پرش به محتوای اصلی

موضوع

بازیابی‌افزا

RAG architectures, vector stores, grounding LLMs in private data

۶۹۵ مقاله منتشر شده

چرا mem0، Graphiti و Cognee حافظه تصمیم مشترک Claude Code را کامل حل نمی‌کنند
آموزش کاربردی

kgai: ثبت تصمیمات فنی تیم‌ها به‌جای حافظهٔ کلی هوش مصنوعی

ابزارهای حافظه عمومی هوش مصنوعی در ثبت تاریخچه تصمیمات تیم‌های برنامه‌نویسی شکست می‌خورند زیرا حقایق را به‌جای تاریخچه، به‌روزرسانی می‌کنند. ابزار جدید kgai با رویکرد «محلی‌محور»،…

۷ دقیقه خواندن
هر سرویس ربات شما یک دستگیره قابل فراخوانی در شبکه BizNode می‌شود. سایر ربات‌ها آن را کشف و فراخوانی می‌کنند.
آموزش کاربردی

«تبدیل سخت‌افزار به شبکه درآمدزا»؛ رویکرد BizNode برای توزیع عامل‌های هوش مصنوعی

سرویس BizNode به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد عامل‌های هوش مصنوعی را روی سخت‌افزار شخصی اجرا کرده و خدمات آن‌ها را در یک شبکه غیرمتمرکز به فروش برسانند. این اکوسیستم با استفاده از…

۲ دقیقه خواندن۱
بررسی اعتبار پژوهش پیش از مطالعه آن
آموزش کاربردی

استقرار عامل تخاصمی برای رفع توهمات در خط‌لوله پژوهشی هوش مصنوعی

عامل‌های پژوهشی برخلاف کدنویسی، خطاهای خود را در قالب متونی زیبا پنهان می‌کنند. برای حل این مشکل، توسعه‌دهندگان از یک عامل دوم «تخاصمی» استفاده می‌کنند که وظیفه‌اش حمله به ادعاهای…

۴ دقیقه خواندن
ربات معامله‌گر هوشمند مبتنی بر مدل زبانی بزرگ (LLM) در حال تحلیل بازار و اجرای معاملات خودکار
آموزش کاربردی

موتور معاملاتی LLM_trader: جایگزینی داده‌های عددی با استنتاج تصویری

یک توسعه‌دهنده مستقل سیستمی متن‌باز ساخته است که به‌جای ارسال اعداد به مدل‌های زبانی، از تحلیل بصری نمودارهای 4K و اعتبارسنجی ریاضی استفاده می‌کند. این پروژه نشان می‌دهد که یک خط…

۷ دقیقه خواندن۱
تنظیم دقیق توضیح داده شد (و چه زمانی به جای RAG به آن نیاز دارید)
آموزش کاربردی

تولید بازیابی‌افزا در برابر تنظیم دقیق: مرز میان دانش و رفتار مدل

انتخاب بین RAG و تنظیم دقیق به این بستگی دارد که آیا نیاز به به‌روزرسانی حقایق مدل دارید یا تغییر در شخصیت و لحن آن. در حالی که RAG مانند یک دفترچه راهنما برای داده‌ها عمل می‌کند،…

۱۰ دقیقه خواندن
نشت واقعی داده در برنامه‌های هوش مصنوعی مکالمه‌ای
آموزش کاربردی

نشت داده‌های مدل‌های زبانی در لایه استنتاج؛ نقطه‌ای کور برای اسکنرهای کد

اسکنرهای ایستا (Static Scanners) قادر به شناسایی نشت داده‌های حساس در لحظه استنتاج مدل‌های زبانی نیستند. این شکاف امنیتی باعث ایجاد حس امنیت کاذب می‌شود، زیرا داده‌ها به‌جای…

۴ دقیقه خواندن۲
بررسی Lumo AI: این چت‌بات هوشمند، حریم خصوصی داده‌های من را حفظ می‌کند
زندگی با AI

«رمزگذاری صفر-دسترسی»؛ استراتژی پروتون برای حذف آموزش با داده‌های کاربر

شرکت پروتون دستیار هوش مصنوعی Lumo را معرفی کرد که با استفاده از رمزگذاری صفر-دسترسی، حتی دسترسی سازندگان را به گفتگوهای کاربر قطع می‌کند. این ابزار برخلاف مدل‌های رایج، از…

۱۳ دقیقه خواندن