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Italian Wikipedia
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用户寻求 LM Studio 的离线意大利维基百科 RAG 设置
一位 Reddit r/LocalLLaMA 版块的用户正在寻求有关使用 LM Studio 设置离线检索增强生成 (RAG) 系统的建议。他们的目标是索引整个意大利维基百科，以便他们的本地 LLM 在没有互联网连接的情况下访问事实知识。用户正在寻找干净、纯文本的意大利维基百科转储的最佳来源，并就 LM Studio 是否能够处理如此大的数据集的索引，或者是否需要替代的管道来创建向量数据库提供指导。
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研究人员探索用于深度伪造音频检测的监督对比学习
研究人员探索了监督对比学习技术以改进深度伪造音频检测。他们的研究侧重于使用跨批次队列改变相似度度量（如余弦相似度和角度相似度）以及不同的负样本缩放方法。研究结果表明，在特定评估数据集上，使用延迟队列的余弦相似度取得了最佳性能，而角度相似度在减少对大型负样本集依赖方面显示出潜力。