錯過了BRC20還有eths,eth銘文協(xié)議
來源：三頭鳥NFT大家好，我是鳥哥，了解鳥哥的人都知道鳥哥擅擼空投，說實話擼毛雖然回報大但周期還是有點長的，所以除了擼毛我們自己也在研究早期項目，打新，比如BRC20協(xié)議ordi當時就有
5 月 6 日消息，小米官方今日介紹了 Mi-BRAG 知識庫問答框架，該框架通過四大核心技術體系重構知識處理范式，已在公司多個場景中落地應用，包括小愛同學的個人信息問答、汽車問答助手、商品問答等。
全格式兼容：搭載智能解析引擎，可無損處理 PDF、Word、Excel 等十余種文檔格式，為企業(yè)構建統(tǒng)一知識庫奠定基礎；
全模態(tài)解析：突破傳統(tǒng)文本局限，精準解析復雜圖片、表格、圖文混排等多元信息；
多語種問答：支持主流語言的文檔解析與交互問答，打破知識流通的語種壁壘；
細粒度溯源：采用動態(tài)溯源定位技術，對每個生成結果標注原始文檔及引用位置，一鍵追溯信息源頭，構建可信知識生態(tài)。
小米官方介紹稱，大模型（LLM）雖具備強大的生成能力，但仍面臨諸多挑戰(zhàn)：知識更新成本高、企業(yè)私有知識理解不足、數(shù)據(jù)安全隱患等。RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）技術的引入為這些問題提供了有效的解決方案。
彌補大模型的時新性：大模型基于歷史數(shù)據(jù)進行訓練，無法獲取最新信息。RAG 通過檢索最新的文檔或數(shù)據(jù)庫，可為生成過程注入實時信息，確保輸出內容的準確性與時效性；
增強特定領域知識的準確性：大模型基于互聯(lián)網(wǎng)公開數(shù)據(jù)，難以涵蓋特點領域或者企業(yè)私有知識。RAG 技術通過構建外部知識庫，實現(xiàn)特定知識注入，從而增強其在特定領域的表現(xiàn)；
數(shù)據(jù)隱私與安全性：大模型直接處理企業(yè)敏感數(shù)據(jù)（如內部文檔）可能引發(fā)隱私泄露風險。RAG 通過檢索階段調用私有數(shù)據(jù)庫（如本地化存儲的企業(yè)知識庫），在生成答案時僅基于檢索到的相關片段進行加工，避免原始數(shù)據(jù)被模型存儲或泄露。
小米在場景上 TOC（小愛個人信息問答、智能文檔問答等）和 TOB（集團內部提效：新產(chǎn)品研發(fā)、員工助手、智能客服）等大量應用場景亟須自研的 RAG 框架提供領域安全高可靠的智能知識中樞提升產(chǎn)品的智能化及用戶體驗。
小米大模型團隊認為，一個完整的知識問答框架應該包含如上圖所示的四個部分：知識庫創(chuàng)建（B）、知識檢索（R）、知識增強（A）和回復生成（G）。而知識庫創(chuàng)建（B）模塊其實特別重要，對問答效果會產(chǎn)生至關重要的影響，不應被忽視，所以小米大模型團隊將框架命名為 Mi-BRAG 。Mi-BRAG 支持多種格式文檔解析和圖文混合的多模態(tài)問答，為用戶提供更多應用選項。
在 RAG 的基礎框架下，自研框架 Mi-BRAG 的技術創(chuàng)新主要分布在：
知識庫創(chuàng)建（B）：跨模態(tài)的知識融合及構建“金字塔型”動態(tài)知識體系等；
知識檢索（R-A）：用戶 Query 理解的增強，多維語義增強等；
回復生成（G）：為知識注入場景定制模型，強化無關信息的拒答、精細化的溯源的能力。
第三方評測機構 SuperCLUE 通過單文檔問答、多文檔問答及搜索問答三大典型場景的綜合評估，小米 2025 年 4 月在 SuperCLUE-RAG 生成能力評測中登上榜首。這主要歸功于 Mi-BRAG 在抗噪聲數(shù)據(jù)處理與信息整合方面的創(chuàng)新數(shù)據(jù)構建方法，以及其突破性的模型訓練范式。
ASQA 是一個長格式的事實類數(shù)據(jù)集，測試集中的每個問題，需要多個簡短答案來涵蓋對問題的不同解釋。因此，模型要綜合多份文件中的信息進行回答。小米團隊測試了 Mi-BRAG 和業(yè)界大模型在 ASQA 測試集上的表現(xiàn)，評測過程主要關注多文檔生成溯源準召率。
從小米官方公告獲悉，目前小米 Mi-BRAG 已在小愛同學個人信息問答，汽車問答助手，商品問答等場景落地，未來小米大模型團隊將持續(xù)攻堅端側算力優(yōu)化與云邊協(xié)同架構，內存壓縮、功耗控制等關鍵技術領域實現(xiàn)突破；同時將深化多模態(tài)技術整合，打造覆蓋文本、語音、視覺的全模態(tài)智能問答體系，持續(xù)拓展智能家居、汽車問答等應用場景，全面賦能小米「人車家全生態(tài)」戰(zhàn)略體系。
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