معماری یک مدل هوش مصنوعی به طراحی و ساختار داخلی آن اشاره دارد که نحوه پردازش اطلاعات و یادگیری آن را تعیین میکند. مقاله به طور خاص «پارادایم تک-برداری» (single vector paradigm) را نقد میکند، که یک انتخاب معماری رایج در سیستمهای بازیابی است. این تحقیق فراخوانی برای نوآوری در معماری مدلهاست و پیشنهاد میکند که ممکن است به ساختارهای پیچیدهتری مانند استفاده از چندین بردار برای هر سند یا رویکردهای کاملاً متفاوت برای غلبه بر محدودیتهای فعلی نیاز باشد.
دنیای رونویسی گفتار مبتنی بر هوش مصنوعی در حال داغتر شدن است و تیم Qwen علیبابا با معرفی مدل جدید خود، Qwen3-ASR-Flash، چالشی جدی برای رقبا ایجاد کرده است. 🚀 این تنها یک بهروزرسانی تدریجی دیگر نیست؛ بلکه یک جهش بزرگ به جلو است که بر پایه هوش قدرتمند Qwen3-Omni ساخته شده و بر روی … Read more
جاسازیهای برداری (Vector embeddings) قهرمانان گمنام هوش مصنوعی مدرن هستند که از نتایج موتورهای جستجوی شما گرفته تا استدلالهای پیچیده در مدلهای زبان بزرگ، همه چیز را قدرت میبخشند. باور رایج این بوده است که با مدلهای بزرگتر و دادههای آموزشی جامعتر، میتوانیم بر هر چالشی در زمینه بازیابی اطلاعات غلبه کنیم. با این حال، … Read more