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Une étude compare quatre formats de mémoire d'agent face aux migrations de modèles : les graphes de connaissances à schéma fixe l'emportent nettement.
Un framework de raisonnement structuré vise à réduire les hallucinations des LLM appliqués au diagnostic de pannes réseau 5G/6G.
Un audit révèle que 30 % des références fournies par l'IA ne contiennent pas les données chiffrées indiquées.
Un cadre modulaire agrégeant des techniques d'alignement hétérogènes via des stratégies de vote.
Un framework améliore l'extraction biomédicale en RAG via un chunking sémantique adaptable.
Une collection de notebooks Colab open source pour comprendre RAG, agents et evals en partant des fondamentaux, sans dépendre de LangChain ou équivalents.
Hugging Face détaille comment entraîner et fine-tuner des modèles d'embeddings multi-vecteurs via la bibliothèque Sentence Transformers.
Un article revient sur les fondamentaux du RAG et plaide pour une approche moins complexe que les architectures souvent présentées.
Le cofondateur de Google Brain relance DeepLearning.ai autour de l'AI Engineering, fruit d'une analyse de 10 000 offres d'emploi et d'entretiens sectoriels.
Une analyse de données montre un effondrement des références Reddit dans les réponses du modèle d'OpenAI.
Hugging Face intègre le Late Interaction dans Sentence Transformers pour améliorer la recherche sémantique.
Analyse de l'état actuel des hallucinations et des pistes techniques envisagées.
TEPA introduit un système de mémoire révocable pour éviter la pollution des prompts par des informations obsolètes chez les agents langagiers.
Une nouvelle architecture sépare mémoire factuelle et affective pour améliorer la gestion des conflits dans les agents LLM.
Une méthode de réutilisation de cache fine-grained pour optimiser l'efficacité et la précision du RAG.
READ propose une approche agentique et sans embedding pour analyser les documents financiers longs et complexes.
Adaptation complète de la stack Nemotron pour le RAG en grec moderne, avec création du benchmark HERA.