پرش به محتوای اصلی

دسته‌بندی

تحلیل و بررسی تخصصی

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

۵٬۷۶۵ مقاله منتشر شده

متخصصان هشدار می‌دهند: بهینه‌سازی فرآیند، تخلخل را درمان نمی‌کند
آموزش کاربردی

بهینه‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی تخلخل چاپ فلزی را ۳۰٪ کاهش داد

یک روال بهینه‌سازی جدید با استفاده از هوش مصنوعی، نقص‌های تخلخل در تولید افزایشی فلزات را ۳۰٪ کاهش داده است. این سیستم کالیبراسیون دستی را با عملیاتی تک‌کلیکی بر اساس داده‌های…

۱ دقیقه خواندن۱
عواملی که عمل می‌کنند، نیازمند ترمزند، نه فقط مغز
آموزش کاربردی

عامل‌های هوش مصنوعی هوشمندتر بدون ترمزهای معماری خطرناک‌تر می‌شوند

افزایش توان استدلالی عامل‌های هوش مصنوعی بدون ایجاد کنترل‌های خارجی، سیستمی شبیه به «موتور قدرتمند بدون ترمز» می‌سازد. ایمنی واقعی نیازمند مرزهای معماری مانند گیت‌های تأیید و…

۸ دقیقه خواندن۱
فرآیند RAG از پرسش کاربر تا پاسخ هوش مصنوعی: بازیابی، تقویت و تولید پاسخ
آموزش کاربردی

گزارش توسعه‌دهندگان: بازیابی ترکیبی شکاف دقت در RAG را پر می‌کند

سیستم‌های تولید بازیابی‌افزا (RAG) زمانی شکست می‌خورند که مدل‌های زبانی داده‌های نامرتبط دریافت کنند. برای رسیدن به دقت سطح تولید، ترکیب جست‌وجوی معنایی و کلیدواژه‌ای در کنار…

۴ دقیقه خواندن۳
چرا پنجره‌های بزرگ‌تر زمینه، سیستم‌های حافظه را از بین نمی‌برند

«ضرورت حافظه مجزا»؛ چرا افزایش توکن‌ها برای مدل‌های قابل‌اعتماد کافی نیست

افزایش پنجرهٔ زمینه به میلیون‌ها توکن، مشکل بازیابی اطلاعات و وضعیت بلندمدت را حل نمی‌کند. پژوهش‌ها نشان می‌دهند مدل‌ها همچنان دچار سوگیری «گم‌شدن در میانه» و هزینه‌های عملیاتی…

۴ دقیقه خواندن۲
پشته هوش مصنوعی متن‌باز: زیرساخت خصوصی ضروری
آموزش کاربردی

زیرساخت‌های ماژولار در برابر اکوسیستم‌های بسته؛ نبرد برای مالکیت داده

سازمان‌ها برای فرار از سیاست‌های محدودکننده داده و رابط‌های بسته، به سمت زیرساخت‌های ماژولار و متن‌باز حرکت می‌کنند. جداسازی لایه‌های مدل، استنتاج و داده، جابه‌جایی بین محیط‌های…

۴ دقیقه خواندن۲
ترجمه فارسی مختصر برای متن جایگزین تصویر:

"پرامپت AppSec که ساختم، ۴ شکاف امنیتی پیدا کرد"
آموزش کاربردی

قراردادهای سخت‌گیرانه در پرامپت؛ روشی برای شکار ۴ حفره امنیتی در کد باز

یک پژوهشگر امنیتی ثابت کرد که جایگزینی پرامپت‌های کلی با «قراردادهای سخت‌گیرانه»، توهمات هوش مصنوعی را حذف و منجر به شناسایی ۴ آسیب‌پذیری واقعی در مخازن متن‌باز می‌شود. این متد با…

۶ دقیقه خواندن
عذرخواهی آنتروپیک بابت قیود نامرئی کلود فیبل

کاهش ۴۵ درصدی هزینهٔ اجرای عامل‌های هوش مصنوعی در Claude Fable 5.1

آنتروپیک با معرفی نسخه‌های Fable 5.1 و Mythos 5.1، هزینه‌های گردش‌کارهای عامل‌محور را به‌شدت کاهش داد. این به‌روزرسانی بر بهبود استدلال علمی و بهینه‌سازی قیمت‌گذاری داده‌های…

۲ دقیقه خواندن
تست‌های SWE-bench سال‌ها قبل از رفع باگ‌ها عمومی بودند، اما این به معنای آلودگی داده نیست.

تحلیل فارنزیک: ۹۷.۸٪ داده‌های SWE-bench پیش‌تر عمومی شده بودند

یک تحلیل فارنزیک نشان می‌دهد تقریباً تمام فایل‌های آزمون در بنچمارک SWE-bench پیش از اعمال اصلاحات، به‌صورت عمومی در گیت‌هاب در دسترس بوده‌اند. این یعنی مدل‌های پیشرو احتمالاً…

۳ دقیقه خواندن۲
راهنمای هزینه‌های کل مالکیت Llama برای مدل‌های زبانی خودمیزبان
آموزش کاربردی

زیرساخت شخصی در برابر API؛ نقطه سربه‌سر در ۳ میلیارد توکن

تحلیل جدید هزینه کل مالکیت نشان می‌دهد که جایگزینی APIها با زیرساخت شخصی برای حجم‌های بالا، حدود یک سال زمان می‌برد تا هزینه سرمایه‌گذاری اولیه را جبران کند. این سودآوری به شدت به…

۴ دقیقه خواندن