موضوع
RAG architectures, vector stores, grounding LLMs in private data
۱٬۲۱۲ مقاله منتشر شده
آمازون ابزار Web Search را برای AgentCore معرفی کرد تا عامل‌های هوش مصنوعی بتوانند داده‌های زنده را در لحظه بازیابی کنند. این تغییر معماری «تله‌ی زوال زمانی» در سیستم‌های RAG…
یک توسعه‌دهنده موتور آزمون‌های CompTIA را به‌گونه‌ای بازطراحی کرده است که هر سؤال بدون استناد مستقیم به منابع رسمی، به‌طور خودکار حذف می‌شود. این سیستم برای تضمین دقت مطلق، ترجیح…
محک جدید AA-Briefcase نشان می‌دهد حتی قدرتمندترین مدل‌های زبانی در مواجهه با پروژه‌های چند هفته‌ای و داده‌های پراکنده شکست می‌خورند. در حالی که Claude Fable 5 پیشتاز است، نرخ شکست…
راهنمای فنی جدیدی روش ساخت ابزار خلاصه‌سازی اسناد با پایتون را با استفاده از مدل Llama-3.3-70b معرفی کرده است. این رویکرد با تکیه بر مدل قیمت‌گذاری ثابت Oxlo.ai، نگرانی…
متخصصان حقوقی برای مقابله با پراکندگی اطلاعات در پرونده‌های چندساله، به عامل‌های هوش مصنوعی با قابلیت «آگاهی از وضعیت» روی آورده‌اند. این سیستم‌ها با حفظ یک تاریخچه پویا، امکان…
تکنیک ذخیره‌سازی پاسخ‌های تکراری (Prompt Caching) با حذف پردازش‌های موازی و تکراری، تأخیر سیستم را به‌شدت کاهش می‌دهد. این رویکرد به کسب‌وکارهای بزرگ اجازه می‌دهد توصیه‌های…
بسیاری از پروژه‌های هوش مصنوعی به‌دلیل انتخاب نادرست روش انتقال دانش شکست می‌خورند. این راهنما معیار‌های تصمیم‌گیری میان سه استراتژی اصلی برای بهینه‌سازی هزینه، دقت و مقیاس‌پذیری…
استارت‌آپ Subquadratic با معرفی مدل SubQ و استفاده از مکانیزم توجه پراکنده، گ bottleneck محاسباتی ترنسفورمرها را شکست. آزمایش‌های مستقل تایید می‌کنند این مدل با کاهش شدید…
تحلیلی فنی روی مدل Gemini 3.5 Flash نشان می‌دهد که این مدل در شرایط خاص، نتایج جست‌وجوی لحظه‌ای را نادیده گرفته و به داده‌های قدیمی آموزش خود باز می‌گردد. این «شکاف باور» ریسکی…
گذار از RAG استاندارد به سیستم‌های عامل‌محور، هوش مصنوعی را از یک «کتابدار» به «مدیر پروژه» تبدیل می‌کند. این تغییر، موانع زیرساختی جدی از جمله پیچیدگی مسیریابی ابزارها و جهش‌های…
تشخیص توهم در عامل‌های هوش مصنوعی نیازمند ثبت خروجی‌های خام ابزارها و متون بازیابی‌شده است، نه فقط بررسی پاسخ نهایی. تفکیک خطاها به سه دسته مشخص، جایگزینی «حس کلی» را با سنجه‌های…
یک چارچوب فنی جدید استدلال می‌کند که نگاه به حافظهٔ عامل‌های هوش مصنوعی به‌عنوان یک پایگاه‌داده، باعث شکست در یادگیری و فراموشی می‌شود. مدل پیشنهادی GEM تمرکز را از ذخیره‌سازی…