近年来，通过将大规模检索系统与生成模型相结合来增强自然语言的理解和产生的潜力，近年来，检索增强的生成（RAG）引起了极大的关注。 RAG利用外部知识来源（例如文档，数据库或结构化数据）来提高模型性能并生成更准确和上下文相关的输出。这项调查旨在通过检查其基本组件，包括检索机制，发电过程以及两者之间的整合，从而提供对抹布的全面概述 ...

评估检索增强生成（rag）系统传统上依赖于输入查询、要检索的段落和要生成的响应的手动注释。我们引入 ares，一种自动rag评估系统，rag系统。通过创建自己的合成训练数据，ares微调轻量级lm判断 ...

本文通过频率分解实现了高保真，可转移的NERF编辑。最近的NERF编辑管道将2D风格化的结果提高到3D场景，同时遭受模糊结果的困扰，并且无法捕获由2D编辑之间的不一致引起的详细结构。我们的关键见解是，与高频零件相比，编辑后，图像的低频组件更一致 ...

这项工作提出了3DPE，这是一种实用的方法，可以以3D感知方式有效地按照给定的提示（例如参考图像或文本说明）编辑面部图像。为此，从3D肖像生成器和文本对图像模型中蒸馏出一个轻量级的模块，该模型分别提供了面部几何形状和出色的编辑功能的先验知识。这种设计比现有方法具有两个引人注目的优势 ...

近年来，Graph Foundation模型（GFMS）因其在各种图形域和任务中概括的潜力而引起了极大的关注。一些作品专注于特定领域的GFM，旨在解决特定领域内的各种任务，而另一些则旨在创建通用的GFM，以将域特异性模型的功能扩展到多个域。无论类型如何，可传递性对于在不同域和任务上应用GFM都至关重要 ...

视觉对象跟踪通常采用特征提取，目标信息集成和边界框估计的多阶段管道。为了简化该管道并统一特征提取和目标信息集成的过程，在本文中，我们提出了一个紧凑的跟踪框架，称为Mixedformer，它是在 Transformer 上建立的。我们的核心设计是利用注意操作的灵活性，并提出一个混合注意模块（MAM），以同时提取特征和目标信息集成 ...

跟踪通常使用特征提取，目标信息集成和边界框估计的多阶段管道。为了简化该管道并统一特征提取和目标信息集成的过程，我们提出了一个紧凑的跟踪框架，称为Mixformer，该框架是在 Transformer 上构建的。我们的核心设计是利用注意操作的灵活性，并提出一个混合注意模块（MAM），以同时提取特征和目标信息集成 ...

本文报告了第一个受脑启发的大语言模型（Brillm）。这是一个非转变器，非GPT，非传统机器学习输入输出控制的生成语言模型。该模型基于在神经网络方面的信号完全连接的流动（SIFU）定义，并且具有整个模型图上所有节点的解释性，而不是传统的机器学习模型，而传统的机器学习模型仅在输入和输出端具有有限的可解释性 ...