上下文窗口
RAG 作者：RAG 已死，RAG 万岁！
RAG（Retrieval-Augmented Generation）作为一种方法，旨在通过检索外部知识来增强语言模型。尽管大上下文窗口技术不断进步，RAG在解决生成式语言模型的缺陷方面依然不可或缺。
OpenAI悄悄蓄力！ChatGPT改进记忆功能，AI将会了解你的一生，还有一批新模型在路上
OpenAI近期发布更新，ChatGPT现在可以参考用户的所有对话。然而，数据安全和隐私问题引发了争议。新版本的推出可能带来更高级别的上下文窗口和音乐生成模型。
速递｜《指环王》级文本吞吐，谷歌发布Gemini2.5 Pro的能效比突破密码
谷歌发布下一代AI推理模型Gemini 2.5，具备多模态能力，并在多个基准测试中表现优异。该模型通过Google AI Studio提供给开发者，并计划在未来几周公布其API定价。
谷歌提出Titans：突破算力限制，扩展上下文
专注AIGC领域的专业社区，关注微软&OpenAI、百度文心一言等大语言模型发展和应用落地。谷歌发布新研究Titans，通过神经长期记忆模块扩展大模型上下文窗口至200万token，超越现有Transformer模型。
谷歌三款新模型齐发，Gemini-2.0-Pro免费、跑分超o1登顶第一，适合编码、处理复杂提示！
Gemini 2.0系列新版本发布，包括Pro实验版、Flash Lite和Flash Thinking。Pro在编码、数学等方面表现最优，Flash Lite性价比高；Google AI Studio提供免费访问Pro实验版，并且强化安全性设计。
大模型超长窗口上下文与检索增强生成——RAG
本文介绍了大模型窗口与检索增强技术的关系及其重要性，并讨论了如何解决长对话问题。强调了大模型窗口的重要性以及其限制条件，指出大模型窗口并不是越大越好，更不可能无限大。同时探讨了上下文窗口和RAG技术在医疗等特殊场景中的应用及准确性保证问题。