eval() 第4页

多模态大语言模型arxiv论文略读（119）

ODE:Open-SetEvaluationofHallucinationsinMultimodalLargeLanguageModels➡️论文标题：ODE:Open-SetEvaluationofHallucinationsinMultimodalLargeLanguageModels

胖头鱼爱算法·2025-06-13 15:10

RAG：2025年检索增强生成前沿技术完全指南

一、RAG技术的核心突破与行业影响在生成式人工智能爆发的今天，检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration,RAG）正以其独特的技术架构，成为连接静态知识库与动态生成能力的桥梁

大模型之路·2025-06-13 11:18

Kotlin基础语法五

继承与重载的open关键字KT所有的类，默认是final修饰的，不能被继承，和Java相反open：移除final修饰类型转换openclassPerson2(privatevalname:String

纳于大麓·2025-06-13 09:02

《Linux C编程实战》笔记：多路复用

select方式#includeintselect(intnfds,fd_set*readfds,fd_set*writefds,fd_set*exceptfds,structtimeval*timeout

ouliten·2025-06-13 09:27

用于树组织检索的递归抽象处理代码详解

用于树组织检索的递归抽象处理RAPTOR:RECURSIVEABSTRACTIVEPROCESSINGFORTREE-ORGANIZEDRETRIEVALRaptorgitee地址：lengyanju8

堂堂客·2025-06-13 05:31

【大模型应用笔记】检索增强生成（RAG）是什么？

基础介绍RAG(RetrievalAugmentedGeneration)（检索增强生成）：给模型配备一个"外部记忆库"，类比于像给秘书配备了一个随时可查的资料库。

·2025-06-13 02:12

大模型笔记_模型微调 vs RAG

1.模型微调与RAG介绍模型微调（Fine-tuning）：大模型笔记_模型微调-CSDN博客检索增强生成RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）：大模型笔记_检索增强生成(

饕餮争锋·2025-06-13 02:12

大模型笔记：RAG（Retrieval Augmented Generation,检索增强生成）

1大模型知识更新的困境大模型的知识更新是很困难的，主要原因在于：训练数据集固定,一旦训练完成就很难再通过继续训练来更新其知识参数量巨大,随时进行fine-tuning需要消耗大量的资源，并且需要相当长的时间LLM的知识是编码在数百亿个参数中的,无法直接查询或编辑其中的知识图谱——>LLM的知识具有静态、封闭和有限的特点。——>为了赋予LLM持续学习和获取新知识的能力,RAG应运而生2RAG介绍这是

·2025-06-13 02:11

论文阅读：Enhancing Retrieval and Managing Retrieval: A Four-Module Synergy for Improved Quality and Ef

检索增强生成（RAG）技术利用大型语言模型（LLM）的上下文学习能力，生成更准确、更相关的响应。RAG框架起源于简单的“检索-阅读”方法，现已发展成为高度灵活的模块化范式。其中一个关键组件——查询重写模块，通过生成搜索友好的查询来增强知识检索。这种方法能使输入问题与知识库更紧密地结合起来。作者的研究发现了将QueryRewriter模块增强为QueryRewriter+的机会，即通过生成多个查询来

clvsit·2025-06-12 17:04

CON:Chain-of-Note: Enhancing Robustness in Retrieval-Augmented Language Models 论文解读

目前RALM主要存在两个问题：搜索结果误导性：搜索结果依赖其召回和排序，所以不一定和问题相关，不相关的结果融合到大模型中会给大模型带来误导导致错误的答案（甚至有的时候大模型依靠内部记忆能够正确回答）；回复幻觉问题：针对无法回答的问题（不管是搜索结果还是内部记忆），大模型有时也会一本正经的胡说八道。本篇paperCON（Chain-of-Note）主要就是解决上面两个问题：如下图所示，有三种情况搜索

亦万·2025-06-12 17:29

企业级RAG系统架构设计与实现指南（基于Java技术栈）

为了解决这一问题，检索增强生成（Retrieval-AugmentedGenera

在未来等你·2025-06-12 04:54

RAG 文档解析难点1：多栏布局的 PDF 如何解析

写在前面在构建检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)应用时，高质量的数据源是成功的基石。PDF作为一种广泛使用的文档格式，承载着海量的知识。

kakaZhui·2025-06-12 02:23

C++ constexpr 和 if constexpr

-constexpr(introducedinC++11)marksfunctionsorvariableswhosevaluescanbeevaluateda

Arthur...J·2025-06-12 02:20

检索增强生成（RAG）技术深度解析：从原理到实践

检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration，RAG）技术应运而生，旨在通过无缝集成外部数据源，提升生成模型的准确性和可靠性。1.2核心定义RAG是一种将信息检

