recherche
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NLP & ML3 min read
Recherche RAG
BM25 bat le RAG agentique lorsque les corpus dépassent 10 millions de tokens
La recherche agentique gagne sur les petits corpus, mais une étude de muset-ai sur 28 niveaux imbriqués montre BM25 la dépassant vers 10 millions de tokens. L’agent consomme 39 fois plus de tokens de requête, et le RAG par graphe plafonne à la construction.
2026-08-07
IA5 min read
Infrastructure IA
Nemotron 3 Embed de Nvidia expose la taxe cachée que chaque agent IA paie
Nvidia a publié Nemotron 3 Embed, une famille de modèles d'embedding open-weight qui atteignent une qualité de récupération de pointe tout en réduisant les coûts en tokens des agents en aval. La variante 8B se classe n°1 sur RTEB ; les modèles plus petits de 1B offrent une efficacité prête pour la production.
2026-07-16