCD，NTRU，O（1）-Lank模块LWE
基于GPU的私人信息检索针对机上机器学习推理
抽象的机上计算机学习（ML）推理可以在无需向远程服务器揭示的用户设备上使用私人用户数据。但是，对于依靠嵌入太大而无法存储在设备上的许多应用程序的应用程序，纯粹的私人ML推理解决方案是不切实际的。特别是，建议模型通常在1-10 GB的数据下使用多个嵌入式表，这使得它们不切实际地存储在设备上。为了超越这个障碍，我们建议使用私人信息检索（PIR）有效，私人地从服务器中嵌入嵌入，而无需共享任何私人信息。由于现成的PIR算法通常过于计算，因此很密集，无法直接用于潜伏敏感的推理任务，我们1）提出了基于GPU的新型PIR加速度，以及2）与下游ML的pir共同设计PIR，以获得进一步的加速。我们的GPU加速策略将系统吞吐量提高了20倍以上，超过了CPU PIR实现，而我们的PIR-ML共同设计在固定模型质量下提供了超过5倍的额外吞吐量改进。，对于各种设备上的ML插图，例如建议和语言建模，我们的单个V100 GPU上的系统每秒可提供高达100，000的查询 - 基于CPU的基线，A> 100×吞吐量改进 - 在基于CPU的基线上 - 维护模型准确性。