آموزش کاربردی

بنچمارک جدید PrimeKG-CL نشان می‌دهد که استفاده از ویژگی‌های چندوجهی می‌تواند دقت وظایف هوش مصنوعی در حوزه زیست‌پزشکی را تا ۶۰٪ افزایش دهد. این مطالعه همچنین شکست‌های جدی در…

یک مدل تخصصی با نام Fashion Florence با تنها ۰.۷۷ میلیارد پارامتر، در استخراج داده‌های ساختاریافته‌ی مد از تصاویر، مدل‌های پیشرویی چون GPT-4o-mini را شکست داد. این دستاورد نشان…

پلتفرم Shepherd با معرفی زیرساختی مبتنی بر برنامه‌نویسی تابعی، تعاملات عامل‌ها را به عنوان رویدادهای کنترل‌شده مدیریت می‌کند. این رویکرد سرعت بازتولید وضعیت‌ها را ۵ برابر بیشتر از…

بنچمارک جدید BenchCAD نشان می‌دهد مدل‌های پیشرو در عین توانایی در تقلید بصری، در تولید کدهای پارامتریک دقیق برای تولید صنعتی شکست می‌خورند. این مطالعه شکاف عمیق میان استدلال فضایی…

NanoResearch یک چارچوب چند-عاملی جدید است که با شخصی‌سازی خط‌لوله پژوهش، خروجی‌های یکسان مدل‌های زبانی را کنار می‌گذارد. این سیستم از طریق تکامل هم‌زمان بانک مهارت و حافظه،…

چارچوب جدید MATRA روشی سیستماتیک برای تبدیل آسیب‌پذیری‌های مدل‌های زبانی به ریسک‌های عملیاتی در عامل‌های خودمختار ارائه می‌دهد. این پژوهش نشان می‌دهد که کنترل‌های معماری مانند…

پلتفرم بازمتن LLARS با یکپارچه‌سازی مهندسی پرامپت و ارزیابی، شکاف ارتباطی میان متخصصان دامنه و توسعه‌دهندگان را پر می‌کند. این سیستم یک گردش‌کار سرتاسری برای ساخت مدل‌های زبانی…

یک پارادایم جدید در طراحی APIهای معنایی، رابط‌های سنتی CRUD را با پروتکلی شش‌فعل برای عامل‌های هوش مصنوعی جایگزین کرده است. این رویکرد در محیط‌های عملیاتی SaaS، نرخ موفقیت در…

چارچوب SkillEvolver با معرفی یک «متا-مهارت»، یادگیری عامل‌ها را از تغییر وزن‌های مدل به اصلاح متنی و کد منتقل کرد. این روش در ۱۵ حوزه مختلف، دقتی بالاتر از مهارت‌های طراحی‌شده…

چارچوب Agent-X سرعت اجرای عامل‌های هوش مصنوعی روی دستگاه‌های لبه را بدون کاهش دقت، ۱.۶۱ برابر افزایش می‌دهد. این سیستم از طریق بازنویسی پرامپت و رمزگشایی حدسی، گلوگاه‌های زمانی در…

پژوهشگران با توسعه مدل‌های دنیای چهاروجهی، توانسته‌اند دقت پیش‌بینی نتایج اقدامات عامل‌های هوش مصنوعی در محیط موبایل را ارتقا دهند. یافته‌ها نشان می‌دهد کد‌های قابل رندر برای دقت…