#网友热议 #巴基斯坦 #外网评论 #油管网友评论 #上热门 外网热评巴基斯坦袭击阿富汗“巴塔”!2025年10月,巴基斯坦与阿富汗边境冲突升级,巴方对阿境内目标实施大规模军事打击。以下是关键信息梳理: 冲突背景与原因 直接导火索:阿富汗塔利班被指控长期庇护袭击巴基斯坦的恐怖组织“巴基斯坦塔利班”(TTP),且近期与印度关系升温,触怒巴方。 历史矛盾:双方争议可追溯至1893年英国划定的杜兰德线边界问题,阿富汗历届政府未完全承认该边界,而巴基斯坦视其为合法国界。 军事行动细节 时间与规模:巴方于10月11日至12日连续发动空袭,12小时内轰炸阿富汗十多个军事基地,包括杜拉尼训练中心、马诺贾巴2号营地等。 作战方式: 空中打击:出动JF-17枭龙战斗机、F-16战斗机和翼龙无人机,投放精确制导炸弹,摧毁19个哨所及训练设施。 地面配合:陆军使用122毫米火箭炮和SH15自行火炮巩固战果,并占领边境战略要点。 战果宣称:巴方称击毙约200名武装分子,自身损失23人死亡;阿方则称巴方58人死亡,阿方9人死亡。 国际反应与地缘影响 中方立场:中国外交部强调中巴“全天候战略伙伴关系”,驳斥“巴方损害中方利益”的谣言,明确支持巴方反恐行动。 美巴互动:美国与巴基斯坦合作开发俾路支省油田,被解读为间接支持巴方反恐,但中方认为此举有利于地区安全。 冲突后续 阿富汗塔利班拒绝交出巴格拉姆空军基地,并誓言反击,双方边境局势持续紧张。此次冲突凸显了反恐诉求与历史领土争议的复杂交织,可能进一步影响南亚地缘格局。
00:00 / 00:00
连播
清屏
智能
倍速
点赞43
00:00 / 00:00
连播
清屏
智能
倍速
点赞1.0万
大模型 RAG(Retrieval-Augmented Generation)在 2025 年的最新研究可概括为以下 9 个模块的大纲。该大纲综合了近期综述、前沿论文与产业实战课程的核心内容,可直接作为学术或工业界深入研究的框架 。 1. 研究背景与问题定义 1.1 大模型幻觉、知识时效性与静态参数瓶颈 1.2 RAG 的提出:动态外源知识注入与成本可控的可靠性提升 1.3 典型落地挑战:噪声鲁棒性、复杂推理、多模态融合、企业低容错场景 2. RAG 形式化框架与四阶段范式 2.1 预检索(Pre-retrieval):数据分块、查询改写、用户意图澄清 2.2 检索(Retrieval):稠密/稀疏向量混合、多路召回、重排序 2.3 后检索(Post-retrieval):去噪、压缩、可信度校准、反事实过滤 2.4 生成(Generation):提示模板、证据链显式化、归因约束解码 3. 高级检索策略 3.1 GraphRAG:知识图谱增强语义跳转与多跳问答 3.2 Contextual Retrieval:多轮对话上下文感知的结构化精准检索 3.3 迭代/主动检索:动态检索路径规划、RAG⇔Reasoning 闭环 4. 多模态与跨模态 RAG 4.1 文本+视觉+音频+视频的统一向量空间与对齐机制 4.2 原生多模态大模型与 RAG 的协同:实时视频交互、富媒体文档问答 4.3 多模态证据融合与跨模态归因 5. Agentic-RAG 与自主智能体 5.1 Agent 作为检索控制器:工具调用、动态规划、记忆管理 5.2 多 Agent 协作:检索-推理-行动(RAG-Reasoning-Act)循环 5.3 风险控制与自动停止:基于规则与强化学习的安全策略 6. 词汇与语义多样性增强 6.1 Lexical Diversity-aware RAG(DRAG):引入词汇多样性指标,缓解“同义不同形”导致的检索失败 6.2 风险稀疏校准:抑制无关证据对生成的干扰,HotpotQA 新 SOTA #ai #计算机 #RAG #大模型
00:00 / 00:01
连播
清屏
智能
倍速
点赞9
00:00 / 00:00
连播
清屏
智能
倍速
点赞1.5万