RAG 2.0架构详解：构建端到端检索增强生成系统
RAG（检索增强生成）旨在通过提供额外上下文帮助大型语言模型（LLM）生成更精准的回答。现有的RAG系统由独立组件构成，效率不高。RAG 2.0提出了一种预训练、微调和对齐所有组件的集成方法，通过双重反向传播最大化性能。文章探讨了不同的检索策略，如TF-IDF、BM25和密集检索，并介绍了如SPLADE、DRAGON等先进算法。目前的挑战包括创建可训练的检索器和优化检索-生成流程。研究表明，端到端训练的RAG可能提供最佳性能，但资源需求高。未来研究需关注检索器的上下文化和与LLM的协同优化。
【AI系统】昇腾 AI 架构介绍
昇腾计算产业基于华为昇腾系列处理器，涵盖硬件、基础软件、应用使能等，构建全栈AI计算基础设施。华为通过开放硬件、开源软件，支持多框架，推动AI技术在端、边、云的广泛应用，促进AI产业生态繁荣。
见证数据的视觉奇迹——DataV Atlas
阿里云DataV的DataV-Atlas是一款专注于地理数据可视化的工具，提供时空数据分析和地图发布功能，适合快速创建地图并分享。与ArcGIS Server相比，DataV.GeoAtlas更侧重于数据可视化和云服务集成，适合非专业用户，而ArcGIS Server是全面的GIS服务平台，适合复杂分析和定制化应用。用户可通过阿里云免费试用DataV-Atlas，体验包括数据上传、地图制作和分析在内的功能。
2025全球12款人形机器人技术解密：工业/医疗/物流场景落地全解析
从特斯拉专注量产的Optimus Gen 2利用自动驾驶AI技术，到Boston Dynamics专为极端环境设计的特技机器人Electric Atlas，每款机器人都针对特定市场需求提供独特功能。中国企业如优必选机器人以1.6万美元的G1价格颠覆市场，而Agility Robotics的鸟类机器人Digit则通过创新的机器人即服务模式聚焦物流领域。