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National Inventory of Architectural Heritage
National Inventory of Architectural Heritage
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OpenAI subreddit 用户寻求聊天评估基准
一位 r/OpenAI subreddit 的用户正在寻求用于评估聊天模型性能的数据集和基准的建议。他们特别关注衡量多轮对话准确性和内存管理，并指出 LongBench、NIAH 和 RULER 等现有基准可能已过时。该用户旨在识别当前最先进的方法并找出自己工作中的薄弱环节，目前不包括基于代理的评估。
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上下文工程：在大型上下文窗口之外优化LLM信息
上下文工程已成为AI开发中的一个关键学科，其重点在于优化提供给大型语言模型（LLM）的信息，而不仅仅是增加上下文窗口的大小。这种做法涉及仔细选择和构建数据，以确保模型能够获得给定任务最相关的信息，从而提高推理能力、降低延迟并减少成本。采用了诸如语义分块、分层检索和上下文压缩等技术来最大化信号并最小化噪声，确保模型能够有效地利用呈现给它们的信息。