洞察 Insights
RAG范式进阶:动态化与参数化 RAG 如何重塑大模型与未来智能体的知识边界
清华大学艾清遥博士团队提出的动态化与参数化RAG技术,通过将外部知识实时注入大模型的内部表示和参数,解决了传统RAG的静态黑箱问题,显著提升了LLM的知识利用效率与适应性。这项突破不仅将极大提高企业级AI的实用性和可靠性,降低运营成本,更将成为AI Agent迈向自主学习与具身智能的关键一步,预示着未来AI系统将具备更深层次的持续学习和认知迭代能力。
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