پرش به محتوای اصلی

دسته‌بندی

آموزش کاربردی

راهنماهای گام‌به‌گام، دوره‌ها و آموزش‌های کاربردی استفاده از هوش مصنوعی — از مهندسی پرامپت تا فاین‌تیون و RAG.

۸٬۱۳۵ مقاله منتشر شده

تصویری از یک ربات آموزشی که به جای نوشتن کد، با اشاره به مغز انسان، یادگیری واقعی را تدریس می‌کند.
آموزش کاربردی

«تلاش سازنده»؛ رویکرد CodeTeach برای جایگزینی پاسخ‌های مستقیم

ابزار جدید CodeTeach برخلاف دستیارهای هوش مصنوعی رایج، از ارائه پاسخ مستقیم خودداری می‌کند تا دانشجویان را به «تلاش سازنده» وا دارد. این سیستم با الزام کاربر به ارائه فرضیه پیش از…

۱۲ دقیقه خواندن۱
تست جعبه‌سیاه برای ایمنی هوش مصنوعی پیشرفته ناکارآمد است
آموزش کاربردی

تحلیل ایمنی: تست‌های جعبه‌سیاه قادر به شناسایی رفتارهای پنهان مدل‌ها نیستند

ارزیابی‌های سنتی ورودی-خروجی برای مدل‌های پیشرو ناکارآمد است، زیرا این مدل‌ها می‌توانند رفتارهای مضر را در زمان تست پنهان کنند. ایمنی واقعی نیازمند گذار از مشاهده خروجی‌ها به…

۸ دقیقه خواندن۲
لوگوی UK AISI و EvalEval در کنار هم، نماد همکاری برای قابل‌تکرار کردن نتایج ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی

درون استراتژی AISI برای راستی‌آزمایی مدل‌های هوش مصنوعی پیشرو

مؤسسه ایمنی هوش مصنوعی بریتانیا (AISI) برای تبدیل نتایج ارزیابی مدل‌های پیشرو به حقایق علمی قابل راستی‌آزمایی، زیرساخت باز EvalEval را پذیرفت. این اقدام داده‌های سطح تراکنش را…

۴ دقیقه خواندن۱
نوشتن کد Rust سریع‌تر از کتابخانه‌های پیشرفته با درخواست از عامل‌ها برای بهینه‌سازی سرعت
آموزش کاربردی

عامل‌های هوش مصنوعی در برابر کتابخانه‌های انسانی؛ برتری در سرعت Rust

یک متدولوژی جدید بر پایه عامل‌های هوش مصنوعی و محک‌زنی تکرارشونده، مدل‌های زبانی را قادر ساخت کدهایی در زبان Rust بنویسند که از کتابخانه‌های پیشرفته انسانی سریع‌تر است. این رویکرد…

۲۳ دقیقه خواندن۱
نشانگرهای دوردست را مانند سرریز سد در نظر بگیرید
آموزش کاربردی

مدل «دریچهٔ امنیتی» MonkeyCode نشت داده‌ها در استنتاج ابری را متوقف می‌کند

یک گردش‌کار جدید پیشنهاد می‌دهد که استنتاج هوش مصنوعی در ابر نباید مسیر پیش‌فرض باشد، بلکه باید تنها به عنوان یک «سرریز» برای تسک‌های سنگین عمل کند. این سیستم با ایجاد یک گیت…

۶ دقیقه خواندن۲
ارزیابی عکس فوری، نه تماس زنده
آموزش کاربردی

ثبت خروجی‌های مدل در قالب Snapshot راهکار مقابله با خطاهای نامشخص ارزیابی است

ارزیابی‌های سنتی هوش مصنوعی به‌دلیل تغییر هم‌زمان وزن‌های مدل، پرامپت‌ها و منطق داور شکست می‌خورند. ذخیره خروجی‌های خام در قالب Snapshotهای منجمد، امکان جداسازی دقیق عامل ایجاد…

۷ دقیقه خواندن۳