آموزش کاربردی

پژوهشگران چارچوب AVIS را معرفی کردند که با مقیاس‌گذاری تطبیقی توکن‌های بصری و مراحل استدلال، هزینه استنتاج مدل‌های چندوجهی را کاهش می‌دهد. این سیستم بدون نیاز به آموزش مجدد، تعادل…

یک چارچوب جدید با استفاده از مدل‌های زبانی برای استخراج قوانین فیزیکی از متون علمی و تبدیل آن‌ها به شبکه‌های عصبی سبک برای محیط‌های صنعتی طراحی شده است. این روش امکان پیش‌بینی…

یک سامانه جدید یادگیری فدرال برای تشخیص ناهنجاری‌های ECG، با ترکیب حریم خصوصی تفاضلی و کوانتیزاسیون INT8، دقت بالای مدل را در سخت‌افزارهای لبه حفظ می‌کند. این سیستم روی Raspberry…

یک چارچوب عامل‌محور جدید با استفاده از AutoGen، طراحی موانع بتنی بزرگراه‌ها را با دقت ۹۸٪ خودکار کرده است. این پژوهش ثابت می‌کند مدل‌های ۸ میلیاردی در صورت مدیریت در یک سیستم…

چارچوب MODF-SIR با ترکیب تقطیر دانش و تطبیق زمان تست، استدلال‌های اجتماعی پیچیده را با بهره‌گیری از تنها ۳۰٪ از مجموعه‌داده IntentTrain بهینه‌سازی کرده است. این مدل با تمرکز بر…

AutoMine با ترکیب مدل‌های زبانی و بینایی، استخراج خودکار سناریوهای بحرانی رانندگی از داده‌های حجیم را ممکن کرده است. این چارچوب با استفاده از حلقه‌ی اصلاح کد، توانست در رقابت…

سیستم MoCA-Agent با معرفی معماری «بازار ادعا»، استدلال عددی در تحلیل‌های مالی را متحول کرده و به دقت ۸۵.۶٪ در بنچمارک FinChart-Bench رسیده است. این مدل به‌جای بحث‌های متنی، بر…

ارائه‌دهندگان خدمات ابری (SaaS) که کاربر اروپایی دارند، باید تا ۲ اوت ۲۰۲۶ اعلان‌های شفافیت هوش مصنوعی را در رابط کاربری خود پیاده کنند. عدم افشای تعاملات با AI و محتواهای مصنوعی…

یک توسعه‌دهنده تک‌نفره توانست تنها در دو ماه اپلیکیشن Traverba را بسازد. او با استفاده از Claude Code، پیچیدگی‌های فنی کدنویسی موبایل را حذف کرد تا روی بهینه‌سازی حافظه و باتری در…

کتابخانه‌ی TypeScript جدیدی به نام reactive-fsm با استفاده از ماشین‌های حالت ساختاری، مانع از فراخوانی نادرست ابزارها توسط عامل‌های هوش مصنوعی می‌شود. این ابزار به جای تکیه بر…

بازیابی کامل اسناد به معنای پاسخ درست نیست. چارچوب RAGAS با استفاده از مدل‌های داور، معیار «وفاداری» یا Faithfulness را می‌سنجد تا مشخص شود هر ادعای مدل واقعاً در متن موجود است یا…