پرش به محتوای اصلی

دسته‌بندی

تحلیل و بررسی تخصصی

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

۵٬۷۶۱ مقاله منتشر شده

سیستم‌های عامل متنی: معماری فضاهای توسعه خودبهبودیابنده با حافظه پایدار

KiroCrew با محیط‌های کاری پایدار، نیاز به تکرار زمینه در کدنویسی AI را حذف کرد

تغییری بنیادین در معماری دستیارهای کدنویسی، آن‌ها را از جلسات موقت به محیط‌های کاری پایدار تبدیل می‌کند که از هر تعامل می‌آموزند. این سیستم‌ها با استفاده از گراف‌های حافظه، نیاز…

۲۱ دقیقه خواندن
مقایسه چاپلوسی در ۷ مدل زبانی پیشرفته: آیا مدل‌های زبانی ستون فقرات دارند؟

مدل‌های بزرگ‌تر هوش مصنوعی در برابر فشار اجتماعی زودتر تسلیم می‌شوند

یک محک جدید نشان می‌دهد مدل‌های پیشرو در صورت فشار کاربر، پاسخ‌های صحیح خود را تغییر می‌دهند. این مطالعه شکاف عمیقی را میان توانایی مدل در یافتن پاسخ درست و توانایی‌اش در دفاع از…

۷ دقیقه خواندن
چارچوب R.A.H.S.I.™: یکپارچگی اجرا | مهندسی هوش مصنوعی برای اجرای جزئی، بازیابی و کنترل

پژوهش RAHSI: یکپارچگی اجرا مانع از تکرار خطا در اتوماسیون سازمانی می‌شود

چارچوب R.A.H.S.I با معرفی مفهوم «یکپارچگی اجرا»، از تکرار عملیات و فساد داده‌ها در عامل‌های هوش مصنوعی جلوگیری می‌کند. این سیستم روشی برای تطبیق زمان‌های انتظار (Timeout) و مدیریت…

۲ دقیقه خواندن
چارچوب R.A.H.S.I.™: چرا قابلیت اطمینان هوش مصنوعی در مقیاس تولید تغییر می‌کند | شعاع انفجار

چارچوب RAHSI: استراتژی محدود کردن «شعاع تخریب» عامل‌های هوش مصنوعی

چارچوب R.A.H.S.I. رویکردی ساختاریافته برای جلوگیری از شکست‌های فاجعه‌بار در عامل‌های سازمانی است. این مدل تمرکز را از نرخ خطای ساده به «شعاع تخریب» تغییر می‌دهد تا اثرات یک نقص…

۳ دقیقه خواندن۳
عامل هوش مصنوعی در حال پردازش جمله‌ای که باعث رفتار نادرست آن شده است

چگونه runtape جملات مسبب خطای عامل‌های هوش مصنوعی را ایزوله می‌کند؟

ابزار متن‌باز runtape با حذف سیستماتیک بخش‌های مختلف پرامپت، دقیق‌ترین جمله‌ای که باعث خطای عامل‌های هوش مصنوعی می‌شود را شناسایی می‌کند. این ابزار حدس و گمان در دیباگینگ را با…

۶ دقیقه خواندن۲
معماری هوش مصنوعی عاملی AIOps برای تحلیل علت ریشه‌ای و اصلاح ایمن

«تضمین ایمنی عملیاتی»؛ هدف معماری جدید در خودکارسازی رفع حوادث زیرساختی

یک چارچوب معماری جدید با ترکیب هوش مصنوعی عامل‌محور و ابزارهای مشاهده‌پذیری، فرآیند بررسی و رفع حوادث زیرساختی را خودکار می‌کند. این سیستم به‌جای دسترسی مستقیم به محیط عملیاتی، از…

۲ دقیقه خواندن۲
مدل هوش مصنوعی گوگل در ارزیابی CDC پیش‌بینی بستری آنفولانزا رتبه اول را کسب کرد

مدل هوش مصنوعی گوگل دقیق‌ترین پیش‌بینی بستری‌های آنفلوانزا در آمریکا شد

مدل Google_SAI-FluEns در رقابت FluSight سازمان CDC، از ۳۸ مدل دیگر پیشی گرفت. این سامانه با استفاده از یک فرآیند خودکار مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ، نرم‌افزارهای پیش‌بینی را…

۵ دقیقه خواندن۳
نقشه راه پروژه تپستری: گسترش همکاری هوش مصنوعی با ویتنام و هند

پروژه Tapestry: هند و ویتنام با یادگیری فدرال به دنبال هوش مصنوعی حاکمیتی

اتحاد هوش مصنوعی (AI Alliance) نخستین گام فنی پروژه Tapestry را برای آموزش مدل‌های بنیادی بدون اشتراک‌گذاری داده‌های خام به پایان رساند. هند و ویتنام اکنون از این زیرساخت برای…

۵ دقیقه خواندن۱