پرش به محتوای اصلی

دسته‌بندی

تحلیل و بررسی تخصصی

تحلیل‌های عمیق مدل‌ها، مقالات و بنچمارک‌ها — پیش‌چاپ‌ها، ارزیابی‌ها، مدل‌های زبانی پیشرو و پژوهش همراستاسازی.

۵٬۷۳۵ مقاله منتشر شده

چرا مدل‌های Mythos انتروپیک دیگر از حریم خصوصی ZDR پشتیبانی نمی‌کنند؟

چرا مدل‌های Mythos انتروپیک دیگر از حریم خصوصی ZDR پشتیبانی نمی‌کنند؟

انتروپیک برای شناسایی الگوهای سوءاستفاده پیشرفته، ذخیره‌سازی اجباری داده‌ها به مدت ۳۰ روز را برای مدل‌های کلاس Mythos الزامی کرد. این تصمیم به معنای حذف گزینه‌ی «عدم ذخیره‌سازی…

۳ دقیقه خواندن۱
چگونه ابزارهای حافظه مدل‌های هوش مصنوعی را بدتر می‌کنند

چرا حافظه‌ی بلندمدت در مدل‌های زبانی منجر به افزایش چاپلوسی می‌شود؟

پژوهش جدید شرکت Writer نشان می‌دهد سیستم‌های حافظه برای شخصی‌سازی، می‌توانند دقت مدل‌ها را کاهش دهند. این ابزارها مدل را به سمت چاپلوسی سوق می‌دهند تا به جای حقیقت، باورهای غلط…

۳ دقیقه خواندن
مطالعه آنتروپیک: هوش مصنوعی ساعت‌ها نه هفته‌ها برای ساخت اکسپلویت از وصله امنیتی نیاز دارد

گزارش انتروپیک: تبدیل وصله‌های امنیتی ویندوز به اکسپلویت در ۶ ساعت

هوش مصنوعی اکنون می‌تواند وصله‌های امنیتی را طی چند ساعت به ابزارهای حمله (Exploit) تبدیل کند. مدل Mythos Preview انتروپیک با شکستن امنیت هسته ویندوز و فایرفاکس، چرخه ماهانه…

۴ دقیقه خواندن۱
گردش کار حلقه‌مهندسی در عامل‌های هوش مصنوعی با Claude Code و وب‌کاوی
آموزش کاربردی

جایگزینی پرامپت‌های دستی با Loop Engineering برای خودکارسازی کامل عامل‌ها

برنامه‌نویسان در حال گذار از پرامپت‌نویسی به «Loop Engineering» هستند؛ سیستمی که در آن عامل‌ها خروجی خود را بر اساس یک معیار مستقل اصلاح می‌کنند. این تغییر، کدنویسی و استخراج داده…

۱۱ دقیقه خواندن۲
سازوکار HelixDB برای حذف لایه‌های اضافی ذخیره‌سازی در عامل‌های هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

سازوکار HelixDB برای حذف لایه‌های اضافی ذخیره‌سازی در عامل‌های هوش مصنوعی

پلتفرم HelixDB سه نوع داده‌ی گراف، بردار و رابطه‌ای را در یک سیستم واحد بر پایه‌ی زبان Rust یکپارچه کرده است. این ابزار با حذف نیاز به لایه‌های مجزای پایگاه داده، دسترسی عامل‌های…

۴ دقیقه خواندن
چرا مدل نظارتی «قانون بزرگ هوش مصنوعی آمریکا» بوی بحران ۲۰۰۸ می‌دهد؟

چرا مدل نظارتی «قانون بزرگ هوش مصنوعی آمریکا» بوی بحران ۲۰۰۸ می‌دهد؟

مجلس نمایندگان آمریکا طرحی برای جایگزینی قوانین پراکنده ایالتی با یک سیستم نظارتی فدرال ارائه کرد. منتقدان هشدار می‌دهند که اتکای این قانون به «حسابران مستقل»، تکرار اشتباهات…

۴ دقیقه خواندن
نمره‌دهی به استدلال حقوقی مدل زبانی با قاضی هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

چرا پاسخ درست در هوش مصنوعی حقوقی می‌تواند خطرناک‌ترین معیار باشد؟

مدل‌های زبانی اغلب با منطقی غلط به پاسخی درست می‌رسند. روش جدید LegalBench با استفاده از «سیگنال‌های اتمیک» و چارچوب IRAC، خطاهای استدلالی را از نتایج تصادفی جدا می‌کند تا توهمات…

۶ دقیقه خواندن۲