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按专题浏览 →匹配正文:…、出现相似的短句,结果又可能变化。 把块切得更小也未必有用。一句“审核通过后领取设备”如果失去栏目标题,读者只能靠语义猜它是步骤。检索命中它时,原本明确的结构信息已经被切掉了。 更合理的顺序是先恢复区域与标题关系,再在各自的内容范围内切分。长栏目需要继续拆时,可以让子块继承必要的标题路径,知道自己来自“设备借用指南”下的“办理步骤”。 切分规则仍要控制长度,保留多少上下文也有成本。但这些取舍应发生在正确的结构上。若上游已经串栏,增加重叠窗口只是在复制同一处错位,不能把重复次数…
匹配口述回答:…世界模型和 LLM 不是缺一不可,应该按验证成本和失败风险选择最小可行组合。 举一个工具型 Agent 的例子,高层可以把任务拆成检索资料、核对约束、执行操作和验收结果,低层负责具体 API 调用。每一步环境反馈都可能让原计划失效,所以系统要保存已完成状态和副作用,再从当前事实重新规划。若工具调用不可逆,还要先做预检查或人工确认,不能依赖世界模型想象结果。 选算法前我会先用行为克隆或规则 planner 做基线,测清失败来自规划深度、模型预测还是执行噪声。若低层动作本身不可靠…
匹配追问:…策略? 场景切入 假设现在构建一个图文问答系统,图片中的文字模糊,用户问题还需要结合外部业务数据。你会怎样拆解视觉识别、模态对齐、检索和生成的失败点? 层层追问 视觉证据没读对怎样发现?……图文表示如何对齐?……数据对覆盖哪些长尾?……检索正确但回答矛盾时查什么?……端到端评测怎样分层? 直球技术 请从模态对齐、数据构建、视觉/OCR 证据、跨模态推理一致性、泛化和安全评测分析多模态大模型的主要落地挑战。
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