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Ergebnisse für “semantische Suche”
Forschung

LLMs ermöglichen effiziente Few-Shot-Klassifizierung von Tabellen Die Web‑Welt bietet unzählige strukturierte Daten in Tabellenform – von Produktkatalogen über Wissensdatenbanken bis hin zu wissenschaftlichen Datensätzen. Diese Tabellen unterscheiden sich stark in Struktur und Semantik, was die Entwicklung einer einheitlichen Klassifikationsmethode erschwert. Gleichzeitig werden große Sprachmodelle (LLMs) immer stärker in Web‑Infrastrukturen eingesetzt, etwa für semantische Suche. Die zentrale Frage laute

arXiv – cs.AI
Forschung

<h1>Hippocampus: Schnellere, skalierbare Speicherlösung für Agentic AI</h1> <p>Agentic KI-Systeme benötigen dauerhafte Speicher, um nutzerspezifische Historien über das begrenzte Kontextfenster von Sprachmodellen hinaus zu verwalten. Traditionelle Ansätze setzen auf dichte Vektordatenbanken oder Wissensgraphen, die hohe Abruflatenzen und schlechte Skalierbarkeit aufweisen.</p> <p>Hippocampus löst dieses Problem mit einem innovativen Ansatz: kompakte binäre Signaturen für semantische Suche und verlustfreie T

arXiv – cs.AI