“agentic AI” için sonuçlar
3 sonuç bulundu. Sonuçları kategoriye göre daraltabilirsin.
Yapay Zeka Tabanlı Bilgi Erişim Sistemlerinde Yeni Dönem: Agentic RAG
Retrieval-Augmented Generation (RAG) sistemleri, yapay zeka uygulamalarında bilgi erişimini devrimleştirdi. Geleneksel RAG yaklaşımları, kullanıcı sorgularına yanıt vermek için veri tabanlarından bilgi çekip bunu dil modelleriyle birleştiriyor. Ancak bu sistemlerin gürültülü veri getirme, yetersiz sorgu-belge eşleştirmesi gibi sınırları vardı. Yeni araştırma, büyük dil modellerinin kendi kendini yönlendirme yeteneklerini kullanan 'Agentic RAG' yaklaşımını inceliyor. Bu yöntemde, yapay zeka tüm süreci kendisi orkestra ediyor: hangi aksiyonları alacağına, ne zaman gerçekleştireceğine ve süreçte iterasyon yapıp yapmayacağına karar veriyor. Araştırma, farklı RAG yaklaşımlarını deneysel olarak karşılaştırarak bu yeni paradigmanın etkinliğini değerlendiriyor.
VideoThinker: Uzun videolar için yeni nesil yapay zeka modeli geliştirildi
Araştırmacılar, uzun videolardaki içerikleri daha etkili anlayabilen VideoThinker adlı yeni bir yapay zeka modeli geliştirdi. Mevcut video anlama modellerinin aksine, VideoThinker aracı tabanlı (agentic) bir yaklaşım benimsiyor ve videolardaki önemli anları adaptif şekilde keşfedebiliyor. Model, temporal geri çağırma, uzamsal yakınlaştırma ve zamansal yakınlaştırma gibi araçları kullanarak videolardaki bilgi kaybını minimize ediyor. En önemli yenilik, modelin tamamen sentetik araç etkileşim verisiyle eğitilmiş olması. Bu sayede uzun form video anlayışında döngüsel bağımlılık sorunu çözülüyor. VideoThinker, videoları zengin altyazılara dönüştürüp güçlü bir dil modeli kullanarak çok adımlı araç kullanım dizileri oluşturuyor. Bu gelişme, video analizi yapan AI sistemlerinin performansını önemli ölçüde artırabilir.
Otonom AI Sistemlerinde CPU'nun Gizli Rolü Keşfedildi
Araştırmacılar, otonom yapay zeka sistemlerinin performans darboğazlarını CPU merkezli bir bakış açısıyla inceledi. Geleneksel AI sistemlerinin aksine, plan yapabilen, araç kullanabilen ve anlık adaptasyon gösterebilen agentic AI sistemleri, heterojen CPU-GPU mimarilerde çalışıyor. Yeni çalışma, bu sistemlerdeki CPU'nun kritik rolünü ortaya koydu. Araştırma, farklı donanım sistemlerinde uçtan uca gecikme ve verim analizleri yaparak, performans engellerini belirlemeyi amaçlıyor. Bu bulgular, gelecekteki otonom AI sistemlerinin tasarımında CPU optimizasyonunun önemini vurguluyor ve mevcut GPU-odaklı yaklaşımları sorgulayan önemli bir perspektif sunuyor.