Skip to main content
მარკეტინგი1.8.2025111 ნახვა

Google ადასტურებს MUVERA-ს მსგავსი სისტემის გამოყენებას საძიებო სისტემაში

Google-ის წარმომადგენელმა დაადასტურა MUVERA-ს მსგავსი ტექნოლოგიის გამოყენება, მაშინ როცა Graph Foundation Model-ის იმპლემენტაცია ჯერ კიდევ გაურკვეველია

Google ადასტურებს MUVERA-ს მსგავსი სისტემის გამოყენებას საძიებო სისტემაში

Google-ის წარმომადგენელმა გარი ილიესმა დაადასტურა, რომ კომპანია იყენებს MUVERA-ს მსგავს ტექნოლოგიას, თუმცა გაურკვეველი დარჩა საკითხი Graph Foundation Model-ის (GFM) გამოყენების შესახებ. ეს განცხადება მან Search Central Live Deep Dive-ის ღონისძიებაზე აზიაში გააკეთა.

MUVERA წარმოადგენს ახალ მეთოდს, რომელიც აუმჯობესებს ძიების პროცესს რთული მრავალვექტორული ძიების ერთვექტორიან ძიებად გარდაქმნით. სისტემა ახდენს ტოკენების ემბედინგების კომპრესირებას ფიქსირებული განზომილების ვექტორებში, რაც საშუალებას იძლევა შენარჩუნდეს მათი თავდაპირველი მსგავსება.

José Manuel Morgal-მა გარი ილიესს დაუსვა კითხვა MUVERA-ს შესახებ, რაზეც მან ხუმრობით უპასუხა, თუმცა შემდეგ დაადასტურა, რომ Google იყენებს მსგავს სისტემას, თუმცა სხვა სახელწოდებით.

რაც შეეხება Graph Foundation Model-ს, ეს არის ხელოვნური ინტელექტის მოდელი, რომელიც სწავლობს რელაციური მონაცემთა ბაზებიდან გრაფების შექმნით. GFM-ის უპირატესობა მდგომარეობს იმაში, რომ მას შეუძლია იმუშაოს ახალ მონაცემთა ბაზებთან გადამზადების გარეშე.

GFM-ის ეფექტურობა დადასტურებულია სპამის აღმოჩენის შემთხვევებში, სადაც სისტემამ აჩვენა 3-დან 40-მდე გაუმჯობესებული სიზუსტე. თუმცა, ილიესის აზრით, ეს მოდელი ჯერ არ გამოიყენება Google-ის საძიებო სისტემაში.

Google-ის ოფიციალური განცხადების თანახმად, GFM გამოიცადა შიდა დავალებებში, კერძოდ რეკლამებში სპამის აღმოჩენაში, სადაც ჩართული იყო ათობით დიდი და დაკავშირებული რელაციური ცხრილი.

წყარო: Search Engine Journal
გაზიარება:

მსგავსი სტატიები

მარკეტინგი

Google-მა მაისის Core Update გაუშვა და ძიების სისტემის AI ტრანსფორმაცია წარადგინა

Google-მა მაისის Core Update გაუშვა და I/O კონფერენციაზე ძიების სისტემის AI ტრანსფორმაცია დააანონსა. გაიგეთ მეტი AI Mode-ის მონაცემებისა და llms.txt-ის შესახებ.

22.5.2026
მარკეტინგი

ხელოვნური ინტელექტი და კონტენტის შექმნა: სამი განსხვავებული ისტორია ერთი და იმავე პრობლემის შესახებ

ხელოვნური ინტელექტი ინტერნეტ კონტენტის ნახევარს ქმნის, თუმცა ხარისხის პრობლემა კვლავ მწვავედ დგას. გაეცანით სამ რეალურ შემთხვევას, რომლებიც AI-ს გამოყენების რისკებსა და Google-ის პოზიციას ასახავს.

22.5.2026
მარკეტინგი

LLM-ის ოპტიმიზაცია: რატომ არ ვრცელდება ერთი პლატფორმის წესები სხვებზე SEO-ს მსგავსად

ხელოვნური ინტელექტის ეპოქაში SEO-ს ტრადიციული მიდგომები იცვლება. გაიგეთ, რატომ არ არსებობს საერთო სტანდარტები LLM-ებისთვის და როგორ მოქმედებს ეს ოპტიმიზაციის სტრატეგიაზე.

21.5.2026