本期关键词：车辆巡检机器人、铁路标桩、智能运维、大模型归因、RAG
（1）铁路信号工的“黑科技”，超酷！
导读：铁路信号工的智能“黑科技”有多酷？今天小编就带大家走进中国铁路西安局集团有限公司电务检修基地，一起去看看自动喷漆机器人、AGV搬运机器人、长臂机器人、器材全寿命管理系统、负压吸尘设备、智能仓储架……
（2）分享 | 城轨车辆智能巡检机器人的应用与展望
导读：在第七届中国城市轨道交通智慧运维大会上，广州地铁何晔发表了《城轨车辆智能巡检机器人的应用与展望》，就城轨车辆智能巡检机器人进行了详细探讨，分享了运维现状、智能巡检机器人应用情况以及对未来展望。
（3）时速15公里！铁路上还有这么迷你的一款车
导读：钢轨上只能跑火车？那可不一定！这不就有一辆“敞篷小跑车”“萌萌哒”跑在铁路上。这么“迷你”的“小黄车”是干吗的？今天我们来到中国铁路上海局集团有限公司徐州工务段带你一起揭秘。
（1）铁路边的这些标志桩都代表啥意思
导读：大家是否注意到铁路沿线会有一排排整齐的标桩，这些标桩大小不同、涂装各异，它们可是有着自己的专属职能，今天小编就带你一起了解铁路标桩背后的故事。
（2）涨知识| 股道、道岔编号及股道的有效长度
导读：我国铁路采用左侧行车，并且原则上规定以开往北京的方向为上行方向，背离北京的方向为下行方向。在车站上为了作业和维修管理上的方便，站内线路及道岔由工务部门会同电务部门和车站共同统一顺序编号，那么股道、道岔编号方法是什么？
（3）钢轨也照镜子 ？
导读：人们平时妆容打扮需要照镜子，但是，小伙伴们知道吗，钢轨也要照镜子，走！和小编一起跟随兰州铁路局兰州西工务段职工到作业现场，一探究竟~
（1）一文详解大模型归因机制，幻觉问题有救了！
导读：大模型的幻觉问题一直是一个亟待解决的挑战。为了增强模型事实准确性和可验证性，一种可行的方法是在大模型生成响应的同时，提供相关证据来支撑其答案，这一研究方向称为归因（Attribution），即为大模型生成的答案追根溯源。最近，哈尔滨工业大学团队对开放域生成系统中的归因机制进行了全面的回顾，深入探讨了归因的起源、相关技术、评估标准以及所面临的挑战。
（2）RAG+GPT-4 Turbo让模型性能飙升！更长上下文不是终局，「大海捞针」实验成本仅4%
导读：RAG+GPT-4，4%的成本，便可拥有卓越的性能，这是最新的「大海捞针」实验得出的结论。为满足特定数据集和用户的应用需求，本文对三种实现技术：上下文窗口填充、RAG、微调进行了比较，分别从准确性、成本及延迟三个关键指标分析，结果证明，RAG效果最佳，这或许是大模型能力飙升的下一个未来！
（3）计算机视觉GPT时刻！UC伯克利三巨头祭出首个纯CV大模型，推理惊现AGI火花
导读：计算机视觉的GPT时刻来了！UC伯克利的CV三巨头推出首个无自然语言的纯视觉大模型，第一次证明纯CV模型也是可扩展的。更令人震惊的是，LVM竟然也能做对图形推理题，AGI火花再次出现了？
（4）清华教授裴丹：大模型与智能运维的融合
导读：大模型时代下，有4个运维界普遍关注的问题，比如大模型落地运维场景，面临哪些技术挑战？与较为成熟的 AIOps 小模型有什么关系？面对百模大战的情况，如何选择大模型的底座？以及近期、中期、长期有哪些落地的应用？今天为大家带来清华大学裴丹教授分享的一些观点，供大家参考。
本文发布于:2024-02-02 08:49:03，感谢您对本站的认可！
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