大模型RAG检索环节（Retriever）
本文介绍了多种搜索索引技术，包括向量存储、分层索引、假设性问题（如HyDE）和内容增强方法，以及融合检索，检索技术涉及相似度、关键词、SQL和图关系检索，重排序（Rerank）通过改进召回结果的排序提高答案质量。
混合检索 + 重排序改善RAG应用
随着时间推移，RAG 技术已经迅速成为在实际应用中部署大型语言模型（LLMs）的首选方式。本文介绍混合检索和重排序技术的基本原理，解释其对提升 RAG 系统文档召回效果的作用，并讨论构建生产级 RAG 应用的复杂性。通过对实验数据评估和测试结果的分析，本文还突出了混合检索 + 重排序在不同场景下的显著优势。
探索人工智能在医疗诊断中的应用
【5月更文挑战第16天】
随着技术的飞速发展，人工智能（AI）已经成为改变现代医疗行业的关键力量。特别是在医疗诊断领域，AI技术的应用不仅提高了诊断的准确性和效率，还为患者带来了更加个性化的治疗方案。本文将深入探讨人工智能在医疗诊断中的应用，包括图像识别、疾病预测以及治疗方案推荐等方面，并分析其面临的挑战与未来的发展趋势。
辉瑞 AI 方法登 Science，揭示数以万计的配体-蛋白质相互作用
【5月更文挑战第15天】辉瑞研究人员在《Science》发表论文，利用深度学习模型PLIN预测和分析数以万计的蛋白质-配体相互作用，有望加速药物研发，提高药物效果和安全性。实验显示模型在1000多对数据上表现良好，但对复杂相互作用和泛化能力仍有待改进。[链接](https://www.science.org/doi/10.1126/science.adk5864)
小模型性能饱和、表现不佳，根源是因为Softmax?
【5月更文挑战第15天】研究人员发现小型语言模型性能受限于Softmax瓶颈，即隐藏维度与目标上下文概率分布不匹配，导致模型在预测时表现不佳。通过实验，他们证实小于1000个隐藏维度的模型易在训练后期出现退化表示，影响性能。该发现为改进小模型性能提供了新视角，但需要更多后续研究验证。[[240 characters]]
移动应用开发的未来趋势与挑战
【5月更文挑战第16天】在数字化时代，移动应用已成为日常生活的不可或缺的一部分。随着技术的不断进步，移动应用开发正面临着前所未有的机遇与挑战。本文将探讨移动应用开发的最新趋势、移动操作系统的创新动态以及开发者在设计、实施和维护过程中的挑战。我们将分析如何利用新技术如人工智能（AI）、物联网（IoT）和跨平台工具，以适应不断变化的市场需求和用户期望。
人工智能技术有哪些应用？
【5月更文挑战第16天】人工智能技术的应用非常广泛，包括但不限于以下几个领域：
无人驾驶汽车：通过集成先进的传感器和AI算法，实现车辆的自主导航和驾驶，提高道路安全性并减少交通拥堵。
人工智能技术有哪些应用？