Meta超级智能实验室首篇论文：重新定义RAG

原创 于 2025-09-08 15:00:00 发布 · 1k 阅读 · 9 ·
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金磊 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

Meta超级智能实验室的首篇论文，来了——

提出了一个名为REFRAG的高效解码框架，重新定义了RAG（检索增强生成），最高可将首字生成延迟（TTFT）加速30倍。

毕竟算是超级智能实验的“开山之作”，研究一出，就已经在网上掀起了不少的热议。

例如Reddti网友表示：

若效果真如研究所说的那样，那对RAG来说是相当不错的改进，看起来可以做到在不牺牲准确性的情况下，能显著提高速度和上下文大小。

天下苦RAG上下文计算冗余久矣

首先，我们需要理解并回顾一下RAG的工作原理。

当一个大型语言模型（LLM）被

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在吊桥任务中，尽管多数队伍能在遥控的辅助下通过不连续的木板，但几乎没有队伍能在无辅助的情况下“把绳子拉下、把木板当桥板用”，这暴露出当前机器人在。这次全户外的环境也给机器人的感知能力带来了不小的挑战：来自光照、风、阴影等细微环境变化的扰动会不断累积成误差，成为影响任务成功率的关键变量。此外，相比于室内，在信号弱的野外，机器人更依赖自身IMU（惯性测量单元）、激光雷达与本地推理能力，难度再上台阶。在比赛中，上一秒香蕉皮的位置还很准确，但当机器人准备下爪抓取时，一阵风吹来，香蕉皮被吹偏，感知瞬间被打乱。
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