پرش به محتوای اصلی

موضوع

بازیابی‌افزا

RAG architectures, vector stores, grounding LLMs in private data

۶۹۵ مقاله منتشر شده

AI
آموزش کاربردی

سازوکار akm 0.8.0 برای توقف حلقه‌ی تخریب داده‌ها در عامل‌های هوش مصنوعی

نسخه‌ی 0.8.0 ابزار akm با معرفی «حافظه‌ی آگاه به باور»، از جایگزینی حقایق تأییدشده توسط انسان با داده‌های قدیمی یا توهمات عامل‌ها جلوگیری می‌کند. این سیستم با استفاده از حالت‌های…

۲ دقیقه خواندن
AI
آموزش کاربردی

Mnemo: پیاده‌سازی حافظه بلندمدت با سرعت ۴.۲ میلی‌ثانیه برای عامل‌های هوش مصنوعی

ابزار Mnemo یک لایه‌ی حافظه محلی است که با استفاده از SQLite، گراف دانشی دائمی برای مدل‌های زبانی ایجاد می‌کند. این سیستم با سرعت کمتر از ۵۰ میلی‌ثانیه، با مدل‌های OpenAI،…

۲ دقیقه خواندن
AI

درون معماری «مغز شرکتی» Hyper برای حل مشکل فراموشی عامل‌های هوش مصنوعی

پلتفرم **Hyper** با تبدیل ارتباطات پراکنده شرکتی به یک گراف دانش پویا، مشکل فراموشی یا به‌روز نبودن داده‌ها در عامل‌های هوش مصنوعی را حل می‌کند. این سیستم اجازه می‌دهد حقایق جدید…

۲ دقیقه خواندن
AI
آموزش کاربردی

سازوکار NemoClaw: آموزش مهارت‌های جدید به عامل‌های هوش مصنوعی از طریق چت

پشته‌ی نرم‌افزاری NemoClaw از شرکت NVIDIA به عامل‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد مهارت‌های جدید را مستقیماً از گفتگو با کاربر بیاموزند و آن‌ها را ذخیره کنند. این سیستم با استفاده از…

۲ دقیقه خواندن
AI
آموزش کاربردی

چگونه آنتروپیک با جداسازی استدلال و اجرا، امنیت داده‌های سازمانی را تضمین کرد؟

آنتروپیک با جداسازی فرآیند استدلال از اجرای کد، اجازه می‌دهد کدها روی سرورهای داخلی شرکت‌ها اجرا شوند. این معماری باعث می‌شود داده‌های حساس هرگز از دیوار آتش سازمان خارج نشوند.

۲ دقیقه خواندن
AI

OpenAI: ادغام اخبار تأییدشده‌ی برزیل در ChatGPT برای کاهش توهمات محلی

OpenAI با همکاری دو گروه خبری بزرگ برزیل، اخبار تأییدشده را به پاسخ‌های ChatGPT اضافه کرد. این توافق باعث می‌شود ۹۰۰ میلیون کاربر به خلاصه‌های خبری دقیق دسترسی داشته باشند و…

۲ دقیقه خواندن
AI
آموزش کاربردی

گوگل و NYU: کاهش ۸ برابری حافظه مورد نیاز برای جستجوی برداری بدون آموزش

کتابخانه turbovec با معرفی روشی جدید برای کوانتایز کردن بردارها، مصرف حافظه در سیستم‌های RAG را ۸ برابر کاهش می‌دهد. این فناوری برخلاف روش‌های سنتی، نیازی به داده‌های آموزشی ندارد…

۲ دقیقه خواندن
AI
آموزش کاربردی

چرا نباید حافظه پروژه‌های خود را به دست یک شرکت هوش مصنوعی بسپارید؟

پلتفرم Alma با جداسازی حافظه از مدل‌های زبانی، اجازه می‌دهد هویت و بافت پروژه‌های شما در جابه‌جایی بین مدل‌های مختلف حفظ شود. این سیستم با استفاده از رایانش لبه، دسترسی به داده‌ها…

۳ دقیقه خواندن
AI
آموزش کاربردی

۵ تاکتیک برای تبدیل شدن به منبع اصلی استنادات هوش مصنوعی زاینده

بهینه‌سازی موتورهای زاینده (GEO) در حال جایگزینی سئوی سنتی است. هدف دیگر رتبه گرفتن در لیست لینک‌ها نیست، بلکه تبدیل شدن به منبعی است که مدل‌های زبانی در پاسخ‌های خود نقل می‌کنند.

۲ دقیقه خواندن
AI

بنچمارک CiteVQA: دقت GPT-5.4 در استناد به منابع تا ۵۹ درصد سقوط کرد

پژوهشگران با معرفی بنچمارک CiteVQA، پدیده‌ی «توهم استنادی» را شناسایی کردند؛ وضعیتی که در آن مدل‌ها پاسخ درست می‌دهند اما منبع اشتباهی را ذکر می‌کنند. نتایج نشان می‌دهد حتی…

۳ دقیقه خواندن
AI
آموزش کاربردی

سازوکار NVIDIA AI-Q برای تفکیک خط لوله‌ی پژوهش از عامل‌های هوشمند

انویدیا با معرفی AI-Q، طرحی بازمتن برای انتقال وظایف پیچیده‌ی پژوهشی از عامل‌هایی مثل Claude Code به سرورهای اختصاصی ارائه داد. این ابزار اجازه می‌دهد داده‌های حساس سازمانی بدون…

۲ دقیقه خواندن