بازیابی‌افزا

رتبه‌ی اول گوگل دیگر تضمین‌کننده‌ی دیده شدن در موتورهای پاسخ‌دهنده مثل Perplexity و ChatGPT نیست. داده‌های جدید نشان می‌دهند که استنادات AI راه‌بندی متفاوتی دارند و به‌جای…

شرکت VK سیستم Discovery AI را برای یکپارچه‌سازی جست‌وجو در تمامی سرویس‌های خود عرضه کرد. این لایه مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ، جست‌وجوی معنایی با پاسخ‌دهی زیر نیم‌ثانیه را در…

مدل Command R متعلق به شرکت Cohere با تحلیل مستقیم محتوای صفحات رقیبان، جایگزینی برای داشبوردهای گران‌قیمت SEO شده است. این مدل با بهره‌گیری از پنجره متنی گسترده، امکان شناسایی…

پروژه‌ی GOSafe با ترکیب پیش‌بینی‌های رسمی و هوش مصنوعی محدود، داشبورد واحدی برای پایش ریسک‌های اقلیمی و لرزه‌ای مسافران ایجاد کرده است. این ابزار به‌جای حدس زدن، بر شواهد مستند…

گوگل کلود یک عامل حافظه «همیشه روشن» معرفی کرد که به جای پایگاه‌داده‌های برداری، از یک فرآیند مستمر تجمیع اطلاعات توسط مدل Gemini 3.1 Flash-Lite استفاده می‌کند. این سامانه داده‌ها…

داشبورد Echostats با افزودن یک چت‌بات مبتنی بر Gemini، اعداد خام شنیداری را به تحلیل‌های متنی درباره سلیقه موسیقی تبدیل می‌کند. این پروژه چالش‌های فنی استقرار مدل‌های زبانی در…

ایجاد خط لوله‌های داده برای مدل‌های زبانی اغلب به‌دلیل کپچاها و تغییر ساختار وب شکست می‌خورد. Apify با ارائه کتابخانه‌ای عظیم از ابزارهای آماده، انتقال داده‌های تازه به سیستم‌های…

معماری جدید Cortex با استقرار لایه‌ی حافظه روی دستگاه کاربر، مشکل فراموشی جلسات در عامل‌های کدنویسی را حل می‌کند. این سیستم با جایگزینی پنجره‌های متنی حجیم با ایندکس‌های محلی،…

پروژه متن‌باز code-review-graph با استفاده از نقشه‌برداری ساختاری محلی، نیاز عامل‌های هوش مصنوعی به اسکن کل کدبیس را حذف کرد. این ابزار با تحلیل دقیق «شعاع اثر»، مصرف توکن‌ها را…

مونگو‌دی‌بی یک معماری مرجع برای ساخت عامل‌های هوش مصنوعی منتشر کرد که برخلاف چت‌بات‌های ساده، دارای حافظه عملیاتی و بلندمدت هستند. این سیستم با استفاده از Voyage AI و LangGraph،…

نسخه ۰.۶.۰ پایگاه‌داده RocheDB از نمایش‌های مفهومی فاصله گرفته و اعتبارسنجی دقیق «موقعیت داده‌ها» را جایگزین کرده است. این به‌روزرسانی با معرفی ابزارهای بازنگری توپولوژی،…

استارتاپ‌هایی که از شرکای توسعه‌دهنده با رویکرد هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، می‌توانند محصول اولیه (MVP) خود را در ۶ تا ۱۰ هفته عرضه کنند. این سرعت در مقایسه با تیم‌های داخلی که ۳…