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Une étude arXiv explore une structure géométrique commune aux espaces d'embeddings, ouvrant la voie à leur traduction sans supervision directe.
Une étude montre que les embedders s'accrochent aux mots plutôt qu'à la structure, avec un Hit@1 à 0% en maths sur les cas les plus déguisés.
Un système GNN évolutif pour recommander des amis à l'échelle industrielle via échantillonnage temporel.
Hugging Face détaille comment entraîner et fine-tuner des modèles d'embeddings multi-vecteurs via la bibliothèque Sentence Transformers.
Un cadre fédéré pour le questionnement multi-hop sur des graphes de connaissances distribués verticalement.
Une architecture neuronale remplace les embeddings standards par des coordonnées 2D.
Une méthode d'embedding détecte la dérive sémantique dans 12,7 Md de commentaires Reddit, montrant une forte instabilité des sujets politiques.
L'étude explore l'usage de petits modèles de langage internes pour classifier les factures financières avec précision.
Hugging Face intègre le Late Interaction dans Sentence Transformers pour améliorer la recherche sémantique.
Hugging Face accueille les exports d'embeddings sur mesure via OlmoEarth Studio pour l'analyse.