تحلیل و بررسی تخصصی

تغییر دمای مدل‌های زبانی (Temperature) باعث تولید ایده‌های جدید نمی‌شود، بلکه تنها احتمال انتخاب توکن‌های کم‌احتمال‌تر را افزایش می‌دهد. این تنظیمات رتبه‌بندی داخلی مدل را تغییر…

یک الگوی معماری جدید برای عامل‌های هوش مصنوعی، لایه‌ای از بازبینی انسانی را برای جلوگیری از تخریب حافظه بلندمدت معرفی کرده است. این رویکرد با انتقال تصمیم نهایی ثبت داده از مدل به…

وزارت انرژی ایالات متحده با معرفی مدل Genesis-Science-1، نخستین مدل با وزن‌های باز خود را برای شتاب‌بخشی به اکتشافات علمی منتشر کرد. این ابتکار از پژوهشگران جهانی می‌خواهد تا با…

داشبوردهای استاندارد GPU با تمرکز بر سطح بهره‌وری، خرابی‌های سخت‌افزاری بحرانی را ماسک می‌کنند. انتقال به پایش وضعیت‌های فیزیکی مانند خطاهای XID و دلایل Throttle، شناسایی تخریب…

بسیاری از ابزارهای نظارتی GPU، میزان اشغال دستگاه را با کارایی محاسباتی اشتباه می‌گیرند که منجر به تشخیص غلط گلوگاه‌ها می‌شود. درک شکاف میان Occupancy و شاخص MFU برای بهینه‌سازی…

تنسنت با انتشار نسخه ۲.۰ سیستم TencentDB Agent Memory، امکان اشتراک دانش میان عامل‌های هوش مصنوعی در سطح تیم را فراهم کرد. این سیستم برخلاف RAGهای معمولی، لایه‌ای برای مدیریت…

محاسبه دقیق تعداد مقالات هوش مصنوعی به‌دلیل تفاوت در کوئری‌های پایگاه‌های داده، به‌شدت پیچیده است. این راهنما متدهای دقیق استخراج داده از arXiv، OpenAlex و Crossref را برای ایجاد…

بیشتر دفاتر ثبت ریسک هوش مصنوعی از برچسب‌های کلی استفاده می‌کنند که قابل تست یا کنترل نیستند. با تغییر رویکرد به ردیابی «مکانیسمی» و تعریف محرک‌های مشخص، می‌توان اسناد انطباقی…

انویدیا با معرفی NOOA، پیچیدگی‌های توسعه عامل‌های هوش مصنوعی را به ساختار استاندارد مهندسی نرم‌افزار منتقل کرد. این ابزار با کاهش ۵۰ درصدی مصرف توکن، دقت بالایی را در بنچمارک‌های…

انویدیا یک خط لوله برای تولید بازیابی‌افزا (RAG) چندوجهی معرفی کرد که متن، جداول و نمودارهای PDF را از طریق سرویس‌های NIM استخراج می‌کند. این سامانه با ترکیب مدل‌های Nemotron و…

دیتابریکس چارچوبی برای مدیریت هزینه‌های تصاعدی کدنویسی عامل‌محور معرفی کرد که اولویت را از «بیشترین هوش» به «مرز بهره‌وری» تغییر می‌دهد. این استراتژی با ترکیب مسیریابی پویا و…