پرش به محتوای اصلی

موضوع

بازیابی‌افزا

RAG architectures, vector stores, grounding LLMs in private data

۱٬۱۱۱ مقاله منتشر شده

عامل هوش مصنوعی زمان‌بندی‌شده شما در هر اجرا، همان متن را بارها می‌خواند و توکن می‌سوزاند.
آموزش کاربردی

مالیات پنهان اتوماسیون؛ عامل‌های زمان‌بندی‌شده توکن‌های شما را می‌سوزانند

عامل‌های هوش مصنوعی بدون حافظه در اتوماسیون‌های زمان‌بندی‌شده، با پردازش تکراری دستورالعمل‌ها در هر اجرا، هزاران توکن را هدر می‌دهند. پیاده‌سازی لایه‌ی حافظه پایدار می‌تواند…

۶ دقیقه خواندن
بررسی واقعیت با هوش مصنوعی: دفتر کل شواهد برای ادعاهای روزمره
آموزش کاربردی

Reality Check AI ردپای شواهد را برای ادعاهای هوش مصنوعی قابل‌تعقیب کرد

سامانه Reality Check AI با جایگزینی پاسخ‌های ساده با یک دفتر کل شواهد، ادعاهای آنلاین را به گزاره‌های قابل‌تأیید تبدیل می‌کند. این ابزار هر نتیجه‌گیری هوش مصنوعی را به منابع دقیق…

۱۳ دقیقه خواندن
دوره مایکروسافت ۳۶۵ کوپایلت: چت پیشرفته و عامل‌های هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

Work IQ چگونه داده‌های پراکندهٔ سازمانی را به تحلیل‌های مدیریتی تبدیل می‌کند؟

مایکروسافت با معرفی قابلیت Work IQ در Copilot Chat، امکان تحلیل جامع داده‌های سازمانی از طریق Microsoft Graph را فراهم کرد. این ابزار با استفاده از عامل‌های تخصصی، جست‌وجو در…

۲۸ دقیقه خواندن۱
دوره آموزشی مایکروسافت ۳۶۵ کوپایلت: عوامل کوپایلت و کوپایلت استودیو - دستیار هوش مصنوعی سفارشی بر پایه دانش سازمانی
آموزش کاربردی

«محدودیت به اسناد تأییدشده»؛ راهکار مایکروسافت برای جلوگیری از توهم AI

مایکروسافت از مدل‌های عمومی فاصله گرفته و به سمت «عامل‌های کوپایلت» حرکت می‌کند که پاسخ‌ها را تنها به اسناد تأییدشده شرکت محدود می‌کنند. کاربران اکنون می‌توانند بدون نوشتن کد و از…

۳۲ دقیقه خواندن۲
سازمان عامل‌محور: وقتی هوش مصنوعی فرآیندهای کسب‌وکار را مدیریت می‌کند، چه اتفاقی می‌افتد؟
آموزش کاربردی

عامل‌های هوش مصنوعی جایگزین داشبوردها شدند تا به‌جای پاسخ، اجرا کنند

هوش مصنوعی سازمانی از دستیارهای غیرفعال که داده‌ها را خلاصه می‌کنند، به عامل‌های خودمختاری تبدیل شده است که فرآیندهای تجاری را اجرا می‌کنند. این چرخش نیازمند معماری‌های چندعاملی و…

۷ دقیقه خواندن۱
بهینه‌سازی زمان استنتاج مدل‌های زبانی بزرگ: روش‌ها و راهکارها
آموزش کاربردی

۶ تکنیک کلاینت‌ساید برای کاهش تأخیر استنتاج در مدل‌های زبانی

کاهش زمان پاسخ‌دهی هوش مصنوعی تنها به سخت‌افزار سریع‌تر وابسته نیست، بلکه نیازمند بهینه‌سازی پرامپت‌ها و موازی‌سازی درخواست‌هاست. این استراتژی‌ها با تمرکز بر «زمان تا نخستین…

۴ دقیقه خواندن۱
نسخه ۰.۱ گلاس‌هاوس منتشر شد: معیار سنجش حافظه برای سیستم‌های هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

«فراتر از بازیابی ساده»؛ رویکرد جدید Glasshouse برای سنجش حافظه AI

محک جدید Glasshouse v0.1 با تمرکز بر حافظه بلندمدت، مدل‌های هوش مصنوعی را به‌جای بازیابی ساده، بر اساس صداقت در مواجهه با داده‌های متناقض می‌سنجد. این ابزار توهمات با اعتمادبه‌نفس…

۲ دقیقه خواندن۲
تصویر: ربات هوشمند در حال همکاری با تیم کسب‌وکار کوچک
آموزش کاربردی

چرا کسب‌وکارهای متوسط از پلتفرم‌های هوش مصنوعی آماده فاصله می‌گیرند؟

کسب‌وکارهای کوچک و متوسط به‌دلیل پیچیدگی جریان‌های کاری، از پلتفرم‌های آماده هوش مصنوعی فاصله می‌گیرند. تمرکز فعلی بر ترکیب SDKها و APIها حول منطق تجاری اختصاصی است، نه آموزش…

۹ دقیقه خواندن