Hybrid Inverted Index Is a Robust Accelerator for Dense Retrieval 
倒文件结构是加速密集检索的常见技术。它根据其嵌入将文档结合在一起；在搜索过程中，它探测附近的簇W.R. ...
0 0 0 2025/04/27 arXiv:2210.05521v3 mmmp
HM-RAG: Hierarchical Multi-Agent Multimodal Retrieval Augmented Generation 
尽管检索型发电（RAG）增强了具有外部知识的大语言模型（LLMS），但传统的单格抹布在解决复杂的查询方面基本上仍有限制，要求在各个异质数据生态系统中进行协调推理。我们提出了HM-rag，这是一种新型的层次多代理多模式抹布框架，开创了协作智能，以跨结构化，非结构化和基于图形的数据进行动态知识综合。该框架由具有专业代理的三层体系结构组成：一种分解剂，通过语义吸引的查询重写和模式引导的上下文增强将复杂查 ...
0 1 0 2025/04/27 arXiv:2504.12330v1 18636279200
Statistical Challenges in Online Controlled Experiments: A Review of A/B Testing Methodology 
1990年代后期，基于互联网的服务和产品的兴起为在线企业提供了一个前所未有的机会，可以从事大规模数据驱动的决策。在过去的二十年中，诸如Airbnb，Alibaba，Amazon，Baidu，预订，Alphabet的Google，LinkedIn，Lyft，Lyft，Meta的Facebook，Microsoft，Netflix，Twitter，Uber和Yandex等组织在线对在线对照实验（OCE ...
0 0 0 2025/04/27 arXiv:2212.11366v5 huchaoou
OPERA: Automatic Offline Policy Evaluation with Re-weighted Aggregates of Multiple Estimators 
离线政策评估（OPE）允许我们通过利用从其他政策收集的历史互动数据来评估和估计新的顺序决策政策的绩效。在网上评估新政策而没有对其绩效进行自信的估计，可能会导致昂贵，不安全或危险结果，尤其是在教育和医疗保健方面。在过去的十年中，已经提出了一些OPE估计器，其中许多具有超参数，需要培训 ...
0 0 0 2025/04/27 arXiv:2405.17708v2 zsh231264
PQ-NET: A Generative Part Seq2Seq Network for 3D Shapes 
我们介绍了PQ-NET，这是一个深层神经网络，该网络代表并通过顺序零件组件代表并生成3D形状。我们网络的输入是一个分割成部分的3D形状，首先将每个部分使用零件自动编码器编码为特征表示。 PQ-NET的核心成分是序列到序列或SEQ2SEQ自动编码器，它编码零件序列特征序列为固定尺寸的潜在向量，而解码器一次重建了3D形状，一个部分，导致顺序组件 ...
0 0 0 2025/04/27 arXiv:1911.10949v3 re-spurs
OTMatch: Improving Semi-Supervised Learning with Optimal Transport 
半监督的学习通过有效利用有限的标记数据，同时利用未标记的数据中存在的丰富信息，从而取得了显着的进步。但是，当前的算法通常将图像预测与通过自我训练技术产生的特定类别进行优先排列，从而忽略了这些类别中存在的固有关系。在本文中，我们提出了一种称为otMatch的新方法，该方法通过采用最佳运输损失函数来匹配分布来利用类之间的语义关系 ...
0 0 0 2025/04/27 arXiv:2310.17455v2 likelc
PinRec: Outcome-Conditioned, Multi-Token Generative Retrieval for Industry-Scale Recommendation Systems 
生成检索方法利用生成的顺序建模技术（例如 Transformer ）为推荐系统生成候选项目。这些方法在学术基准测试中表现出了令人鼓舞的结果，超过了传统的检索模型，例如两个塔楼的体系结构。但是，当前的生成检索方法缺乏工业推荐系统所需的可扩展性，并且它们不足以满足现代系统的多个度量要求 ...
0 0 0 2025/04/27 arXiv:2504.10507v1 chenjl
Topic-FlipRAG: Topic-Orientated Adversarial Opinion Manipulation Attacks to Retrieval-Augmented Generation Models 
基于大语言模型（LLM）的检索增强生成（RAG）系统已成为问题回答和内容产生等任务至关重要的。但是，由于固有的脆弱性，它们对公众舆论和信息传播的影响不断增加，使它们成为安全研究的关键。先前的研究主要解决了针对事实或单质操作的攻击 ...
0 0 7 2025/04/27 arXiv:2502.01386v2 0x211

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