Ai-research

Cet article explore RAPTOR, une nouvelle approche des modèles de langage augmentés par la récupération qui construit une structure arborescente hiérarchique de documents par le biais de l'intégration (embedding), du regroupement (clustering) et du résumé récursifs. Cette méthode permet de récupérer des informations à différents niveaux d'abstraction, améliorant considérablement les performances sur les tâches complexes de questions-réponses impliquant de longs documents par rapport à la récupération traditionnelle de segments contigus.

Cet article présente notre évaluation concrète de Manus AI à l'aide d'un plan gratuit de 1 000 crédits pour générer un rapport de recherche complet sur Robot Framework. Nous explorons la qualité du rapport, l'utilisation des jetons, le délai de production et la viabilité pratique de Manus AI pour les tâches de recherche.

Découvrez le guide définitif sur les modèles de langage à grande échelle (LLMs) avec le livre Large Language Models: A Deep Dive. Cette revue complète explore comment le livre relie la théorie de pointe en IA aux applications pratiques, offrant des perspectives inégalées sur les dernières avancées, les cas d'utilisation pratiques et les considérations éthiques dans le domaine des LLMs.

Décomposer l'architecture IA révolutionnaire de DeepSeek-V3—explorer ses innovations clés, le routage expert et les optimisations d'inférence étape par étape. Cet article plonge profondément dans les mathématiques et les mécanismes qui alimentent son efficacité et sa scalabilité.