LandingAI هزینه استخراج داده از اسناد را تا ۸۰٪ کاهش داد
شرکت LandingAI با معرفی نسل دوم سیستم استخراج مستندات (ADE Gen2)، ساختار متنی ساده را با مدل درختی جایگزین کرد تا دقت مبنی‌سازی را افزایش دهد. این به‌روزرسانی با تغییر مدل…
۴ دقیقه خواندن
موضوع
بازیابی‌افزا
RAG architectures, vector stores, grounding LLMs in private data
۱٬۲۱۲ مقاله منتشر شده
۲ پروتکل حیاتی برای مهار توهمات هوش مصنوعی در محیط کسب‌وکار
عامل‌های هوش مصنوعی برای کسب‌وکارهای واتساپ برخلاف چت‌بات‌های سنتی، بر پایه استدلال روی داده‌های زنده عمل می‌کنند. موفقیت این سیستم‌ها در گروی پیاده‌سازی حفاظ‌های سخت‌گیرانه و…
۶ دقیقه خواندن
شکاف میان نمونه‌های اولیه و استقرار واقعی بات‌های واتساپ
ساخت یک چت‌بات ساده در واتساپ سریع است، اما تبدیل آن به یک ابزار تجاری نیازمند عبور از درخت‌های تصمیم صلب به سمت عامل‌های هوش مصنوعی با حفاظ‌های سخت‌گیرانه است. این راهنما مسیر…
۶ دقیقه خواندن۱
خط لوله بازیابی در برابر LLM؛ کجای زنجیره RAG دچار نقص می‌شود
بیشتر شکست‌های سیستم‌های تولید بازیابی‌افزا ناشی از نقص در خط لوله بازیابی است، نه توهمات مدل زبانی. داده‌های تخریب‌شده در مرحله استخراج، حتی پیش از رسیدن به مدل، پاسخ درست را…
۱۶ دقیقه خواندن۱
درون سازوکار رتبه‌بندی متمرکز بر Production برای شناسایی مهندسان ارشد
یک مهندس نرم‌افزار با جایگزینی جست‌وجوی ساده‌ی کلیدواژه‌ای با یک سیستم رتبه‌بندی ترکیبی (Ensemble)، توانست از میان ۱۰۰ هزار پروفایل، برترین مهندسان یادگیری ماشین را شناسایی کند.…
۹ دقیقه خواندن۱
شباهت معنایی به‌تنهایی برای RAG کافی نیست؛ روتینگ راهکار جایگزین است
بسیاری از سیستم‌های RAG به دلیل اعتماد یکسان به تمام اسناد بازیابی‌شده شکست می‌خورند. برای حل این مشکل، نیاز به یک لایه مسیریابی (Routing) است که اعتبار منبع، تازگی داده و…
۱۵ دقیقه خواندن۲
«تغییر پارادایم در تطبیق شغلی»؛ رویکرد جدید Jobscout-AI در غربالگری
ابزار متن‌باز Jobscout-AI با ترکیب Gemini Flash و ChromaDB، فرآیند تطبیق رزومه با آگهی‌های شغلی را از جست‌وجوی کلمات کلیدی به تحلیل معنایی تغییر داد. این ابزار با رتبه‌بندی هوشمند…
۲ دقیقه خواندن
استارت‌آپ Euno با جذب ۲۳ میلیون دلار لایه‌ی زمینه‌ساز داده‌های سازمانی را
شرکت Euno برای حل مشکل «تنگنای زمینه» در هوش مصنوعی سازمانی، ۲۳ میلیون دلار سرمایه جذب کرد. این پلتفرم با ایجاد یک نقشه‌ی ماشین‌خوان از دانش سازمان، مانع از حدس‌زدن عامل‌های هوش…
۵ دقیقه خواندن
«مقیاس به‌تنهایی کافی نیست»؛ تغییر اولویت‌ها در توسعه هوش مصنوعی صوتی
متخصصان صنعت هشدار می‌دهند که افزایش مقیاس مدل‌ها لزوماً منجر به انسانی‌تر شدن عامل‌های صوتی نمی‌شود. در این حوزه، تأخیر (Latency) و مبنی‌سازی (Grounding) جایگزین تعداد پارامترها…
۵ دقیقه خواندن۲
مدیریت دسترسی در برابر تزریق پرامپت در امنیت عامل‌های هوش مصنوعی
ساگار جین از شرکت Shanti Infosoft استدلال می‌کند که نشت داده‌ها در عامل‌های هوش مصنوعی بیش از آنکه ناشی از تزریق پرامپت باشد، نتیجهٔ تعریف نادرست دسترسی‌هاست. او چارچوبی…
۴ دقیقه خواندن
چگونه نشت داده‌ها و توهمات مدل در کوپایلت مدیریت شوند؟
استقرار Microsoft 365 Copilot بیش از آنکه یک چالش نرم‌افزاری باشد، آزمونی برای بهداشت دیجیتال و دسترسی‌های داده‌ای سازمان است. این راهنما ۷ ریسک کلیدی از نشت داده تا توهمات مدل را…
۱۸ دقیقه خواندن۱
مدل DeepSeek V4 Flash هزینه استنتاج را ۹۶٪ نسبت به Sol کاهش داد
تحلیل جدید هزینه‌های API نشان می‌دهد که بخش بزرگی از صورت‌حساب‌های مدل‌های زبانی به دلیل تنظیمات پیش‌فرض اشتباه است، نه رشد مصرف. با جایگزینی مدل‌های پرچم‌دار با گزینه‌های اقتصادی…
۸ دقیقه خواندن۲