Use Case
RAG、埋め込み、検索評価、要約を使って文書検索や社内QAを作るための技術です。
このリポジトリでは、データとAIアルゴリズムを製品化するためのプラットフォームであるTaipyを提供しています。
このリポジトリでは、トークナイザーの最適化を提供しています。
paperless-ngxは、コミュニティによってサポートされたスーパーチャージドのドキュメント管理システムで、ドキュメントのスキャン・インデックス・アーカイブが可能である。
ドキュメントを構造化するために使えるオープンソースのETLソリューション。
医学画像に対する疾患検出モデルを開発し、臨床現場で早期検出と迅速な介入を容易にすることを目的としたフレームワークを提案します。
A reasoning model can improve from its own on-policy experience, but this inner loop is fragile: terminal veri
このリポジトリでは、データとAIアルゴリズムを製品化するためのプラットフォームであるTaipyを提供しています。
このリポジトリでは、トークナイザーの最適化を提供しています。
paperless-ngxは、コミュニティによってサポートされたスーパーチャージドのドキュメント管理システムで、ドキュメントのスキャン・インデックス・アーカイブが可能である。
ドキュメントを構造化するために使えるオープンソースのETLソリューション。
医学画像に対する疾患検出モデルを開発し、臨床現場で早期検出と迅速な介入を容易にすることを目的としたフレームワークを提案します。
A reasoning model can improve from its own on-policy experience, but this inner loop is fragile: terminal veri
Hybrid LLMs pair softmax attention with linear-attention layers such as Gated DeltaNet (GDN), whose recurrent
Embedding-based code retrieval is a core component of coding agents and retrieval-augmented code generation, w
Compressed context is usually carried as human-readable text or as rendered images that must be decoded, even
Retrieval is the first stage of modern search and advertising systems, selecting a candidate set from a large
A language model's prediction of its next token develops across layers, and lens methods track this process by
このリポジトリには、LLM、RAG、およびオーソリティの認識を含む、AIエンジニアリングのための深いドキュメントがあります。
Text-rich visual inputs require models that can read, retrieve, and compress language directly in pixel space,
Portfolio risk assessment ordinarily relies on reliable estimates of cross-asset return covariances, which are
Spatial return models take the interaction matrix as given and leave feedback uninterpreted. We construct a ba
Agent performance depends jointly on the model parameters and the executable harness code that manages context