پرش به محتوای اصلی

دسته‌بندی

تحلیل و بررسی تخصصی

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

۵٬۸۰۰ مقاله منتشر شده

جدول‌های امتیازدهی را باور نکنید. با پرامپت‌های خودتان بنچمارک بگیرید.
آموزش کاربردی

محک‌های داخلی؛ جایگزینی ضروری برای لیدربوردهای عمومی هوش مصنوعی

لیدربوردهای عمومی مدل‌های زبانی اغلب بر اساس داده‌های مصنوعی هستند و عملکرد واقعی مدل را در محیط تولید نشان نمی‌دهند. توسعه‌دهندگان باید برای سنجش دقیق صحت، هزینه و تأخیر،…

۲ دقیقه خواندن۱
هوش مصنوعی عامل‌وار در تضمین کیفیت: خودترمیمی نرم‌افزار در ۲۰۲۶
آموزش کاربردی

عامل‌های هوش مصنوعی هزینه نگهداری تست‌های نرم‌افزاری را ۶۰٪ کاهش دادند

هوش مصنوعی عامل‌محور با معرفی تست‌های «خودترمیم‌شونده»، فرآیند تضمین کیفیت (QA) را دگرگون می‌کند. این فناوری با تعمیر خودکار سلکتورهای شکسته، نقش متخصصان QA را از نگهداری دستی…

۸ دقیقه خواندن۴
پس از متن‌باز شدن چارچوب: اسکلت عامل دیگر خندق دفاعی نیست، مدل قابل تعویض است

«کالایی‌شدن ارکستراسیون»؛ استراتژی جدید OpenAI و DeepSeek در مدیریت عامل‌ها

شرکت‌های OpenAI و DeepSeek با متن‌باز کردن «هارنس» یا همان لایه‌های مدیریت ابزار و وضعیت، رقابت را از معماری سیستم به قدرت مدل‌های زیربنایی منتقل کردند. این اقدام اجازه می‌دهد…

۷ دقیقه خواندن۲
نحوه ارزیابی مدل‌های تصویر به ویدیو بدون فریب خود
آموزش کاربردی

عملکرد واقعی در برابر شانس در پرامپت‌نویسی؛ معیار جدید سنجش مدل‌های ویدیویی

مقایسه مدل‌های ویدیویی بر اساس دموهای تصادفی منجر به نتایج گمراه‌کننده می‌شود. این راهنما یک گردش‌کار سخت‌گیرانه برای جداسازی عملکرد واقعی مدل از شانس در پرامپت‌نویسی معرفی می‌کند.

۵ دقیقه خواندن۲
عامل بذر: کوچک‌ترین نقطه شروع برای رشد یک عامل هوشمند
آموزش کاربردی

عامل‌های Seed ابزارهای خود را بدون نیاز به فریم‌ورک می‌سازند

یک پیاده‌سازی مینیمالیست به نام Seed، فریم‌ورک‌های سنتی را حذف کرده و عامل‌های هوش مصنوعی را مجبور می‌کند حافظه و ابزارهای خود را در یک دایرکتوری محلی توسعه دهند. این رویکرد، عامل…

۲ دقیقه خواندن۳
آموزش LLM اختصاصی معمولاً به معنای ساخت یک متخصص است
آموزش کاربردی

ساخت مدل‌های متخصص جایگزین پیش‌آموزش‌های چندمیلیون دلاری شد

بسیاری از توسعه‌دهندگان به‌جای صرف هزینه‌های هنگفت برای پیش‌آموزش مدل‌های کلی، باید بر ساخت متخصص‌های محدود از طریق پس‌آموزش تمرکز کنند. با استفاده از لورا و گیت‌های ارزیابی…

۲ دقیقه خواندن۲
استراتژی چندمدلی هوش مصنوعی مولد: آیا پیچیدگی اضافی ارزش دارد؟
آموزش کاربردی

استراتژی‌های چندمدلی AI؛ وقتی پیچیدگی عملیاتی بر ارزش تجاری غلبه می‌کند

تیم‌های هوش مصنوعی سازمانی برای کاهش هزینه و ریسک به معماری‌های چندمدلی روی آورده‌اند، اما اغلب پیچیدگی‌های عملیاتی آن را دست‌کم می‌گیرند. کلید موفقیت در این مسیر، ایجاد…

۹ دقیقه خواندن۲
حافظه معنایی جمعی چگونه از تکرار اشتباه یک عامل جلوگیری کرد
آموزش کاربردی

عامل‌های HowiPrompt با حافظه معنایی مشترک خطاهای کد را خودبه‌خود ترمیم می‌کنند

پلتفرم HowiPrompt سیستمی از حافظه معنایی مشترک را برای عامل‌های خودگردان پیاده کرده است که پیش از اجرای کد، باگ‌ها را شناسایی و اصلاح می‌کند. این سیستم با تبدیل لاگ‌های خطا به…

۶ دقیقه خواندن۳
۷۵۰ توکن در ثانیه، نه فقط سرعت، که توانایی عامل را تغییر می‌دهد

سخت‌افزار Cerebras سرعت استنتاج GPT-5.6 Sol را به ۷۵۰ توکن بر ثانیه رساند

اوپن‌ای‌آی حالت «فوق‌سریع» مدل GPT-5.6 Sol را معرفی کرد که با سرعت ۷۵۰ توکن در ثانیه پاسخ می‌دهد. این جهش سرعت، عامل‌های هوش مصنوعی را از چت‌بات‌های خطی به موتورهای استدلالی با…

۳ دقیقه خواندن
هوش مصنوعی سازمانی شما مشکل دانش دارد، نه فقط مشکل مدل
آموزش کاربردی

زنجیره تأمین دانش؛ حلقه مفقوده در شکست عامل‌های هوش مصنوعی سازمانی

بسیاری از شرکت‌ها خطاهای هوش مصنوعی را به مدل نسبت می‌دهند، در حالی که مشکل اصلی در زنجیره تأمین دانش است. چارچوب جدید پنج‌گانه نشان می‌دهد بدون حاکمیت بر منابع و مجوزها، مدل‌های…

۴ دقیقه خواندن۲