پرش به محتوای اصلی

موضوع

بازیابی‌افزا

RAG architectures, vector stores, grounding LLMs in private data

۶۹۸ مقاله منتشر شده

نمایش مفهوم RAG: ارتباط مدل زبانی با پایگاه دانش خارجی برای پاسخ‌های دقیق‌تر
آموزش کاربردی

معماری RAG؛ راهکار حذف توهم در مدل‌های زبانی با استفاده از جست‌وجوی برداری

تولید بازیابی‌افزا (RAG) مدل‌های زبانی را از موتورهای دانش عمومی به مشاوران متخصص تبدیل می‌کند. این معماری با جداسازی مرحله‌ی نمایه‌سازی از بازیابی، توهمات مدل را حذف کرده و…

۱۷ دقیقه خواندن
کارت شواهد را قبل از استفاده از هوش مصنوعی برای آمادگی قرار ملاقات نشان دهید
آموزش کاربردی

«بازبینی پیش از اشتراک‌گذاری»؛ راهکار جدید برای مقابله با واقعیت‌های جعلی

یک مدل طراحی جدید با معرفی «کارت شواهد»، داده‌های مستند پزشکی را از یادداشت‌های شخصی کاربر جدا می‌کند تا از اختراع تاریخ‌ها و واقعیت‌های جعلی توسط AI جلوگیری شود. این رویکرد کاربر…

۴ دقیقه خواندن
دو نفر در حال گفتگو درباره هوش مصنوعی و راه‌حل‌های مهندسی زمینه
آموزش کاربردی

مهندسی زمینه؛ گلوگاه اصلی در مسیر تبدیل ابزارهای هوش مصنوعی به عامل‌های خودکار

ابزارهای هوش مصنوعی به‌دلیل عدم دسترسی به داده‌های پراکنده کاربران، در محیط‌های واقعی شکست می‌خورند. «مهندسی زمینه» فرآیند اتصال این داده‌ها و حذف نویز است تا جریان‌های کاری…

۱۹ دقیقه خواندن
راهنمای ۲۰۲۶: چگونه در ۱۵٪ صفحات مورد استناد ChatGPT قرار بگیریم
آموزش کاربردی

«تمرکز بر الگوهای پرس‌وجو»؛ راهکار جدید برای دریافت ارجاع از OpenAI

گزارش جدیدی نشان می‌دهد ChatGPT حدود ۸۵٪ از صفحات وب را در زمان جست‌وجو نادیده می‌گیرد. برای دریافت ارجاع، تولیدکنندگان محتوا باید به‌جای سئوی سنتی، بر «قابلیت استخراج» و الگوهای…

۱ دقیقه خواندن
دوازده‌لَبز و لایه حافظه ویدیویی: انقلابی در درک هوش مصنوعی

معماری Jockey: جایگزینی لایهٔ حافظهٔ مکانی-زمانی با رویکرد تکه‌تکه‌سازی فریم‌ها

شرکت TwelveLabs با معرفی زیرساخت Jockey، رویکرد سنتی «مجموعه‌ای از فریم‌ها» را در تحلیل ویدیو به چالش می‌کشد. این سیستم با ایجاد یک لایه حافظه اختصاصی، ویدیو را به‌جای تصاویر…

۵ دقیقه خواندن۱
«llama 4 scout 17b»: ادعای ۱۰ میلیون توکن، واقعیت ۱–۲ میلیون — کجا طول زمین می‌خورد
آموزش کاربردی

شکاف ۱۰ میلیون توکنی Llama 4 Scout؛ تفاوت میان بازیابی داده و استدلال واقعی

مدل Llama 4 Scout پنجره متنی ۱۰ میلیون توکنی را ادعا می‌کند، اما تحلیل‌های فنی نشان می‌دهد این عدد صرفاً یک گسترش ریاضی است. در حالی که مدل در یافتن تکه-اطلاعات موفق است، توانایی…

۱۳ دقیقه خواندن
llms.txt واقعاً کار می‌کند؟ آنچه لاگ‌های سرور نشان می‌دهند
آموزش کاربردی

۸۴۴ هزار وب‌سایت llms.txt را پذیرفتند اما ربات‌های غول AI آن را نادیده می‌گیرند

بررسی لاگ‌های سرور نشان می‌دهد ربات‌های اصلی مانند GPTBot و ClaudeBot استانداردهای llms.txt را نادیده می‌گیرند. متخصصان هشدار می‌دهند این فایل در حال تبدیل شدن به یک برچسب منسوخ…

۱۰ دقیقه خواندن
کتاب آشپزی کلود: مجموعه‌ای از دستورالعمل‌های عملی برای ساخت با Claude
آموزش کاربردی

کتابچه راهنمای Anthropic: استقرار عامل‌های هوشمند با Agent SDK و Managed Agents

آنتروپیک کتابخانه‌ای جامع از آموزش‌ها و دستورالعمل‌های عملی برای مدل کلود منتشر کرد. این راهنما بر الگوهای پیچیده عامل‌محور، مدیریت حافظه بلندمدت و استقرار تیم‌های چندعاملی تمرکز…

۱۰ دقیقه خواندن