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LightRAG: 港大黄超团队打造简单高效的RAG系统, 大幅降低大模型检索增强成本

项目地址：: ，结合了图结构与双层检索机制，显著降低了大模型检索增强的成本，同时提升了信息检索的准确性和效率。首先，通过引入图结构，LightRAG能够更好地捕捉实体之间的复杂依赖关系，实现全面的信息理解。其次，其双层检索策略允许系统同时处理具体和抽象的查询，确保用户获得既相关又丰富的响应。

整合海量公共数据，谷歌开源 AI 统计学专家 DataGemma

准确的统计数据、时效性强的信息，一直是大语言模型产生幻觉的重灾区。知识是现成的，但学是不可能学的。并非此身惰怠，只因现实太多阻碍。对于这个问题，谷歌在近日推出了自己筹划已久的大型数据库 Data Commons，以及在此基础上诞生的大模型 DataGemma。论文地址： Commons 是一个庞大的开源公共统计数据存储库，包含来自联合国（UN）、疾病控制与预防中心（CDC）、人口普查局、卫生部、环境机构、经济部门、非政府组织和学术机构等可信来源的大量统计数据。目前，整个语料库包含超过 2500 亿个数据点和超过 2

谷歌 AI 推出 CardBench 评估框架：含 20 个真实数据库，更全面评估基数估计模型

谷歌 AI 研究人员最新推出了 CardBench 基准，主要为学习型基数估计（cardinality estimation）满足系统评估框架需求。CardBench 基准是个综合评估框架，包含 20 个不同真实数据库中的数千次查询，大大超过了以往的任何基准。项目背景基数估计（cardinality estimation，简称 CE）是优化关系数据库查询性能的关键，涉及预测数据库查询将返回的中间结果数量，直接影响查询优化器对执行计划的选择。对于选择高效的连接顺序、决定是否使用索引以及选择最佳连接方法来说，准确的卡入

吴恩达团队新作：多模态多样本上下文学习，无需微调快速适应新任务

AIxiv专栏是机器之心发布学术、技术内容的栏目。过去数年，机器之心AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱：[email protected]；[email protected]本研究评估了先进多模态基础模型在 10 个数据集上的多样本上下文学习，揭示了持续的性能提升。批量查询显著降低了每个示例的延迟和推理成本而不牺牲性能。这些发现表明：利用大量演示示例可以快速适

国家药监局：AI 可用于药品说明书适老化改造、业务办理及政策咨询等场景

国家药监局今日印发《药品监管人工智能典型应用场景清单》（以下简称清单），旨在推动人工智能技术在药品监管领域的研究探索。清单列出了 15 个应用场景，如说明书适老化改造、业务办理及政策咨询等，完整内容下载见链接：：说明书适老化改造人工智能技术可用于药品说明书的适老化改造。许多老年人面临着阅读和理解药品说明书困难的问题，利用人工智能大语言模型，可以将药品说明书中专业术语和复杂表述转换为易于理解的语言，或抽取说明书中适合当前用药人的信息开展定制化说明；还可以将说明书文本转换为结构化信息，例如成分、用法、副作用等，便于特定

Karpathy称赞，从零实现LLaMa3项目爆火，半天1.5k star

项目中代码很多很全，值得细读。一个月前，Meta 发布了开源大模型 llama3 系列，在多个关键基准测试中优于业界 SOTA 模型，并在代码生成任务上全面领先。此后，开发者们便开始了本地部署和实现，比如 llama3 的中文实现、llama3 的纯 NumPy 实现等。十几个小时前，有位名为「Nishant Aklecha」的开发者发布了一个从零开始实现 llama3 的存储库，包括跨多个头的注意力矩阵乘法、位置编码和每个层在内都有非常详细的解释。该项目得到了大神 Karpathy 的称赞，他表示项目看起来不错，

如何审核个人征信报告？这些信息需要特别关注！

个人征信报告主要是用于放贷机构对借款人进行信用风险评估，广泛用于贷前、贷中、贷后全流程。详版个人征信报告中包含哪些内容，各项信息的作用，本文带您详细了解详情。

Hologres揭秘:深度解析高效率分布式查询引擎

Hologres（中文名交互式分析）是阿里云自研的一站式实时数仓，这个云原生系统融合了实时服务和分析大数据的场景，全面兼容PostgreSQL协议并与大数据生态无缝打通，能用同一套数据架构同时支持实时写入实时查询以及实时离线联邦分析。它的出现简化了业务的架构，与此同时为业务提供实时决策的能力，让大数据发挥出更大的商业价值。Hologres作为HSAP服务分析一体化的落地最佳实践，其查询引擎是一个完全自研的执行引擎，它的核心设计目标是支持所有类型的分布式分析和服务查询，并做到极致查询性能。为了做到这一点，我们借鉴了各

百分点大数据技术团队：ClickHouse国家级项目性能优化实践

编者按ClickHouse自从2016年开源以来便备受关注，主要应用于数据分析（OLAP）领域，各个大厂纷纷跟进大规模使用。百分点科技在某国家级项目建设中完成了多数据中心的ClickHouse集群建设，日增千亿数据量，在此基础上进行优化与性能调优，能够更好地解决部署规模扩大和数据量扩容等问题。本文结合项目的数据规模及业务场景，重点介绍了百分点大数据技术团队在ClickHouse国家级项目建设中的性能优化实践。一、概览2020年4月，百分点大数据技术团队结合某国家级多数据中心的Clickhouse集群建设，发表了“C

Hologres揭秘：高性能原生加速MaxCompute核心原理

Hologres（中文名交互式分析）是阿里云自研的一站式实时数仓，这个云原生系统融合了实时服务和分析大数据的场景，全面兼容PostgreSQL协议并与大数据生态无缝打通，能用同一套数据架构同时支持实时写入实时查询以及实时离线联邦分析。它的出现简化了业务的架构，与此同时为业务提供实时决策的能力，让大数据发挥出更大的商业价值。从阿里集团诞生到云上商业化，随着业务的发展和技术的演进，Hologres也在持续不断优化核心技术竞争力，为了让大家更加了解Hologres，我们计划持续推出Hologres底层技术原理揭秘系列，从