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第四届现代教育技术与社会科学国际学术会议（ICMETSS2024）将于2024年8月23-25日在马来西亚·吉隆坡举行。会议旨在为从事教育相关领域的专家学者、工程技术人员、技术研发人员提供一个共享科研成果和前沿技术，了解学术发展趋势，拓宽研究思路，加强学术研究和探讨，促进学术成果产业化

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在当今快速发展的人工智能领域，大型语言模型（LLM）已经成为无处不在的技术，它们不仅改变了我们与机器交流的方式，还在各行各业中发挥着革命性的影响。然而，尽管LLM+RAG的能力已经让人惊叹，但我们在使用RAG优化LLM的过程中，还是会遇到许多挑战和困难，包括但不限于检索器返回不准确或

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UniMS-RAG:UnifiedMulti-SourceRAGforPersonalisedDialogue(https://arxiv.org/abs/2401.13256)https://github.com/jiangnanboy/paper_read_note一．概述本研究探讨如何分解RAG过程，加入多文件检索、记忆和个人信息等元素。大型语言模型(llm)在自然语言任务中表现出色，但

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Smiling&Weeping----难怪春迟迟不来，原来是我把雪一读再读 一、大型语言模型（LLM）理论简介1大型语言模型（LLM）的概念大语言模型（LLM，LargeLanguageModel），也称大型语言模型，是一种旨在理解和生成人类语言的人工智能。LLM通常指包含数百亿（或更多

本文连接：https://wanger-sjtu.github.io/CARGA/CAGRA 是N社在RAFT项目中最新的ANN向量索引。这是一种高性能的、GPU加速的、基于图的方法，尤其是针对小批量情况进行了优化，其中每次查找只包含一个或几个查询向量。与其他像HNSW、SONG等这类基于图的方法相似，CAGRA在索引训练

0、结论1、回顾数据库设计与优化的基本原则：减少磁盘IO次数；2、数据库的设计从数据的存储组织结构，就开始考虑如何在后续读取、写入过程中减少磁盘IO次数，即数据本身先有序，才能提高检索的效率，比如折半查找（二分查找），数据库实际按照主键顺序存储组织数据；3、数据只能按照一种顺序存

在当今信息爆炸的时代，如何高效地管理和检索大量数据成为了一个重要课题。网易有道推出的开源项目QAnything，正是为了解决这一问题而生。QAnything是一个本地知识库问答系统，支持多种文件格式和数据库，允许用户在离线状态下进行安装和使用。用户只需将任何格式的本地存储文件放入系

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大模型技术论文不断，每个月总会新增上千篇。本专栏精选论文重点解读，主题还是围绕着行业实践和工程量产。若在某个环节出现卡点，可以回到大模型必备腔调或者LLM背后的基础模型新阅读。而最新科技（Mamba,xLSTM,KAN）则提供了大模型领域最新技术跟踪。若对于具身智能感兴趣的请移步具

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