2023年8月21日 · SimplyRetrieve is an open-source tool with the goal of providing a fully localized, lightweight and user-friendly GUI and API platform for Retrieval-Centric Generation (RCG) approach to the machine learning community.

RCG is a self-conditioned image generation framework that achieves SOTA unconditional image generation performance on ImageNet 256x256, bridging the long-standing performance gap between unconditional and class-conditional image generation. Update FID evaluation and results to follow ADM suite by providing statistics in torch-fidelity.

RAG， Retrieval-Augmented Generation, 众所周知本次 llm 浪潮主打的就是一个 Generation，生成，而 Retrieval-augmented 就是指除了 llm 本身已经学到的知识之外，通过外挂其他数据源的方式来增强 LLM 的能力，这其中就包括了外部 向量数据库 、外部 知识图谱 、甚至直接把现有的 ES 接入，或者干脆把现有的生产环境下的搜索引擎接入等方式。 接入的方式也大同小异，首先检索外挂数据源中与用户给出的上下文相关的内容，合并之后做 embedding 给到所用的 llm ，最后 …

RCG是一种创新的自监督图像生成框架，在ImageNet 256x256数据集上达到了无条件图像生成的最佳性能。 该框架缩小了无条件和有条件图像生成之间的性能差距。

Retrieval-Augmented Generation (RAG) is the process of optimizing the output of a large language model, so it references an authoritative knowledge base outside of its training data sources before generating a response.

Code for "A Novel Convolution Transformer-Based Network for Histopathology Image Classification Using Adaptive Convolution and Dynamic Attention" - tahirlee/RCG-Net-convolution-tr...

在人工智能的发展中，检索增强型生成（RAG）、检索关闭型生成（ROG）和检索中心型生成（RCG）是关键技术。 它们的核心思想是使用外部数据源来增强大型语言模型的能力，从而实现更精确和可靠的信息生成。 本文将深入解析这三种方法的具体概念，以及它们在角色分离、知识整合方式以及生成文本的准确性和可靠性方面的差异。 RAG (Retrieval-Augmented Generation)：检索增强型生成。 这是一种方法，通过将外部数据源整合到大型语言模型（LLMs）中，来增强 …

2023年11月16日 · With RCG, the primary role of the GenAI model is to interpret rich retrieved information from a company’s indexed data corpus or other curated content. Rather than memorizing data, the model focuses on fine-tuning for …

2025年1月20日 · Retrieval-Augmented Generation (RAG) and Cache-Augmented Generation (CAG) represent two methodologies to achieve this by augmenting the model’s capabilities with external data. While RAG integrates knowledge dynamically at inference time, CAG preloads relevant data into the model’s context, aiming for speed and simplicity.

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