پرش به محتوای اصلی

موضوع

بازیابی‌افزا

RAG architectures, vector stores, grounding LLMs in private data

۷۰۲ مقاله منتشر شده

عامل خلاقی که از تبلیغات و عملکردشان یاد می‌گیرد
آموزش کاربردی

استخراج «ژنوم خلاقانه»؛ سازوکاری برای اتوماسیون تحلیل عملکرد تبلیغات

یک معماری عامل‌محور جدید با جداسازی محاسبات داده‌ای از استدلال مدل‌های زبانی، تحلیل تبلیغات را از گزارش‌های ساده به بریف‌های خلاقانه تبدیل می‌کند. این سامانه با شناسایی دقیق…

۱۴ دقیقه خواندن
تنظیم دقیق و RAG: درس‌هایی از دوازده آزمایش ناموفق
آموزش کاربردی

مدل‌های کوچک در پیش‌بینی‌های مالی نویزی بر مدل‌های غول‌آسا پیروز شدند

آزمایش‌های جدید نشان می‌دهد که تنظیم دقیق و RAG نمی‌توانند سیگنال‌های پیش‌بینی‌کننده را در داده‌های نویزی خلق کنند. مدل‌های بزرگ‌تر تمایل دارند به جای الگو، «نویز» را حفظ کنند و…

۸ دقیقه خواندن
عامل هوشمند تشخیص تقلب مالی: راهنمای بازگشت سرمایه ۲۰۲۶
آموزش کاربردی

حل خودکار در برابر تشخیص هوشمند؛ تغییر پارادایم در مدیریت تقلب

مؤسسات مالی برای حذف گلوگاه‌های انسانی، از تشخیص هوشمند به سمت «حل خودکار» حرکت می‌کنند. این رویکرد با بستن حلقهٔ رسیدگی به تقلب، هزینه هر پرونده را از ۳۵ دلار به زیر ۳ دلار…

۲۳ دقیقه خواندن
نحوه استفاده من از Claude AI و MCP برای ساخت محصولات LLM برای آژانس‌های B2B

پروتکل MCP و مدل Claude؛ حذف کدهای یکپارچه‌ساز در گردش‌کارهای B2B

کشیتیج گایکواد، مؤسس BreakBound، نشان داد چگونه ترکیب Claude و پروتکل MCP نیاز به کدنویسی دستی برای اتصال مدل‌های زبانی به داده‌های خارجی را از بین می‌برد. این رویکرد، جایگزینی…

۲ دقیقه خواندن
حافظه مشترک برای سیستم‌های هوش مصنوعی: ذخیره‌سازی دانش متنی بین‌برنامه‌ای
آموزش کاربردی

ContextVault حافظهٔ مشترک عامل‌های هوش مصنوعی را از وابستگی به مدل‌ها جدا می‌کند

سرویس ContextVault با ایجاد یک لایه‌ی حافظه مشترک، مشکل فراموشی جلسات در عامل‌های هوش مصنوعی را حل می‌کند. این ابزار اجازه می‌دهد دانش کسب‌شده در یک جلسه، بین کاربران، مدل‌های…

۲ دقیقه خواندن
ساخت سیستم چندعاملی ویرایش ویدیو: تحلیل هدف، برنامه‌ریزی گرافی و مسیریابی ابزار
آموزش کاربردی

«ترمیم خودکار خطاها»؛ قابلیت کلیدی VideoAgent در مدیریت گراف‌های تدوین

سامانه VideoAgent با استفاده از یک بهینه‌ساز منحصر‌به‌فرد، دستورات متنی را به گراف‌های اجرایی برای ابزارهای تدوین تبدیل می‌کند. این سیستم می‌تواند خطاهای ساختاری در زنجیره تولید…

۲۳ دقیقه خواندن
مقایسه ابزارهای تحلیلی هوش مصنوعی برای ساخت یکپارچه رایانه‌ای (CIM) در سال ۲۰۲۶
آموزش کاربردی

تفاوت حیاتی میان تلخیص و تأیید؛ چرا Deal OS بر مدل‌های زبانی غلبه می‌کند؟

مقایسه‌ی ابزارهای تحلیل یادداشت‌های اطلاعاتی محرمانه (CIM) شکاف عمیقی را میان تلخیص ساده و تأیید مستند نشان می‌دهد. در حالی که مدل‌های عمومی صرفاً متن را کوتاه می‌کنند، ابزارهای…

۳ دقیقه خواندن
ارزیابی RAG شما رسید را چک می‌کند، نه بیمار را

«مبنی‌سازی فریبنده»؛ حفره‌ای امنیتی در ارزیابی‌های سیستم‌های RAG

تحقیقات جدید نشان می‌دهد مدل‌های AI می‌توانند با ارجاع درست به منابع واقعی اما برای موجودیت‌های اشتباه، سیستم‌های ارزیابی را دور بزنند. این نقص که «مبنی‌سازی فریبنده» نام دارد، در…

۴ دقیقه خواندن