اجرای مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) به صورت محلی از یک سرگرمی تخصصی برای علاقه‌مندان به یک نیاز حیاتی برای شرکت‌هایی تبدیل شده است که به حریم خصوصی داده‌ها و پاسخ‌های با تأخیر کم نیاز دارند. در حالی که چارچوب‌هایی مانند Ollama و vLLM هوش مصنوعی محلی را دموکراتیک کرده‌اند، NVIDIA TensorRT-LLM به عنوان استاندارد طلایی...
در چشم‌انداز به‌سرعت در حال تحول هوش مصنوعی و بازیابی داده‌ها، جستجوی برداری به یک قابلیت حیاتی تبدیل شده است. با حرکت سازمان‌ها از تطبیق سنتی کلمات کلیدی به درک معنایی، تقاضا برای راه‌حل‌های ذخیره‌سازی برداری قدرتمند و مقیاس‌پذیر هرگز به این اندازه نبوده است...
جست‌وجو برای هوش عمومی مصنوعی (AGI) تنها به ساخت پردازنده‌های سریع‌تر محدود نمی‌شود؛ بلکه درباره اطمینان از همسویی سیستم‌های فراهوشمند با ارزش‌های پیچیده و اغلب مبهم انسانی است. یادگیری تقویتی سنتی در اینجا با مشکل روبرو است زیرا مشخص کردن یک تابع پاداش برای ...
در منظره‌ی به سرعت در حال تحول مدیریت دانش شخصی (PKM)، پایگاه‌های داده‌ی ای دیگر کافی نیستند. به عنوان توسعه‌دهندگان و کارکنان دانشی، به سیستم‌هایی نیاز داریم که زمینه را درک کنند، نه فقط کلمات کلیدی را. این مقاله بررسی می‌کند که چگونه می‌توان شکاف بین رابط کاربری قدرتمند Notion و قدرت پایگاه‌های داده‌ی برداری را با یکپارچه‌سازی جاسازی‌های محلی با خلاصه‌سازی‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی پر کرد.
یکی از چالش‌های جدی در ساخت سیستم‌های تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) آماده برای تولید، غیرقطعی ذاتی مدل‌های زبانی بزرگ است. حتی با ورودی‌ها، تنظیمات دما و پرامپت‌های یکسان، مدل‌های زبانی بزرگ ممکن است پاسخ‌های متفاوتی تولید کنند.
همان‌طور که مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) از دفترچه‌های آزمایشی به سرویس‌های حیاتی در تولید منتقل می‌شوند، هرج‌ومرج آزمایش‌های دست‌ودلبازانه باید جای خود را به مهندسی منضبط بدهد. یکی از مهم‌ترین موانع در مهندسی هوش مصنوعی مدرن، اطمینان از قابلیت تکرار دقیق عملکرد مدل در محیط تولید، امکان حسابرسی و عیب‌یابی است.
با گذر سازمان‌ها از پایلوت‌های آزمایشی هوش مصنوعی به سیستم‌های عملیاتی، محدودیت‌های پنجره‌های زمینه ثابت به یک گلوگاه حیاتی تبدیل می‌شوند. در پروتکل زمینه مدل (MCP)، جایی که عامل‌ها با ابزارها و منابع داده متعددی تعامل دارند، انباشت غیرمدیریت‌شده زمینه...