پرش به محتوای اصلی

موضوع

بازیابی‌افزا

RAG architectures, vector stores, grounding LLMs in private data

۶۹۵ مقاله منتشر شده

راهکار MemPrivacy برای تأمین حریم خصوصی حافظه ابری با جایگزین‌های نوع‌بندی‌شده

راهکار MemPrivacy برای تأمین حریم خصوصی حافظه ابری با جایگزین‌های نوع‌بندی‌شده

پژوهشگران چارچوب MemPrivacy را برای محافظت از داده‌های حساس در عامل‌های هوش مصنوعی لبه-ابر معرفی کردند. این روش با جایگزینی اطلاعات خصوصی با توصیف‌گرهای معنایی، توانایی استدلال…

۲ دقیقه خواندن
افزایش ۲.۷ درصدی نرخ افزودن به سبد خرید با معماری متوالی LLM

افزایش ۲.۷ درصدی نرخ افزودن به سبد خرید با معماری متوالی LLM

یک چارچوب جدید مبتنی بر مدل‌های زبانی متوالی، نرخ افزودن کالا به سبد خرید در فروشگاه‌های آنلاین را ۲.۷٪ افزایش داد. این سیستم با استفاده از فرآیند تولید دو مرحله‌ای و تنظیم دقیق…

۲ دقیقه خواندن
چرا ذخیره‌سازهای برداری برای حافظه بلندمدت عامل‌های هوش مصنوعی کافی نیستند؟
آموزش کاربردی

چرا ذخیره‌سازهای برداری برای حافظه بلندمدت عامل‌های هوش مصنوعی کافی نیستند؟

روش‌های رایج بازیابی داده در عامل‌های هوش مصنوعی با افزایش حجم اطلاعات شکست می‌خورند. معماری جدیدی با چهار لایه حافظه و یک موتور مشاهده، رویدادهای خام را به قوانین رفتاری دائمی…

۲ دقیقه خواندن
کاهش هزینه API به صفر؛ تجربه ۶ ماهه یک توسعه‌دهنده با مدل‌های محلی
آموزش کاربردی

کاهش هزینه API به صفر؛ تجربه ۶ ماهه یک توسعه‌دهنده با مدل‌های محلی

یک توسعه‌دهنده با انتقال به سخت‌افزار محلی و استفاده از مدل‌های Qwen و Ollama، هزینه‌های API خود را کاملاً حذف کرد. این تغییر، هزینه ماهانه را از پرداخت به شرکت‌های ابری به قبض…

۲ دقیقه خواندن
چرا مهندسی پرامپت برای مدیریت عامل‌های هوش مصنوعی در مقیاس واقعی شکست می‌خورد؟
آموزش کاربردی

چرا مهندسی پرامپت برای مدیریت عامل‌های هوش مصنوعی در مقیاس واقعی شکست می‌خورد؟

مهندسی پرامپت بر تک‌درخواست‌ها تمرکز دارد، اما «مهندسی کانتکست» کل معماری اطلاعات را برای چرخه حیات یک عامل طراحی می‌کند. با استفاده از حافظه ۴ لایه و قوانین مشترک، می‌توان تعداد…

۲ دقیقه خواندن
چرا استراتژی AIBOM شما در بازرسی‌های ۲۰۲۶ اتحادیه اروپا شکست می‌خورد؟
آموزش کاربردی

چرا استراتژی AIBOM شما در بازرسی‌های ۲۰۲۶ اتحادیه اروپا شکست می‌خورد؟

بسیاری از ابزارهای AIBOM فعلی تنها کتابخانه‌های نرم‌افزاری را لیست می‌کنند و مدل‌ها، پرامپت‌ها و منابع RAG را نادیده می‌گیرند. برای عبور از بازرسی‌های ۲۰۲۶ اتحادیه اروپا، AIBOM…

۲ دقیقه خواندن