پرش به محتوای اصلی

موضوع

بازیابی‌افزا

RAG architectures, vector stores, grounding LLMs in private data

۷۰۲ مقاله منتشر شده

پایه‌های معماری عامل‌های هوش مصنوعی خودمختار
آموزش کاربردی

الگوی ReAct؛ مکانیزم تبدیل مدل‌های زبانی به عامل‌های خودکار

عامل‌های هوش مصنوعی از دنبال‌کنندگان ساده‌ی دستورات به سیستم‌هایی با قابلیت برنامه‌ریزی مستقل تبدیل شده‌اند. این تحول با ترکیب مدل‌های زبانی بزرگ و الگوی ReAct محقق شده تا مدل‌ها…

۱۰ دقیقه خواندن
عامل پشتیبانی عضو که ایمن است در ۲ صبح روشن بماند (مسئله «بداند کی متوقف شود»)
آموزش کاربردی

چگونه IntelliBooks امنیت داده‌ها و دقت پاسخ‌ها را در سلامت تضمین می‌کند؟

شرکت IntelliBooks معماری جدیدی برای عامل‌های هوش مصنوعی در حوزه سلامت طراحی کرده که اولویت را به ارجاع به انسان می‌دهد تا از پاسخ‌های نادرست جلوگیری شود. این سیستم با استفاده از…

۲ دقیقه خواندن
AWS سرور MCP را برای مخزن داده‌های باز خود راه‌اندازی کرد

AWS دسترسی به ۱۷۰ مجموعه دادهٔ عمومی را برای عامل‌های هوش مصنوعی باز کرد

آمازون (AWS) با عرضه یک سرور مبتنی بر پروتکل MCP، امکان جست‌وجوی داده‌های علمی و اقلیمی را برای عامل‌های هوش مصنوعی فراهم کرد. این اقدام اصطکاک در بازیابی داده‌ها را حذف کرده و…

۲ دقیقه خواندن
مدل‌های جاسازی — بررسی عمیق + مسئله: بیشینه عمق درخت دودویی
آموزش کاربردی

بردار معنایی؛ موتور محرک دقت در سامانه‌های تولید بازیابی‌افزا

پلتفرم PixelBank سازوکارهای تبدیل داده‌های پیچیده به فضاهای برداری را برای بهبود دقت RAG تحلیل کرده است. این راهنما مبانی ریاضی معیارهای شباهت و کاربرد آن‌ها در معماری‌های مدل‌های…

۷ دقیقه خواندن
دستیار هوشمند شخصی که روی سرور خودتان اجرا می‌شود — دلایل ساخت آن
آموزش کاربردی

AIDA: انتقال مالکیت دستیاران هوش مصنوعی از ابر به سرورهای شخصی

پلتفرم AIDA با حذف مدل‌های اشتراکی، امکان استقرار کامل عامل‌های هوش مصنوعی را روی سرورهای شخصی کاربر فراهم می‌کند. این رویکرد با اولویت دادن به حاکمیت داده‌ها، ریسک‌های امنیتی…

۴ دقیقه خواندن
پولکابات‌ای‌آی: مرکز آموزش غیرمتمرکز هوش مصنوعی بر بستر پولکادات با حمایت اوریجین‌تریل
آموزش کاربردی

PolkaBotAI توهمات هوش مصنوعی در آموزش Web3 را با گراف دانش توزیع‌شده متوقف کرد

پلتفرم PolkaBotAI با استفاده از گراف دانش توزیع‌شده (DKG)، پاسخ‌های هوش مصنوعی را به منابع رمزنگاری‌شده و تأییدشده متصل می‌کند. این سیستم که توسط خزانه پولکادوت حمایت می‌شود،…

۷ دقیقه خواندن
نمونه‌های جالب از وب‌سایت‌های فهرست‌شده در دایرکتوری llms.txt
آموزش کاربردی

استاندارد llms.txt: بازنویسی مستندات وب برای مصرف بهینه توسط هوش مصنوعی

یک استاندارد وب جدید به نام llms.txt به وب‌سایت‌ها اجازه می‌دهد محتوای ساختاریافته‌ای را به‌صورت Markdown برای عامل‌های هوش مصنوعی ارائه دهند. شرکت‌های بزرگی مانند Anthropic و…

۱۰ دقیقه خواندن
بستن شکاف هماهنگی هوش مصنوعی در آژانس‌ها تا ۲۰۲۶
آموزش کاربردی

۸۰٪ پروژه‌های سازمانی هوش مصنوعی به‌دلیل «شکاف هماهنگی» شکست می‌خورند

بسیاری از اتوماسیون‌های سازمانی در مرحله‌ی انتقال بین ابزارها دچار فروپاشی reliability می‌شوند. حل این مشکل نیازمند معماری شش‌لایه‌ای با تمرکز بر «وضعیت مشترک» است، نه صرفاً…

۲۰ دقیقه خواندن