聚合
OmniSearch
OmniSearch是一款由阿里巴巴通义实验室开发的多模态检索增强生成框架,具备自适应规划能力。它能够动态解析复杂问题,根据检索结果和问题情境调整检索策略,模拟人类解决复杂问题的行为,提升检索效率和准确性。OmniSearch支持多模态信息处理,包括文本、图像等,并通过递归检索与推理流程逐步接近问题解答,显著提高多模态检索的灵活性和效果。
Teacher2Task
Teacher2Task是一个由谷歌团队研发的多教师学习框架,其核心在于引入教师特定的输入标记并重新构建训练过程,以减少对人工聚合方法的依赖。通过将训练数据转化为多个子任务,该框架能够从不同教师的多样化预测中学习,提高模型的性能和鲁棒性,同时降低标签不准确性的风险。它适用于机器翻译、图像理解、自然语言处理等多个领域,显著提升了数据利用效率。
News Agents
News Agents是一个基于终端的新闻聚合与摘要系统,利用Amazon Q CLI作为Agent框架,通过Model Context Protocol(MCP)解析RSS新闻源,并借助tmux实现多任务监控。系统从多个新闻源抓取文章,分配给多个子Agents并行处理,生成简洁摘要并汇总到main-summary.md文件中,提供高效、个性化的新闻阅读体验。