RAG新突破：块状注意力机制实现超低延迟检索增强
检索增强生成（RAG）技术结合检索和生成模型，有效提升大型语言模型的知识获取能力。然而，高推理延迟限制了其在实时场景的应用。论文《Block-Attention for Low-Latency RAG》提出块状注意力机制，通过将输入序列划分为独立块并预先计算缓存KV状态，显著降低推理延迟。实验结果显示，该机制在保持模型准确性的同时，大幅提高了推理效率。
基于深度混合架构的智能量化交易系统研究： 融合SSDA与LSTM自编码器的特征提取与决策优化方法
本文探讨了在量化交易中结合时序特征和静态特征的混合建模方法。通过整合堆叠稀疏降噪自编码器（SSDA）和基于LSTM的自编码器（LSTM-AE），构建了一个能够全面捕捉市场动态特性的交易系统。SSDA通过降噪技术提取股票数据的鲁棒表示，LSTM-AE则专注于捕捉市场的时序依赖关系。系统采用A2C算法进行强化学习，通过多维度的奖励计算机制，实现了在可接受的风险水平下最大化收益的目标。实验结果显示，该系统在不同波动特征的股票上表现出差异化的适应能力，特别是在存在明确市场趋势的情况下，决策准确性较高。
神经codec模型相关论文
本文汇总了近年来在神经音频编解码器和语音语言模型领域的多项重要研究，涵盖从2020年到2024年的最新进展。这些研究包括端到端的音频编解码器、高效音频生成、高保真音频压缩、多模态表示学习等。每项研究都提供了详细的论文链接、代码和演示页面，方便读者深入了解和实验。例如，SoundStream（2021）提出了一种端到端的神经音频编解码器，而AudioLM（2022）则通过语言建模方法生成音频。此外，还有多个项目如InstructTTS、AudioDec、HiFi-Codec等，分别在表达性TTS、开源高保真音频编解码器和高保真音频压缩方面取得了显著成果。
基于图神经网络的大语言模型检索增强生成框架研究：面向知识图谱推理的优化与扩展
本文探讨了图神经网络（GNN）与大型语言模型（LLM）结合在知识图谱问答中的应用。研究首先基于G-Retriever构建了探索性模型，然后深入分析了GNN-RAG架构，通过敏感性研究和架构改进，显著提升了模型的推理能力和答案质量。实验结果表明，改进后的模型在多个评估指标上取得了显著提升，特别是在精确率和召回率方面。最后，文章提出了反思机制和教师网络的概念，进一步增强了模型的推理能力。
如何构建一套qwen-max智能体拥有媲美通义千问在线接口的能力
基于Qwen-Max构建的智能系统，融合了自然语言处理、决策引擎、任务识别与工具选择等技术，具备强大的多模态理解和生成能力。该系统能自动分析用户输入，识别任务类型，选择最优工具执行任务，并整合结果反馈给用户，广泛应用于查询、生成、翻译和图像处理等多个领域，显著提升了任务处理效率和智能化水平。