逐渐走向实用，揭秘世界顶尖人形机器人ASIMO
从《列子·汤问》传说中以假乱真的舞者到现在科幻作品中的各种类人机器人，人类从没停止过对创造类人机器的幻想。而随着机器人学、人工智能和计算科学等科学技术的发展，人类长久以来的梦想正在逐渐成为现实，我们的生活中也渐渐开始有了它们的身影。
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。
探索云原生数据库：MongoDB Atlas 的实践与思考
【10月更文挑战第21天】本文探讨了MongoDB Atlas的核心特性、实践应用及对云原生数据库未来的思考。MongoDB Atlas作为MongoDB的云原生版本，提供全球分布式、完全托管、弹性伸缩和安全合规等优势，支持快速部署、数据全球化、自动化运维和灵活定价。文章还讨论了云原生数据库的未来趋势，如架构灵活性、智能化运维和混合云支持，并分享了实施MongoDB Atlas的最佳实践。
生成式AI入门必读：基本概念、数据挑战与解决方案
许多企业正在选择MongoDB Atlas。其原生向量搜索功能，加上统一的 API 和灵活的文档模型，对于寻求通过 RAG 方法提取专有数据来增强 LLM 的企业来说，是一个有吸引力的选择。