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Une étude propose PAT, un système RAG combinant spécifications utilisateur et corpus comparables pour une traduction de documents entiers, au-delà de la phrase par phrase.
Un système hybride combine robotique éducative Lego WeDo2 et assistant conversationnel RAG pour enseigner les gestes de sécurité sismique aux élèves du primaire.
Le laboratoire français Pleias publie une gamme de modèles conçus spécifiquement pour les usages RAG.
Le lab français Pleias met en ligne une version quantisée GGUF de son modèle léger dédié aux tâches de retrieval-augmented generation.
Pleias publie un modèle compact de 1 milliard de paramètres, conçu spécifiquement pour les tâches de retrieval-augmented generation.
Pleias publie un modèle compact de 350 millions de paramètres, dédié aux tâches de retrieval-augmented generation.
Un plaidoyer pour repenser l'organisation de la documentation à l'ère des LLM et des agents IA qui doivent la consommer.
Plus de 216 000 compétences structurées, sourcées et vérifiables pour équiper les agents IA — la plus grande bibliothèque ouverte du genre selon ses auteurs.
Une nouvelle architecture externalise les connaissances factuelles dans une base de connaissances interrogée par vecteurs continus, surpassant GPT-4o-mini sur certains benchmarks.
Un système de production génère des commentaires stratégiques F1 multilingues en garantissant la fidélité factuelle via un vérificateur de claims intégré à l'architecture.
DynaKRAG introduit une politique apprise pour orchestrer dynamiquement les opérations de récupération de preuves dans les systèmes RAG multi-sauts.
Kapa.ai détaille sa méthode pour réduire le contexte injecté dans un pipeline RAG, en supprimant les passages superflus avant la génération.
Les générateurs d'images hallucinent ce qu'ils ignorent. Un nouveau framework co-entraînement + recherche vise à corriger ce défaut structurel.
Une analyse structurée des architectures de mémoire persistante pour agents IA, à travers trois solutions représentatives du marché.
Un développeur conteste l'approche dominante en matière de mémoire pour les agents IA : stocker des transcriptions brutes ne suffit pas.
Manticore Search détaille comment une réécriture du pipeline ONNX a multiplié par 14 la vitesse de génération d'embeddings.
PolicyGuard convertit des politiques internes en règles logiques exécutables, combinant LLM et évaluation symbolique pour auditer la conformité des documents.
Microsoft Research présente Memora, un système de mémoire scalable pour agents IA qui réduit jusqu'à 98 % les tokens de contexte tout en battant l'état de l'art sur deux benchmarks.
Un plafond à 76 % serait atteint par les LLMs pour la lecture de documents difficiles — et seule l'expertise humaine permettrait de le dépasser.
Un projet expérimental exploite la Bible comme corpus de récupération pour un système RAG, interrogeant les Écritures à la manière d'une base de connaissances vectorielle.
Mistral AI annonce de nouvelles options de configuration pour les connecteurs, offrant aux développeurs un contrôle plus fin sur l'intégration des sources de données.
Les modèles d'IA butent sur un goulot d'étranglement : accéder à des données web dynamiques, non structurées et en temps réel à grande échelle.
Haystack, le framework Python de deepset, propose une infrastructure modulaire pour construire des pipelines RAG et des agents IA prêts pour la production.
Un développeur indépendant présente un moteur de mémoire paramétrique pour agents IA, conçu en dix jours, et cherche des cas d'usage concrets pour en démontrer la valeur.
Un système qui traduit les traces comportementales en préférences génératives pour produire du contenu multimodal personnalisé sans pool d'items préexistant.