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OpenAI 首席科学家 Ilya Sutskever 宣布离职

OpenAI 首席科学家 Ilya Sutskever 刚刚在社交媒体宣布已从 OpenAI 离职,同时附带了一张与 OpenAI 董事会成员、以及高层领导的合照。 近十年后,我做出了离开 OpenAI 的决定。公司的发展轨迹堪称奇迹,我相信 OpenAI 将在 @sama、@gdb、@miramurati 以及现在的 @merettm 的研究团队领导下,打造出既安全又有益的 AGI。 能与大家共事是我的荣幸,我会非常想念大家的。 再见了,感谢你们所做的一切。我对接下来的工作充满期待——这个项目对我个人意义非凡,我会在适当的时候与大家分享细节。 合照人物介绍(从左往右): OpenAI 研究团队 leader Jakub Pachocki OpenAI 总裁兼联合创始人Greg Brockman OpenAI 联合创始人兼首席科学家 Ilya Sutskever OpenAI CEO Sam Altman(OpenAI 董事会成员) OpenAI CTOMira Murati 去年 11 月 OpenAI 董事会发生大动荡后,许多员工纷纷在社交媒体表达了自己的态度,但 Ilya Sut...

Advanced RAG 07:在RAG系统中进行表格数据处理的新思路

编者按: 目前,检索增强生成(RAG)系统成为了将海量知识赋能于大模型的关键技术之一。然而,如何高效地处理半结构化和非结构化数据,尤其是文档中的表格数据,仍然是RAG系统面临的一大难题。 本文作者针对这一痛点,提出了一种处理表格数据的新颖解决方案。作者首先系统性地梳理了RAG系统中表格处理的核心技术,包括表格解析、索引结构设计等,并评述了现有的一些开源解决方案。在此基础上,作者提出了自己的创新之处——利用Nougat工具准确高效地解析文档中的表格内容,使用语言模型对表格及其标题进行内容摘要,最后构建一种新型的document summary索引结构,并给出了完整的代码实现细节。 这种方法的优点是既能有效解析表格,又能全面考虑表格摘要与表格之间的关系,且无须使用多模态LLM,能够节省解析成本。让我们拭目以待该方案在实践中的进一步应用和发展。 作者 | Florian June 编译|岳扬 RAG系统的实现是一项极具挑战性的任务,特别是需要解析和理解非结构化文档中的表格时。而对于经过扫描操作数字化的文档(scanned documents)或图像格式的文档(documents in ima...

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