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Un nouveau framework RAG identifie les tokens décisifs pendant la génération pour déclencher une récupération de contexte plus précise et efficace.
Un framework combine RAG et LLM pour générer automatiquement des modèles diagnostiques hiérarchiques de systèmes complexes, testé sur un réacteur nucléaire.
Le lab français Pleias publie une collection de modèles conçus spécifiquement pour les architectures de retrieval-augmented generation.
Un benchmark et une méthode d'entraînement pour distinguer les modèles qui ignorent aveuglément le contexte de ceux qui savent vraiment quand s'y fier.