پرش به محتوای اصلی

موضوع

بازیابی‌افزا

RAG architectures, vector stores, grounding LLMs in private data

۱٬۱۱۲ مقاله منتشر شده

هر قانونی که اضافه کردم، بدترش کرد: چطور حجیم‌شدن پرامپت صدای مرا از بین برد

تنظیم دقیق مدل، حجم پرامپت سیستمی را ۳۳ برابر کاهش داد

یک توسعه‌دهنده دریافت که افزودن مداوم قوانین به پرامپت سیستمی، لحن هوش مصنوعی را به متنی خشک و «کمیته‌وار» تبدیل می‌کند. با انتقال هویت و لحن مدل به لایه وزن‌ها از طریق تنظیم…

۶ دقیقه خواندن
جستجوی بصری با pgvector و Gemini: تشخیص، برش، جاسازی، رتبه‌بندی (و باگ میانگین‌گیری که تطابق دقیق را از کار انداخت)
آموزش کاربردی

جایگزینی میانگین‌گیری با بردارهای تک‌نما، دقت تطابق تصاویر را به ۹۷٪ رساند

یک مؤسس بازارچه مد متوجه شد که میانگین‌گیری از بردارهای معنایی تصاویر، دقت تطابق دقیق را از بین می‌برد. با تغییر استراتژی به استفاده از بردارهای هر نما (Per-view) و سیستم…

۱۰ دقیقه خواندن
جلسه دوم بن
آموزش کاربردی

عامل‌های هوش مصنوعی با جایگزینی پنجرهٔ زمینه با حافظهٔ فایل‌محور ابدی شدند

عامل‌های شخصی مانند Grok Bot و Claude Code به‌جای تکیه بر حافظهٔ موقت مدل، از پوشه‌های متنی برای ذخیره وضعیت بلندمدت استفاده می‌کنند. این معماری اجازه می‌دهد عامل‌ها بدون پر شدن…

۴ دقیقه خواندن۱
راهنمای انتخاب مدل زبانی: راهکار اختصاصی یا آماده در سال ۲۰۲۶
آموزش کاربردی

مدل‌های زبانی کوچک با کاهش هزینه‌های استنتاج برندهٔ واقعی تولید هستند

بیشتر استقرار‌های هوش مصنوعی نه به‌دلیل کیفیت مدل، بلکه به‌خاطر «شکاف هماهنگی» در انتقال داده بین سیستم‌ها شکست می‌خورند. راهکار این مشکل، معماری ترکیبی است که وظایف تکراری را به…

۲۰ دقیقه خواندن۲
چک‌لیست عملی توسعه‌دهندگان برای ساخت عامل‌های هوش مصنوعی قابل اعتماد در ۲۰۲۶
آموزش کاربردی

۱۵ قانون مهندسی برای تبدیل عامل‌های هوش مصنوعی به ابزارهای قابل‌اعتماد

ساخت عامل‌های هوش مصنوعی برای محیط‌های عملیاتی نیازمند عبور از مهندسی پرامپت و حرکت به سمت معماری سخت‌گیرانه نرم‌افزاری است. چارچوب جدیدی بر ماژولار بودن، مرزهای دقیق ابزارها و…

۵ دقیقه خواندن۳
تاریخچه رایانه OpenAI فعالیت‌های مک را به حافظه ChatGPT تبدیل می‌کند

OpenAI با قابلیت Computer History تعاملات مک را به مهارت‌های عامل تبدیل کرد

اوپن‌ای‌آی ابزار Computer History را برای macOS عرضه کرد تا با ثبت تاریخچه تعاملات کاربر، حافظه‌ای قابل جست‌وجو برای مدل‌های زبانی بسازد. این سیستم می‌تواند گردش‌های کاری تکراری…

۵ دقیقه خواندن
ساخت خطوط داده هوش مصنوعی — چگونه داده‌های تازه وب را به مدل زبانی بزرگ خود تغذیه کنید
آموزش کاربردی

۵ ابزار Apify برای خودکارسازی خط لوله‌های دادهٔ وب در مدل‌های زبانی

توسعه‌دهندگان برای تغذیه مدل‌های زبانی از اسکریپت‌های دستی فاصله گرفته و به سمت «اکتورهای» پیش‌ساخته می‌روند. پلتفرم Apify با بیش از ۲۶ هزار ابزار، موانع CAPTCHA و محدودیت‌های…

۲ دقیقه خواندن
نمودار پیش‌بینی قیمت سهام با استفاده از مدل زبانی بزرگ در مقایسه با داده‌های واقعی
آموزش کاربردی

هزینه ثابت در برابر پرداخت توکنی در تحلیل‌های کمی هوش مصنوعی

تحلیلگران مالی برای استخراج سیگنال از گزارش‌های پیچیده SEC، مدل‌های زبانی را وارد خط لوله‌های کمی می‌کنند. Oxlo.ai با جایگزینی پرداخت توکنی با هزینه ثابت به‌ازای هر درخواست، مانع…

۶ دقیقه خواندن
بازارچه گردش کار BizNode: اتصال چند ربات در خطوط چندمرحله‌ای. جذب مشتری، قرارداد تا پرداخت و...
آموزش کاربردی

BizNode: حذف ۱۰۰٪ اشتراک‌های ابری در زنجیرهٔ عامل‌های هوش مصنوعی

پلتفرم BizNode با حذف اشتراک‌های ابری، امکان اجرای زنجیره‌ای از عامل‌های هوش مصنوعی برای جذب لید و دریافت پرداخت را روی سخت‌افزار شخصی فراهم می‌کند. این سیستم با تمرکز بر حاکمیت…

۲ دقیقه خواندن۱