整合MinerU + Chonkie + RAG-Anything 的 RAG系统技术实现
今日略研究了一下整合MinerU + Chonkie + RAG-Anything 的 RAG系统技术实现： […]
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AI
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
包含数据/模型/工程三位一体内容的机器人学习（Robot Learning）教程
Robot Learning: A Tutorial是一篇面向研究者与实践者的“机器人学习”教程型综述，主张在
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