پرش به محتوای اصلی

موضوع

بازیابی‌افزا

RAG architectures, vector stores, grounding LLMs in private data

۱٬۲۱۱ مقاله منتشر شده

بهینه‌سازی زمان استنتاج مدل‌های زبانی بزرگ: روش‌ها و راهکارها
آموزش کاربردی

۶ تکنیک کلاینت‌ساید برای کاهش تأخیر استنتاج در مدل‌های زبانی

کاهش زمان پاسخ‌دهی هوش مصنوعی تنها به سخت‌افزار سریع‌تر وابسته نیست، بلکه نیازمند بهینه‌سازی پرامپت‌ها و موازی‌سازی درخواست‌هاست. این استراتژی‌ها با تمرکز بر «زمان تا نخستین…

۴ دقیقه خواندن۱
نسخه ۰.۱ گلاس‌هاوس منتشر شد: معیار سنجش حافظه برای سیستم‌های هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

«فراتر از بازیابی ساده»؛ رویکرد جدید Glasshouse برای سنجش حافظه AI

محک جدید Glasshouse v0.1 با تمرکز بر حافظه بلندمدت، مدل‌های هوش مصنوعی را به‌جای بازیابی ساده، بر اساس صداقت در مواجهه با داده‌های متناقض می‌سنجد. این ابزار توهمات با اعتمادبه‌نفس…

۲ دقیقه خواندن۲
تصویر: ربات هوشمند در حال همکاری با تیم کسب‌وکار کوچک
آموزش کاربردی

چرا کسب‌وکارهای متوسط از پلتفرم‌های هوش مصنوعی آماده فاصله می‌گیرند؟

کسب‌وکارهای کوچک و متوسط به‌دلیل پیچیدگی جریان‌های کاری، از پلتفرم‌های آماده هوش مصنوعی فاصله می‌گیرند. تمرکز فعلی بر ترکیب SDKها و APIها حول منطق تجاری اختصاصی است، نه آموزش…

۹ دقیقه خواندن
سه روش برای خواندن مدل دامنه‌ای که تیم‌تان قبلاً بر آن توافق کرده است
آموزش کاربردی

مدل‌های بازبینی‌شده Braid در برابر مستندات قدیمی در شناسایی تضادهای کد

پلتفرم Braid با معرفی مدل‌های بازبینی‌شده توسط انسان، جایگزینی برای تکیه بر کدهای خام یا مستندات قدیمی ارائه می‌دهد. این ابزار تضادهای احتمالی میان پیاده‌سازی فنی و قصد تجاری را…

۷ دقیقه خواندن
نمونه‌ای از دوقلوی معنایی در سطح سازمانی که داده‌ها و فرآیندهای هوش مصنوعی را یکپارچه می‌کند.
آموزش کاربردی

همزاد معنایی؛ راهکار Onix برای رفع شکاف بستر داده در هوش مصنوعی سازمانی

عامل‌های هوش مصنوعی در سازمان‌ها به‌دلیل فقدان درک از معنای کسب‌وکار شکست می‌خورند. Onix با معرفی «همزاد معنایی»، لایه‌ای از گراف دانش ایجاد می‌کند که داده‌های فنی را به مفاهیم…

۳ دقیقه خواندن
کد در حال اجرا در محیط توسعه، نمایشگر برنامه‌نویسی با رابط کاربری تیره و متغیرهای فعال
آموزش کاربردی

ترکیب Pydantic و OpenAI توهمات ارجاع در عامل‌های هوش مصنوعی را حذف کرد

یک الگوی پیاده‌سازی جدید با استفاده از طرح‌واره‌های Pydantic، مدل‌های زبانی را مجبور به رعایت قراردادهای سخت‌گیرانه ورودی/خروجی می‌کند. این روش با حذف ارجاعات ساختگی، تضمین می‌کند…

۳ دقیقه خواندن
حافظه بلندمدت بدون‌اتلاف برای هوش مصنوعی شخصی: بدون خلاصه‌سازی، ثبت هر خط با زمان‌سنج.
آموزش کاربردی

پروژه Lossless-Memory تلخیص هوش مصنوعی را برای بازیابی دقیق خاطرات رد کرد

یک پروژه متن‌باز جدید به نام Lossless-Memory تلخیص‌های هوش مصنوعی را با یک «ستون فقرات زمانی» جایگزین کرده است که تمام گفتگوها را عیناً ذخیره می‌کند. این سیستم با اولویت دادن به…

۶ دقیقه خواندن
نمادین-عصبی: سامانه ممیزی قانونی و تشخیص تقلب سازمانی
آموزش کاربردی

ترکیب هوش مصنوعی نمادین و عصبی توهمات را در حسابرسی مالی حذف کرد

یک معماری جدید با تلفیق بردار‌های معنایی و گراف‌های دانش، احتمال توهم در سیستم‌های نظارتی مالی را به صفر رسانده است. این رویکرد هیبریدی، دقت ریاضی را جایگزین حدس‌های احتمالی…

۱۳ دقیقه خواندن
جستجوی میز قوانین کابین CabinClaim اجرا نمی‌شود
آموزش کاربردی

داده‌های ساختاریافته؛ راهکار CabinClaim برای حذف توهم در عامل‌های سفر

پروژه CabinClaim با جایگزینی جست‌وجوی کلیدواژه‌ای با پرس‌وجو از داده‌های ساختاریافته، نرخ توهم در عامل‌های هوش مصنوعی را کاهش داده است. این سیستم هر قانون پروازی را یک ادعای…

۲ دقیقه خواندن