آموزش کاربردی

کوانتش یکپارچه در مدل‌های بینایی-زبانی (VLM) منجر به تخریب شدید دقت بصری می‌شود. با حفظ دقت کامل در برج بینایی و لایه سازگارساز و کوانتش تنها در بدنه زبانی، می‌توان حافظه را به…

حذف تست‌های ناپایدار در خطوط لوله هوش مصنوعی باعث از دست رفتن دانش سیستمی می‌شود. استراتژی «قرنطینه» اجازه می‌دهد تست‌ها بدون مسدود کردن ادغام کدها اجرا شوند تا رگرسیون‌ها همچنان…

پرامپت‌های استاندارد هوش مصنوعی اغلب فرانسوی کبک را نسخه‌ای عامیانه از فرانسوی فرانسه می‌پندارند، در حالی که نوشتار رسمی در کبک در برابر وام‌واژه‌های انگلیسی مقاوم‌تر است. دستیابی…

یک راهنمای فنی جدید، خط لوله‌ای جامع برای آموزش مدل‌های زبانی کوچک در استفاده از ابزارهای خارجی ارائه داده است. این فرآیند با استفاده از مجموعه داده XYZ-Aquila-SFT و آداپتورهای…

یک توسعه‌دهنده با استفاده از مدل Codex و یک چرخه پژوهشی خودکار، سرعت اجرای هسته‌های تجزیه QR را ۲۳۲ برابر نسبت به خط‌مبنای PyTorch افزایش داد. این دستاورد نشان می‌دهد که تبدیل…

نظریه اطلاعات ثابت می‌کند که سوگیری یک ویژگی بنیادین در داده‌هاست، نه یک خطای نرم‌افزاری. حذف کامل سوگیری لزوماً منجر به از دست رفتن اطلاعات کلیدی و کاهش دقت مدل می‌شود.

توهمات در مدل‌های زبانی، یک نقص فنی نیست بلکه نتیجه‌ی ماهیت آماری آن‌ها در پیش‌بینی توکن‌هاست. برای ساخت سامانه‌های قابل‌اعتماد، باید از نگاه به مدل به‌عنوان «ماشین پاسخ‌گو» فاصله…

توسعه یک عامل صوتی برای دانشجویان رباتیک نشان داد که قوانین حیاتی ایمنی و مسیریابی نباید در پرامپت‌ها نوشته شوند، بلکه باید در کد ابزارها سخت‌افزاری شوند. این پروژه معماری…

تحلیل استاتیک ۲۵ سرور محبوب پروتکل زمینه مدل (MCP) نشان می‌دهد که اکثر آن‌ها دسترسی‌های خطرناکی به شبکه و سیستم دارند. این یافته‌ها ضرورت استفاده از محیط‌های ایزوله (Sandbox) را…

بردار معنایی محتوا را به مختصات عددی تبدیل می‌کند تا هوش مصنوعی به‌جای تطبیق کلمات، بر اساس قصد کاربر جست‌وجو کند. این سازوکار هسته اصلی سیستم‌های RAG و موتورهای توصیه‌گر مدرن است.

ابزار جدید RepoTrials با تبدیل تاریخچه Git یک پروژه به تست‌های رگرسیون تکرارپذیر، امکان ارزیابی دقیق مدل‌های هوش مصنوعی را روی کدبیس واقعی تیم‌ها فراهم می‌کند. این رویکرد جایگزینی…