编程巫师·2025-06-11 17:43

RAG是什么？手把手教你从零构建RAG系统全面指南（含代码）

检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration，RAG）应运而生，这一创新性方法通过将大语言模型与外部知识源相结合，有效提升了其性能。

大模型研究院·2025-06-11 10:23

LangChain 概述 (模块索引)

三、langchain能帮助我们干什么1、LLMs和Prompts(提示)2、Chain(链)3、DataArguementedGeneration4、Agents(代理)5、memory(记忆)6、Evaluation

Miyazaki_Hayao·2025-06-10 23:37

NLP-数据集

目录第一章STS（语义文本相似度）（重点）一、SemEvalSTS年度任务（2012-2017）1.SemEval-2012STS2.SemEval-2013STS3.SemEval-2014STS4.

hello，你好呀·2025-06-10 22:28

VTK如何让部分单位不可见

vtkDataSet中的部分单元不可见，查阅了一些资料大概有以下几种方式1.通过颜色映射表来进行，是最正规的做法vtkNewlut;//值为0不显示，主要是最后一个参数，透明度调为0lut->SetTableValue

·2025-06-10 21:52

11、Hive数据仓库——UDF、UDTF

文章目录Hive数据仓库——UDF、UDTFUDF:一进一出案例一创建Maven项目，并加入依赖编写代码，继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF，实现evaluate方法

liangzai2048·2025-06-10 13:52

[论文阅读] 人工智能+软件工程 | 理解GitGoodBench：评估AI代理在Git中表现的新基准

理解GitGoodBench：评估AI代理在Git中表现的新基准论文信息GitGoodBench:ANovelBenchmarkForEvaluatingAgenticPerformanceOnGitTobiasLindenbauer

张较瘦_·2025-06-10 04:21

RCE绕过：无字母数字webshell之命令执行

.");}eval($code);}else{highlight_file(__FILE__);}这道题分析：1.webshell长度不超过352.正则过滤掉了数字字母还有$和_因为禁止了$符号，所以我们无法构造

小骆不吃辣（嘎嘎努力版）·2025-06-10 01:27

使用langchain搭建本地知识库系统(新)_

什么是RAGRAG是retrieval-augmented-generation的缩写，翻译为中文的意思就检索增强，以基于最新，最准确的数据建立LLM的语料知识库。

·2025-06-09 23:20

LangChain 中的文档加载器（Loader）与文本切分器（Splitter）详解《一》

Splitter）详解——从入门到实战，构建你的知识库预处理系统作者：zgw时间：2025/4标签：LangChain、LLM、RAG、AIAgent、文档处理一、前言随着大语言模型（LLM）在RAG（Retrieval-AugmentedGeneration

要努力啊啊啊·2025-06-09 19:55

BLEU及一些其它的机器翻译评估指标

BLEU（BilingualEvaluationUnderstudy）即双语互译质量评估辅助工具，是一种在机器翻译任务中广泛使用的评估指标。

道风杰韵·2025-06-09 17:34

论文翻译：NeurIPS-2024.Zhehao Zhang.DARG: Dynamic Evaluation of Large Language Models via Adaptive

DARG:DynamicEvaluationofLargeLanguageModelsviaAdaptiveReasoningGraphhttps://openreview.net/pdf?

CSPhD-winston-杨帆·2025-06-09 08:06

【RAG召回优化】rag召回阶段方法探讨

提升检索增强生成（RAG）系统召回率：技术、权衡与实践洞察I.引言RAG效能中召回率的关键作用检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration,RAG）通过整合外部知识库信息来增强大型语言模型

weixin_37763484·2025-06-09 00:36

html下拉框怎么默认选中,select获取下拉框的值下拉框默认选中方法

1、通过id获取下拉框的value和文本值例如：数字1数字2$("#numbersoption:selected").val();获取到下拉框被选中的optiondevalue值：2；$("#numbersoption

文上上·2025-06-08 22:22

论文解读：Aging with GRACE: Lifelong Model Editing with Discrete Key-Value Adapters

当前的模型编辑器会因多次编辑损害模型性能，提出用于连续编辑的通用检索适配器(GeneralRetrievalAdaptersforContinualEditing,GRACE)：使用一个类似字典的结构(

cnblogs.com/qizhou/·2025-06-08 17:20

Python训练day40

知识点回顾：彩色和灰度图片测试和训练的规范写法：封装在函数中展平操作：除第一个维度batchsize外全部展平dropout操作：训练阶段随机丢弃神经元，测试阶段eval模式关闭dropout作业：仔细学习下测试和训练代码的逻辑

Mantanmu·2025-06-08 13:17

Java 25 全新 Stable Values API 解锁延迟不可变性，加速应用启动

在JDK25中，Java正式引入了一个全新API——StableValues。

StriverD·2025-06-08 10:57

Kotlin by关键字

classNewList(privatevallist:MutableList){funisEmpty()=list.isEmpty()funadd(item:@UnsafeVarianceT)=list.add

