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AI資訊

Meta超級智能實驗室突破RAG技術瓶頸：REFRAG框架讓推理速度飆升30倍

Meta超級智能實驗室推出REFRAG技術，使大型語言模型在檢索增強生成任務中的推理速度提升超過30倍。這項突破性成果發表於相關論文，深刻變革AI模型運作方式。該實驗室今年6月在加州成立，源於扎克伯格對Llama4模型的重視。

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清華與東北大學聯合推出 UltraRAG 2.0：50 行代碼實現高性能檢索增強生成系統

清華大學等機構聯合發佈UltraRAG2.0，這是首個基於MCP架構的RAG框架，旨在簡化系統構建流程。通過編寫YAML文件即可聲明覆雜邏輯（如串行、循環和條件分支），顯著降低開發難度，幫助科研人員快速實現多階段推理系統。

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清華與東北大學聯合推出 UltraRAG 2.0：50 行代碼實現高性能檢索增強生成系統

通義開源視覺感知多模態RAG推理框架VRAG-RL

近日，通義實驗室自然語言智能團隊正式發佈並開源了VRAG-RL——一款視覺感知驅動的多模態RAG推理框架，旨在解決在真實業務場景中，AI如何從圖像、表格、設計稿等視覺語言中檢索關鍵信息並進行精細化推理的難題。在複雜視覺文檔知識庫中檢索並推理關鍵信息，一直是AI領域的一大挑戰。傳統的檢索增強型生成（RAG）方法在處理視覺豐富信息時顯得力不從心，主要因爲它們難以應對圖像、圖表等視覺內容，且現有視覺RAG方法受限於固定的檢索-生成流程，難以充分挖掘視覺信息中的關鍵知識。

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阿里通義實驗室開源視覺文檔RAG系統ViDoRAG，準確率達79.4%

近日，阿里巴巴通義實驗室宣佈開源其最新研發成果——ViDoRAG，這是一款專爲視覺文檔理解設計的檢索增強生成（RAG）系統。ViDoRAG在GPT-4o模型上的測試顯示，其準確率達到了令人矚目的79.4%，相較傳統RAG系統提升了10%以上。這一突破標誌着視覺文檔處理領域邁出了重要一步，爲人工智能在複雜文檔理解上的應用提供了新的可能性。多智能體框架賦能視覺文檔理解ViDoRAG並非傳統的單一模型，而是採用了創新的多智能體框架設計。據介紹，該系統結合了動態迭代推理代理（Dynamic Iterative Reason

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