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Meta超级智能实验室首篇论文:重新定义RAG

Meta超级智能实验室首篇论文:重新定义RAGv2.22.59.93

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Meta超级智能实验室首篇论文:重新定义RAG下载方式:

①通过浏览器下载

打开“Meta超级智能实验室首篇论文:重新定义RAG”手机浏览器(例如百度浏览器)。在搜索框中输入您想要下载的应用的全名,点击下载链接【blog.mobile.blog.m.lituxb.com】网址,下载完成后点击“允许安装”。

②使用自带的软件商店

打开“Meta超级智能实验室首篇论文:重新定义RAG”的手机自带的“软件商店”(也叫应用商店)。在推荐中选择您想要下载的软件,或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

③使用下载资源

有时您可以从“”其他人那里获取已经下载好的应用资源。使用类似百度网盘的工具下载资源。下载完成后,进行安全扫描以确保没有携带不 安全病毒,然后点击安装。

Meta超级智能实验室首篇论文:重新定义RAG安装步骤:

🦛🤽🏇第一步:🏀访问Meta超级智能实验室首篇论文:重新定义RAG官方网站或可靠的软件下载平台:访问(http://blog.mobile.blog.m.lituxb.com/)确保您从官方网站或者其他可信的软件下载网站获取软件,这可以避免下载到恶意软件。

🏌️🚴🐌第二步:💐选择软件版本:根据您的操作系统(如 Windows、Mac、Linux)选择合适的软件版本。有时候还需要根据系统的位数(32位或64位)来选择Meta超级智能实验室首篇论文:重新定义RAG。

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🌰🦘🏂第五步:🦘启动软件:安装完成后,通常会在桌面或开始菜单创建软件快捷方式,点击即可启动使用Meta超级智能实验室首篇论文:重新定义RAG软件。

🎋🏋️🐮第六步:🏈更新和激活(如果需要): 第一次启动Meta超级智能实验室首篇论文:重新定义RAG软件时,可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新,以确保使用的是最新版本,这有助于修复已知的错误和提高软件性能。

特别说明:Meta超级智能实验室首篇论文:重新定义RAG软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件,电脑版需要先安装模拟器,然后再安装APK文件。

Meta超级智能实验室首篇论文:重新定义RAG使用讲解

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Meta超级智能实验室首篇论文:重新定义RAG讲解

🥀第二步:选择需要转换的文件格式 打开软件界面选择你需要的功能,Meta超级智能实验室首篇论文:重新定义RAG支持,PDF互转Word,PDF互转Excel,PDF互转PPT,PDF转图片等。

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🍃第三步:点击【开始转换】按钮点击“开始转换”按钮, 开始文件格式转换。等待转换成功后,即可打开文件。三步操作,顺利完成文件格式的转换。

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进入Meta超级智能实验室首篇论文:重新定义RAG教程

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2.打开修改器

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4.点击进入Meta超级智能实验室首篇论文:重新定义RAG,打开选关界面。

5.关闭修改器(不然容易闪退)

以上就是没有记录的使用方法,希望能帮助大家。

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Meta超级智能实验室首篇论文:重新定义RAG2024更新

  而大兴天子独孤昊……闵彦章太了解了,他不会全力

> 厂商新闻《Meta超级智能实验室首篇论文:重新定义RAG》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-09-09 17:13

    • 编辑:CN

    金磊 发自 凹非寺
    量子位 | 公众号 QbitAI

    Meta超级智能实验室首篇论文,来了——

    提出了一个名为REFRAG的高效解码框架,重新定义了RAG(检索增强生成),最高可将首字生成延迟(TTFT)加速30倍。



    毕竟算是超级智能实验的“开山之作”,研究一出,就已经在网上掀起了不少的热议。



    例如Reddti网友表示:

      若效果真如研究所说的那样,那对RAG来说是相当不错的改进,看起来可以做到在不牺牲准确性的情况下,能显著提高速度和上下文大小。



    天下苦RAG上下文计算冗余久矣

    首先,我们需要理解并回顾一下RAG的工作原理。

    当一个大型语言模型(LLM)被要求回答需要精确背景知识的问题时,如果仅依赖它内部参数化的知识,可能会出现事实性错误或信息滞后等情况。

    而RAG就通过一个外部知识库(如企业文档、专业数据库等)进行检索,将与问题最相关的信息提取出来,作为上下文与原始问题一同提供给LLM。LLM在获得这些精确的参考资料后,就能生成内容更可靠、更具时效性的答案。

