【Deep Emotional Memory】情绪增强编码在RAG Agent记忆系统中的应用研究

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本文将EEM理论应用于RAG系统的编码阶段,提出情绪驱动的深度编码机制:当用户输入的情绪唤醒度超过阈值时,系统执行多维信息提取——除事实外,同步捕获用户的深层动机、语境线索及Agent的回应策略,将单维的“原话记录”转化为四维的“事件描述”。我们在EmpatheticDialogues多轮对话数据集上评估该机制,结果表明:深度编码使Agent的共情力提升4.0%,生动度呈现一致提升趋势。本实验将EEM效应可计算化地引入RAG编码阶段,尝试研究“情绪影响编码”这一设想。

支撑亿级文件规模:途虎养车 JuiceFS + Ceph RADOS 存储优化实践

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在统一存储底座的选型过程中,途虎养车参考了盘古在大规模 AI 存储场景中的架构思路,并结合自身私有云环境和已有 Ceph 存储基础,
最终选择以 JuiceFS + TiKV + Ceph RADOS 的组合式方案构建统一 AI 存储基座。该系统统一支撑 AI 训练、AI 推理和大数据处理等场景,目前已支撑亿级文件规模,在低并发基准测试中,小文件顺序写性能最高提升 5 倍,小文件读性能最高提升 3 倍。

C# U9 二次开发

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