在传统的RAG框架中，检索单元通常较短，如100字的维基百科段落。检索器需要在庞大的语料库中搜索，这增加了检索负担。为了减轻这种负担，作者提出了LongRAG框架，包括“长检索器”和“长阅读器”，将整个维基百科处理成4K-token的单位，使检索单元减少至60万，大大减轻了检索器的负担，显著提高了检索性能。在不需要训练的情况下，LongRAG在NQ和HotpotQA（全维基）上达到了62.7%和6

问题比如点击四川，进行下钻，需要获取点击区域的name属性,根据name进而异步获取四川的地图的json，如下图所示：echart和gl版本Loaded claygl, version 1.2.1echarts-gl.min.js:1 Loaded echarts, version 4.6.0事件绑定写法myChart.on('click', function (clickpar...

在Oracle 10g中，推出了Bigfile tablespace的概念。表空间Tablespace从Oracle 10g以后就分为两个类型，smallfile tablespace和bigfile tablespace。过去一个表空间对应多个数据文件我们称为Smallfile Tablespace。所谓Bigfile Tablespace最显著的差别就是一个表空间只能对应一个数据文件。Bigf

本论文介绍了一种能够实现全双工操作的生成性对话系统，允许无缝互动。该系统基于大型语言模型（LLM），并与感知模块、运动功能模块以及一个简单的有限状态机（称为神经FSM）结合。感知和运动功能模块协同工作，使系统能够同时与用户进行说话和聆听。LLM生成文本标记以响应查询，并通过发出控制标记给神经FSM来自主决定何时开始回应、等待或打断用户。这些任务通过在实时对话的序列化视图上进行下一个标记的预测来完成

大型语言模型(llm)可以对广泛的信息进行检索、推理和推断。在健康方面，迄今为止，大多数LLM工作都集中在临床任务上。然而，很少整合到临床任务中的移动和可穿戴设备为个人健康监测提供了丰富、连续和纵向的数据来源。本文提出一个新模型，个人健康大型语言模型(PH-LLM)，一个经过微调的Gemini版本，用于对数字时间序列个人健康数据的文本理解和推理，用于睡眠和健身应用。

大型语言模型（LLMs）在理解和推理长文本上下文方面的能力是各领域进步的关键。然而，它们在识别相关上下文和记忆搜索方面仍存在困难。为了解决这个问题，我们引入了Query-aware Inference for LLMs（Q-LLM）系统，该系统旨在像人类认知一样处理广泛的序列。通过专注于与给定查询相关的记忆数据，Q-LLM能够在固定窗口大小内准确捕捉相关信息，并为查询提供精确答案。它不需要额外的训

在传统的RAG框架中，检索单元通常较短，如100字的维基百科段落。检索器需要在庞大的语料库中搜索，这增加了检索负担。为了减轻这种负担，作者提出了LongRAG框架，包括“长检索器”和“长阅读器”，将整个维基百科处理成4K-token的单位，使检索单元减少至60万，大大减轻了检索器的负担，显著提高了检索性能。在不需要训练的情况下，LongRAG在NQ和HotpotQA（全维基）上达到了62.7%和6

该论文提出了一种名为NoiseBoost的方法，通过噪声扰动来缓解多模态大语言模型(MLLM)中的幻觉问题。论文分析指出，幻觉主要源于大语言模型固有的总结机制，导致对语言符号的过度依赖，而忽视了视觉信息。NoiseBoost通过在视觉特征中加入噪声扰动，作为一种正则化手段，促进视觉和语言符号之间的注意力权重平衡。实验结果显示，NoiseBoost不仅在监督微调和强化学习中提升了模型性能，还首次实现

本文介绍一个为ML工程师构建的应用程序框架：Streamlit用300行Python代码编写一个具有实时神经网络推理的语义搜索引擎。根据我的经验，每一个重要的机器学习项目最终都是由充满bug和不可维护的内部工具拼凑起来的。这些工具——通常是jupiter notebook和Flask应用的补丁——很难部署，需要对客户端-服务器架构进行推理，并且不能很好地与像Tensorflow GPU会话这样的机

可穿戴技术的普及使得传感器数据的大量生成成为可能，为健康监测、活动识别和个性化医疗的进步提供了重要机会。然而，这些数据的复杂性和规模也带来了建模和分析的巨大挑战，从时间序列建模到深度学习技术，各种方法相继应用。最新的前沿是采用大型语言模型（LLMs），如GPT-4和Llama，用于通过可穿戴传感器数据分析、建模、理解和生成人类行为。这篇综述探讨了将LLMs应用于基于传感器的人类活动识别和行为建模的