Embeddings Aren’t Magic: The Predictable Failure Modes of RAG Retrieval
企业文档智能 [卷。 1 #2] 为什么处理同义词和释义的相同矢量搜索在否定、精确标识符和贵公司的首字母缩略词方面会默默失败，以及失败时应使用什么。嵌入不是魔法：RAG 检索的可预测失败模式一文首先出现在《走向数据科学》上。
Well! I Am Finally Optimistic About the SubTuringBradBot Project!: Monday MAMLMs
即现代先进的机器学习模型。到目前为止，它主要是各种类型的故障模式，虽然故障模式非常有趣，但就当前的限制而言......
Gradient-based planning for world models at longer horizons
GRASP 是一种新的基于梯度的学习动态规划器（“世界模型”），它通过以下方式使长视野规划变得实用：(1) 将轨迹提升到虚拟状态，以便优化在时间上是并行的；(2) 直接向状态迭代添加随机性以进行探索；(3) 重塑梯度，以便动作获得清晰的信号，同时我们通过高维视觉模型避免脆弱的“状态输入”梯度。大型学习世界模型的能力越来越强。他们可以预测高维视觉空间中未来观察的长序列，并以几年前难以想象的方式概括任务。随着这些模型的扩展，它们开始看起来不再像特定于任务的预测器，而更像通用模拟器。但是拥有强大的预测模型并不等于能够有效地将其用于控制/学习/规划。在实践中，现代世界模型的长期规划仍然脆弱：优化变
Gradient-based planning for world models at longer horizons
GRASP 是一种新的基于梯度的学习动态规划器（“世界模型”），它通过以下方式使长视野规划变得实用：(1) 将轨迹提升到虚拟状态，以便优化在时间上是并行的；(2) 直接向状态迭代添加随机性以进行探索；(3) 重塑梯度，以便动作获得清晰的信号，同时我们通过高维视觉模型避免脆弱的“状态输入”梯度。大型学习世界模型的能力越来越强。他们可以预测高维视觉空间中未来观察的长序列，并以几年前难以想象的方式概括任务。随着这些模型的扩展，它们开始看起来不再像特定于任务的预测器，而更像通用模拟器。但是拥有强大的预测模型并不等于能够有效地将其用于控制/学习/规划。在实践中，现代世界模型的长期规划仍然脆弱：优化变
