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本文提出D2R-RAG,一个模型无关且资源感知的框架,在延迟和VRAM约束下诊断和修复RAG系统中的事实错误,在FEVER和HotpotQA上实现了更好的准确性与效率权衡。
Gary Marcus指出,由于成本高昂,公司们正在转向更便宜的开源AI模型,这威胁到了Anthropic和OpenAI的市场地位。