8 resultados para "embeddings"
Bancos de Dados Vetoriais: Onde os Embeddings Vivem
Dados & EmbeddingsO que é um banco de dados vetorial e por que a busca por significado precisa de um: similaridade, busca aproximada (ANN), índices e quando você realmente precisa de um.
Embeddings & RAG: A Memória das IAs
Dados & EmbeddingsEntenda embeddings, busca semântica, bancos vetoriais e RAG — como dar memória e fontes a um modelo de linguagem, e por que tudo depende dos dados.
O Que São Embeddings, na Prática
Dados & EmbeddingsEmbeddings explicados sem fórmulas: vetores num mapa de significados, como são gerados, o que é distância de cosseno e onde eles são usados.
RAG do Zero: Busca + Geração
Dados & EmbeddingsRAG explicado passo a passo: indexar documentos com chunking e embeddings, recuperar trechos relevantes, montar o prompt e gerar a resposta.
AEF-Econ: Toward Plug-and-Play Socioeconomic Foundation Embeddings from AlphaEarth for Urban Remote Sensing
MultimodalarXiv:2606.20697v1 Announce Type: new Abstract: AlphaEarth Foundations (AEF) unify global remote sensing foundation embeddings through multimodal self-supervised learning, but their pretraining focuses on physical land-surface signals, limiting plug-and-play use in socioeconomic tasks. We integrate seven heterogeneous data streams across 36 Chinese cities over eight years - AEF embeddings, population, nighttime lights, remote sensing indices, points of interest (POIs), urban morphology, and cros...
GEOPHYS: The Geometry of Physical Plausibility
LLMs & TextoarXiv:2606.20707v1 Announce Type: new Abstract: While humans can identify physically implausible events within milliseconds, machine learning approaches addressing the same problem are extremely slow and expensive. They either rely on external multimodal-LLM judges or require ad-hoc modifications to the training procedure. In this work, we argue that indicators of physical plausibility are implicitly captured by five geometric properties of the per-frame embeddings produced by frozen image encod...
LFM2.5-Embedding-350M: o caso a favor dos embeddings pequenos
Dados & EmbeddingsA LiquidAI lançou um modelo de embeddings com apenas 350 milhões de parâmetros. A pergunta interessante não é se ele é o maior — é por que tamanho menor virou vantagem competitiva na busca semântica.
Dados & Embeddings
Dados & EmbeddingsEmbeddings, busca semântica, RAG e os datasets que treinam tudo.