️ 邪神·2025-06-08 00:47

python打卡训练营打卡记录day47

defvisualize_attention_map(model,test_loader,device,class_names,num_samples=3):"""可视化模型的注意力热力图，展示模型关注的图像区域"""model.eval

yorushika_·2025-06-08 00:14

python pandas

许多函数基于numpypandas的两种数据结构序列Series类似于一维数组数据框DataFram类似于多维数组pandas的数据类型object-forstringvlauesdatetime-fortimevaluesint-forintegervaluesbool-forbooleanvaluesfloat-forfloatvaluesprint

舌耳·2025-06-07 23:13

spel 多层list嵌套表达式踩坑记

get(0)}",newTemplateParserContext());String_result=exp.getValue(evalContext,String.class);当avgTable?.

·2025-06-07 16:57

DeepSeek技术发展详细时间轴与技术核心解析

11月2日：发布DeepSeekCoder，这是代码智能的破冰之作，全面开源，商业应用无门槛，在HumanEval等权威编程基准测试中脱颖而出，性能超越同类开源模型CodeLlama，赋能开发者多语言代码生成

anneCoder·2025-06-07 12:02

【复杂指令遵循 Benchmark】论文分享：CodeIF-Bench

论文名称：CodeIF-Bench:EvaluatingInstruction-FollowingCapabilitiesofLargeLanguageModelsinInteractiveCodeGeneration

·2025-06-07 11:54

LightRag的兄弟项目VideoRag系统分析

1项目简介开源项目地址GitHub-HKUDS/VideoRAG:"VideoRAG:Retrieval-AugmentedGenerationwithExtremeLong-ContextVideos

·2025-06-07 10:47

Ubuntu ssh 永久添加私钥

使用ssh-keygen命令生成一个私钥打开终端，运行以下命令以确保ssh-agent正在运行：eval"$(ssh-agent-s)"使用ssh-add命令将私钥添加到ssh-agent：ssh-add

小妖666·2025-06-07 05:37

RAG基础知识概述

RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）是一种自然语言处理模型架构，旨在结合检索和生成两个关键的NLP（NaturalLanguageProcessing）任务。

原味奶茶_三分甜·2025-06-06 22:53

[论文阅读] 人工智能+项目管理 | 当 PMBOK 遇见 AI：传统项目管理框架的破局之路

Re-evaluatingProjectManagementintheFaceofArtificialIntelligenceProjectsAlexeyBurdakov,MaxJaihyunAhnSubjects

张较瘦_·2025-06-06 20:07

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）

一、核心概念与定位RAG是一种将检索（Retrieval）与生成（Generation）相结合的架构，旨在解决传统语言模型（如GPT系列）在处理需要外部知识的任务时的局限性。

allein_STR·2025-06-06 17:45

第四十天打卡

知识点回顾：彩色和灰度图片测试和训练的规范写法：封装在函数中展平操作：除第一个维度batchsize外全部展平dropout操作：训练阶段随机丢弃神经元，测试阶段eval模式关闭dropout作业：仔细学习下测试和训练代码的逻辑

wswlqsss·2025-06-06 16:41

react事件回调中，使用防抖失败的常见错误和正确用法

debounce（防抖函数）当回调函数用（体现在debounce内执行函数，而不是函数本身），报错代码：funcisnotafunctionTypeError:funcisnotafunctionateval

学习两年半的前端练习生·2025-06-06 09:20

C 解一元一次方程

#include#include#include#includeintnumSum=0,xSum=0;intisRight=0;voideval(char*numBuff,intisX){intnum=

天青如水·2025-06-06 04:51

小智医疗——总结

【1.0.0-beta4】基于LangChain4j实现聊天助手智能体后端服务聊天记忆隔离基于MongoDB实现聊天信息持久化基于FunctionCalling调用自定义业务逻辑支持RAG（Retrieval-AugmentedGeneration

松树戈·2025-06-05 22:14

catti二级笔译综合能力真题_【优质】CATTI二级笔译综合能力完型填空真题和答案...

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weixin_39637700·2025-06-05 21:10

React 第五十四节 Router中useRevalidator的使用详解及案例分析

前言useRevalidator是ReactRouterv6.4+引入的一个强大钩子，用于在数据路由（DataRouter）中手动触发路由数据的重新验证（revalidation）。

刺客-Andy·2025-06-05 17:32

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缓存控制HTTP标头设置为“无缓存、无存储、必须重新验证”

对于安全内容，请确保缓存控制HTTP标头设置为“no-cache,no-store,must-revalidate”（无缓存、无存储、必须重新验证）。如果应该缓存资产，请考虑将指令设

Never_Satisfied·2025-06-05 08:04

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