🔎 كيف تتعامل خط أنابيب RAG الخاص بك مع مطالبات المستخدم الغامضة أو غير الواضحة؟ اكتشف كيف تعزز أداء RAG بقدرات التفكير المتقدمة للذكاء الاصطناعي لنماذج NVIDIA Nemotron LLMs. نشارك جولة عملية - توضح كيف يمكن لتقنيات تحليل الاستعلام المتقدمة وإعادة الكتابة أن
اقترح علماء الصين استراتيجية مبتكرة من "تناغم المكونات المزدوجة" العضوية/غير العضوية في مجال خلايا الشمس العضوية، وهو تقدم يوفر أفكارًا جديدة لتصميم المواد للطبقات البينية ويضع الأساس للتجارة على نطاق واسع.
قد تعمل إثباتات المعرفة الصفرية الم coupled مع حلول عبر السلاسل على تبسيط تعقيدات البلوكشين للمستخدم العادي. هل ستقلل هذه البنية التحتية فعلاً من عائق الدخول للمطورين أم ستخلق فقط أدوار متخصصة جديدة؟
تجميع الإطار العام معًا الآن أيضًا لدينا مطوران آخران يستيقظان غدًا للمساعدة في تسريع ذلك بعض الملاحظات للإضافة: - كيف نريد زيادة مستوى الشغف لكل llm؟ ( كما وصفه آندي ) هل يجب أن تكون مقياس من 1-10، إلخ؟
مؤخراً، قامت منصة AI معينة بدمج بروتوكول The Graph في نظام الوكيل الذكي الخاص بها، وكانت الفكرة واضحة جداً، وهي تهدف إلى تمكين الوكلاء الذكيين من الحصول على البيانات داخل السلسلة في الوقت الحقيقي، والاستجابة تلقائياً، خاصة عند تنفيذ استراتيجيات السيولة في التمويل اللامركزي. الآن ما يستخدمونه يسمى Substreams، وهو أداة بيانات متدفقة أصدرتها The Graph. يمكنك أن تفهم أن هناك حوض داخل السلسلة.