字节发了一个新的reasearch paper在vldb25上： ChatTS: Aligning Time Series with LLMs via Synthetic Data for Enhanced Understanding and Reasoning 支持时序数据这个模态的大模型，可能也可以叫做time serise foundation model 之所以需要让模型原生支持读取时序数据，是因为现在模型对时序数据的输入支持比较差，需要直接把具体的数值输入进去，个人理解这里有两个问题： * 模型对数字的感…
这周公司邀请了大佬来分享一下neon的一些场景，针对AI这块，neon的优势主要有几点： * serveless，秒级别拉起服务 * PITR，事务级别的状态闪回 * branching，可写快照 分享的时候演示的neon功能毫无疑问是非常强的，这里主要想来看看这几个功能对应的具体的需求到底是什么 serveless这个 可能是用户希望快速拉起一个数据库做测试，这个其实理由并不是很强，因为SQL lite等一些本地数据库在使用上应该相对来说更加方便。 希望是针对PG做快速拉起，比如希望利用pg vector以及数据…
未分类
Enhancing Cache-Augmented Generation (CAG) with Adaptive Contextual Compression for Scalable Knowledge Integration
论文问题与解答 1. 论文要解决的是什么样的问题？ 论文旨在解决大规模语言模型在处理知识密集型任务时面临的上下文窗口容量限制与动态知识管理的挑战。具体来说，Cache-Augmented Generation (CAG) 方法虽然通过预加载知识减少检索延迟，但难以应对大规模或频繁更新的知识库，且固定上下文窗口无法高效管理信息的相关性。 2. 前人是怎么研究这个问题的，现在水平如何？ Retrieval-Augmented Generation (RAG)：通过动态检索外部文档提升生成准确性，但存在延迟高、噪声敏感和…
https://docs.mem0.ai/openmemory/overview Mem0这边推出了一个用来管理memory的MCP server，应该是希望通过这套接口统一一下Memory相关场景的接口。 文档中写了他的特点： * Cross-Client Memory Access * Store context in Cursor and retrieve it later in Claude or Windsurf without repeating yourself. * Fully Local Memo…
agent as a judge这个框架本身是用来评估代码生成agent的效果的，并且提出了名为DevAI的测试集，用来评测AI开发任务的效果 https://deepwiki.com/metauto-ai/agent-as-a-judge/2-usage-guide 现成的codebase中，主要有3个feature可以用： * ask anything * 用自然语言去query codebase * agent evaluation * 使用AaaJ来评估developer agent的效果。这里有两种方式，…
PocketFlow的作者基于PocketFlow做了一个用来给Codebase生成文档的项目，算是简化版本的DeepWiki，这里介绍一下基本思路 核心代码就在nodes.py中 看deepwiki的流程图，这里的node都是串行执行的： IdentifyAbstractions 是把整个codebase丢给LLM，给的格式是文件目录，文件内容的tuple 输出若干个abstraction，对应的解释，以及相关的文件索引 输出格式是YAML 为了避免模型输出文件路径出问题，这里是让他输出文件路径对应的index，…
一个极简的Agent框架，核心点在于定义了节点的执行逻辑和转移逻辑 中文的可以看看这个 https://www.zhihu.com/question/1898055391348238271/answer/1898075972873491235 框架 Node 节点之间通过share store通信 * prep是从share store中获取数据 * exec是执行 * post是写回share store node还提供了一些retry + fallback的逻辑 Flow 看一个例子就行 这里revise >>…
PolyG: Effective and Efficient GraphRAG with Adaptive Graph Traversal 论文介绍 《PolyG: Effective and Efficient GraphRAG with Adaptive Graph Traversal》提出了一种自适应的图遍历策略，用于增强基于知识图谱的检索增强生成（GraphRAG）系统。传统的GraphRAG方法采用固定的图遍历策略（如广度优先搜索或随机游走），但不同问题类型需要不同的遍历策略，导致生成答案的质量和效率受限…
https://www.anthropic.com/news/contextual-retrieval 这篇文章介绍了一种名为“Contextual Retrieval”的新方法，用于改进基于检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）的信息检索系统。以下是文章的主要内容概述： 背景 在许多应用场景中，AI模型需要访问特定的背景知识，例如客户支持需要了解业务信息，法律分析需要了解大量案例数据。RAG 是一种常用的方法，通过从知识库中检索相关信息并将其附加到用户的输入中，从而…