پرش به محتوای اصلی

موضوع

بازیابی‌افزا

RAG architectures, vector stores, grounding LLMs in private data

۷۰۲ مقاله منتشر شده

چرا for-agents.json و یک مجموعه داده عمومی از یک صفحه فرود دیگر بهتر عمل می‌کنند
آموزش کاربردی

Zenodo: افزایش دقت ارجاعات AI از طریق مجموعه‌داده‌های ساختاریافته

شرکت LuisCore وب‌سایت‌های بازاریابی سنتی را با مجموعه‌ای از داده‌های JSON جایگزین کرد تا عامل‌های هوش مصنوعی بتوانند زیرساخت‌ها را مستقیماً کشف کنند. این رویکرد با استفاده از…

۳ دقیقه خواندن
ساخت اولین سرور MCP با پایتون و داکر
آموزش کاربردی

پروتکل MCP چگونه لایهٔ استدلال را از اجرای ابزارهای AI جدا می‌کند؟

پروتکل زمینهٔ مدل (MCP) یک استاندارد جهانی برای اتصال مدل‌های هوش مصنوعی به داده‌ها و ابزارهای خارجی است که نیاز به توسعه اتصالات سفارشی برای هر پلتفرم را از بین می‌برد. این سیستم…

۱۴ دقیقه خواندن
نمودار فرآیند استخراج متن از فایل PDF، از دریافت فایل تا خروجی ساختاریافته
آموزش کاربردی

استخراج متنی در برابر بینایی-زبانی؛ راهکار رفع توهمات RAG در PDF

بسیاری از ابزارهای استخراج متن از PDF، داده‌های مختصاتی را حذف می‌کنند و باعث می‌شوند مدل‌های زبانی در ارجاع به صفحات دچار توهم شوند. برای حل این مشکل، رویکردی ترکیبی از استخراج…

۸ دقیقه خواندن
نحوه جستجوی گوگل از طریق Claude Code با سرور MCP
آموزش کاربردی

«پایان جاب‌جایی بین ترمینال و مرورگر»؛ قابلیت جدید Claude Code

برنامه‌نویسان اکنون می‌توانند Claude Code را به سرورهای جست‌وجوی گوگل متصل کنند تا پاسخ‌های مدل را مستقیماً در محیط ترمینال با داده‌های زنده وب مبنی‌سازی کنند. این قابلیت نیاز به…

۴ دقیقه خواندن
بازیابی تطبیقی - حافظه تطبیقی برای کاربردهای هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

Adaptive Recall حافظهٔ عامل‌های هوش مصنوعی را با مدل‌سازی شناختی بازسازی کرد

سیستم Adaptive Recall با استفاده از علوم شناختی، حافظهٔ عامل‌های هوش مصنوعی را از حالت پایگاه‌داده‌ای ایستا به یک چرخهٔ پویا تبدیل می‌کند. این فناوری با به‌کارگیری چهار استراتژی…

۲ دقیقه خواندن
محورهای جاسازی می‌توانند حرکت کنند در حالی که همسایگان کسینوسی ثابت می‌مانند
آموزش کاربردی

چرا جابه‌جایی بردارها در فضای Embedding بر شباهت کسینوسی اثر نمی‌گذارد؟

یک آزمایش بصری جدید ثابت می‌کند که تغییر در مبنای مختصاتی بردارها، بدون تغییر در روابط معنایی و شباهت کسینوسی، مقادیر عددی را به‌شدت جابه‌جا می‌کند. این یافته نشان می‌دهد که…

۴ دقیقه خواندن
ذخیره‌سازی سریع: محاسبه یک باره پرامپت طولانی، استفاده مجدد با صرفه‌جویی ~۱۰٪
آموزش کاربردی

«کاهش تأخیر در RAG»؛ پیامد به‌کارگیری وضعیت محاسباتی پیشوندهای ثابت

قابلیت کشینگ پرامپت با ذخیره وضعیت محاسباتی پیشوندهای طولانی و ثابت، هزینه توکن‌های تکراری را به حدود ۱۰ درصد قیمت استاندارد می‌رساند. این سازوکار تأخیر در دریافت نخستین توکن را…

۴ دقیقه خواندن
۵ ابزار هوش مصنوعی رایگان که در ۲۰۲۶ می‌توانید به صورت محلی اجرا کنید
آموزش کاربردی

۵ ابزار رایگان برای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی به‌صورت محلی در ۲۰۲۶

توسعه‌دهندگان اکنون می‌توانند با استفاده از مجموعه‌ای از ابزارهای متن‌باز، هزینه‌های گران APIها را حذف کرده و مدل‌های زبانی را به‌طور کامل روی سخت‌افزار شخصی اجرا کنند. این رویکرد…

۱ دقیقه خواندن
نشست چند هوش مصنوعی محلی برای بازبینی جامع قرارداد هوشمند و کد
آموزش کاربردیگزارش تأییدنشده

Egregor چهار خطای بحرانی در قراردادهای هوشمند را یافت که ۵ مدل برتر AI ندیدند

برنامهٔ دسکتاپ Egregor با اجرای هم‌زمان چندین مدل هوش مصنوعی، نقاط کور مدل‌های منفرد را در بازرسی قراردادهای هوشمند حذف می‌کند. این سیستم در آزمایش‌های اخیر، چهار آسیب‌پذیری…

۳ دقیقه خواندن
پشته هوشمند مطابق HIPAA برای زمان‌بندی، تأیید قبضه‌بندی و صورتحساب در مراقبت‌های بهداشتی
آموزش کاربردی

«شکاف‌های هماهنگی»؛ علت اصلی ناکامی هوش مصنوعی در بهداشت و درمان

بسیاری از استقرار‌های هوش مصنوعی در سلامت نه به دلیل توهمات مدل، بلکه به دلیل «شکاف‌های هماهنگی» در انتقال داده بین عامل‌ها و سیستم‌های قدیمی شکست می‌خورند. یک چارچوب جدید،…

۱۹ دقیقه خواندن
۱۲ ابزار برتر هوش مصنوعی ۲۰۲۶ که واقعاً استفاده می‌شوند: از آزمایش تا اجرا
آموزش کاربردی

۱۲ ابزار کلیدی هوش مصنوعی برای سال ۲۰۲۶؛ گذار از تجربه به بازگشت سرمایه

سازندگان باتجربه در سال ۲۰۲۶ از هیجانات اولیه فاصله گرفته و به جای آزمایش‌های پراکنده، روی پشته‌های تکنولوژی با تأخیر کم و بازگشت سرمایه (ROI) متمرکز شده‌اند. این فهرست ابزارهایی…

۷ دقیقه خواندن