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RAG（Retrieval-Augmented Generation），是一种结合信息检索（IR）和生成式模型的技术框架。

RAG（Retrieval-Augmented Generation），是一种结合信息检索（IR）和生成式模型的技术框架。收起

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  • 当 AI 不再只是“看起来正确”
    过去一年，我和不少制造企业的 CIO、数字化负责人聊过 AI。大家谈起 AI 时都很兴奋：模型越来越强，应用越来越多，有的企业已经开始部署自己的知识助手和智能体。 但聊到最后，我经常会听到一句话：“这些 AI 看上去都不错，可真到了关键业务上，我们还是不太敢用。” 我一直觉得，这句话很真实。今天企业面临的问题，已经不是有没有 AI，而是 AI 给出的结论，业务人员到底敢不敢相信。一个答案可以写得很
    202
    08/06 15:05
    AI 西门子
    当 AI 不再只是“看起来正确”
  • RAG必将被吃掉
    质变科技创始人占超群在一次深度对话中探讨了AI记忆的重要性及其在企业AI基础设施中的作用。他认为记忆不仅是智能体进化的基础设施，更是企业AI的关键突破口。记忆层需要解决长期状态、动态写入、多源冲突等问题，并且需要中立、可携带、跨模型的特点。此外，他还提到记忆不仅仅是被动存储，而是需要具备计算能力，能够进行近存储计算，从而提高AI的可靠性。记忆层可以帮助企业更好地理解和利用其数据资产，促进智能体在企业生产力场景中的应用。
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    作为开源的智能体 AI 安全框架，Arm Metis 支持大规模 AI 驱动的上下文安全分析，助力更早识别软件漏洞、节省时间与成本 人工智能 (AI) 时代，现代软件系统依托日趋复杂的代码库、开发框架、运行时环境与程序库而建。随着这类系统的规模化落地，其产品交付前的安全漏洞识别难度也与日俱增。 为应对这一挑战，Arm 产品安全团队研发了 Metis 开源项目——一款专为规模化代码库识别复杂安全隐患
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    05/25 16:09
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  • 字节面试题｜Claude Code不用RAG用grep？底层设计哲学 + 源码解析
    Claude Code 不用 RAG 是基于三层考虑：代码场景下 RAG 有切片破坏结构、向量近似不准、索引滞后等本质问题；Claude Code 用 Grep 加 Glob 加 Read 三件套加上派子 agent 探索的设计，本质上是把检索决策权还给 LLM 自己，配合多轮迭代循环实现精准定位；更深层是 Anthropic 信任 LLM 的能力，押注模型会越来越强，所以选择“不替模型做决定”的设计哲学
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