
چگونه مدلهای Ettin با حذف توکنهای اضافی، سرعت RAG را ۸ برابر کردند؟
شرکت Hugging Face خانواده مدلهای Ettin Reranker را معرفی کرد که با استفاده از تکنیک حذف توکنهای اضافی (unpadding)، سرعت و دقت رتبهبندی اسناد را در سیستمهای RAG بهشدت افزایش…
موضوع
RAG architectures, vector stores, grounding LLMs in private data
۶۹۵ مقاله منتشر شده

شرکت Hugging Face خانواده مدلهای Ettin Reranker را معرفی کرد که با استفاده از تکنیک حذف توکنهای اضافی (unpadding)، سرعت و دقت رتبهبندی اسناد را در سیستمهای RAG بهشدت افزایش…

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…

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…

OpenAI و Dell برای اجرای Codex در محیطهای محلی و ترکیبی همکاری میکنند. این اقدام به شرکتها اجازه میدهد بدون ارسال کدهای حساس به ابر، از عاملهای کدنویسی استفاده کنند.

نسخه ۳.۵ ابزار PaddleOCR اکنون امکان اجرای مدلهای پردازش اسناد را در بستر Transformers فراهم کرده است. این تغییر، یکپارچهسازی مدلهای OCR را برای توسعهدهندگانی که از اکوسیستم…

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…

دیتابریکس مدل GPT-5.5 را به جریانهای کاری عاملهای خود اضافه کرد. این مدل با عبور از مرز ۵۰٪ دقت در بنچمارک OfficeQA Pro، نرخ خطای پردازش اسناد قدیمی و PDFهای اسکنشده را ۴۶٪…

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…

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…

یک موتور جستجوی جدید با مجوز MIT معرفی شد که کاملاً روی حافظه ابری اجرا میشود. این سیستم هزینه میزبانی ۱۰۰ میلیون بردار را به حدود ۳۵۰ دلار در ماه کاهش میدهد.

IBM دو مدل بردار معنایی چندزبانه بر پایه ModernBERT عرضه کرد. مدل کوچک ۹۷ میلیون پارامتری این مجموعه، در بنچمارکهای MTEB از رقبای بسیار بزرگتر خود پیشی گرفته است.

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…