    然而,这个模式在工程方面也带来了不小的挑战,即推理效率与信息量的权衡

    当AI检索到的参考资料非常多(也就是我们通常说的“长上下文”)时,LLM的处理负担会大幅增加。

    模型处理上下文的计算复杂度通常与上下文长度的平方成正比,导致生成第一个字的延迟(Time-to-First-Token, TTFT)显著增加,这直接影响了实时交互应用的用户体验。

    同时,处理长上下文也意味着更高的计算和内存开销,为系统的规模化部署带来了挑战。



    基于这样的背景,Meta超级智能实验室的研究人员发现,在RAG应用中,LLM处理检索到的多个文档时,其计算过程存在大量冗余

    通过实验,他们观察到模型内部的注意力机制在处理这些文档时,呈现出一种“块对角”(block-diagonal)的稀疏模式。

    这意味着,模型的注意力主要集中在单个文档内部,以及各文档与用户问题之间的关联上。而不同文档片段之间的交叉注意力得分通常很低,表明它们之间的关联性较弱。

    然而,标准的Transformer架构并不会区分这些关联性的强弱,而是对上下文中的所有词元(token)进行全局的注意力计算,这导致了大量计算资源被消耗在分析那些关联性很弱的文档片段上。

    基于这一观察,研究团队提出:RAG解码过程中的大部分注意力计算对于最终结果的贡献有限,可以在不显著影响性能的前提下被优化或移除。

    REFRAG,就此应运而生。

    REFRAG:一种选择性压缩解码方案

    REFRAG这个框架,主要通过“压缩(Compress)、感知(Sense)、扩展(Expand)”的流程,优化了LLM处理外部知识的方式。



    压缩:将上下文转换为紧凑表征

    REFRAG首先改变了上下文的呈现方式,它没有将所有检索到的原始文本直接输入给主LLM,而是引入了一个轻量级的编码器模型。

    这个编码器将长篇的参考资料切分为多个“块”(chunks),并为每个“块”生成一个紧凑的向量表示——“块嵌入”(chunk embedding)。这个“块嵌入”可以视为原始文本块的浓缩摘要。

    这一步骤带来了两个直接的好处,首先就是缩短输入序列长度,因为LLM需要处理的输入从数千个词元缩减为数百个“块嵌入”,显著降低了后续的计算量。

    其次是由于这些“块嵌入”可以被预先计算并存储,当知识库中的同一文档被再次检索时,系统可以直接调用缓存的嵌入,避免了重复的编码计算。

    感知:智能判断关键信息

    考虑到并非所有信息都适合压缩,某些包含关键细节的文本片段需要被保留。

    为此,REFRAG训练了一个基于强化学习(RL)的策略网络。

    这个网络的功能是分析所有的“块嵌入”和用户问题,判断哪些文本块包含最核心的信息,需要以原始文本的形式呈现给LLM。

    扩展:结合压缩与原始文本

    经过前两步的处理,最终输入到主LLM的是一个混合序列,它包含了大部分上下文的“块嵌入”(压缩表示)和少量被判断为关键的“原始文本块”。

    LLM基于这份经过优化的输入材料来生成答案,大部分背景信息通过压缩表示快速获取,而核心细节则通过原始文本进行精确理解。通过这种方式,REFRAG在保留关键信息的同时,最大限度地降低了计算负载。

    性能无损,效率提升

    根据论文数据,REFRAG框架在多个维度上取得了较为不错的成果。

    例如在推理速度方面,以首字生成延迟(TTFT)为例,REFRAG实现了最高30.85倍的加速。与之前的先进方法相比,也取得了3.75倍的提升。

    这意味着在需要快速响应的场景下,系统的延迟可以得到有效控制。



    其次,实验还表明,在获得显著加速的同时,REFRAG在困惑度(Perplexity)以及多种下游任务(如问答、摘要)的准确率上,与使用完整上下文的基线模型相比没有性能损失

    此外,由于压缩技术使得模型能在同等计算预算下处理更多信息,上下文窗口等效扩大了16倍,这在某些任务上反而带来了性能增益。

    据了解,这个方法的设计不仅适用于RAG,也适用于多轮对话、长文档摘要等其他需要处理长上下文信息的任务。

    总而言之,Meta超级智能实验室的这项研究,通过巧妙的算法设计,有效解决了当前大模型在处理长上下文时面临的核心效率问题。REFRAG为开发更高效、更经济、更具扩展性的AI应用提供了一个重要的解决方案。

    参考链接:
    [1]https://arxiv.org/abs/2509.01092
    [2]https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1nai17r/new_research_from_meta_superintelligence_labs_big/

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    六、1.bug修复,提升用户体验;2.优化加载,体验更流程;3.提升安卓系统兼容性

    七、1、修复部分机型bug;2、提高游戏流畅度;

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