用于自驱动实验室（self-driving laboratories, SDL）的AI智能体
大型语言模型（LLM）正被用于构建“自驱动实验室（self-driving laboratories, SDL
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大语言模型LLM
Reducto 与 RAG-Anything 的比较与分析
Reducto 和 RAG-Anything 都利用视觉-语言模型（VLM）来增强对多模态文档的理解，确保图像
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RAG-Anything: “面向一切模态”的统一 RAG 框架
论文RAG-Anything: All-in-One RAG Framework提出 RAG-Anything
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自对数演化解码(Self Logits Evolution Decoding, SLED)：修正模型“知道的”（潜在知识）与“说出来的”（最终层logits经softmax得到的输出分布）之间的偏差
大型语言模型（LLM）在多任务上表现强劲，但“编造/幻觉”导致事实性不足，限制了实际可信度。论文SLED: S
REFRAG (REpresentation For RAG) ：解决RAG处理大量外部知识时遇到的速度慢和内存占用大问题
论文REFRAG: Rethinking RAG based Decoding介绍了一种名为 REFRAG (
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Reducto：给LLM/RAG喂料（结构化数据）的产品
今日试用了Reducto的产品，可以用于RAG，例如专业文档的chunking。 Reducto公司介绍 一、
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