دسته‌بندی
تحلیل‌های عمیق مدل‌ها، مقالات و بنچمارک‌ها — پیش‌چاپ‌ها، ارزیابی‌ها، مدل‌های زبانی پیشرو و پژوهش همراستاسازی.
۵٬۸۲۰ مقاله منتشر شده
یک معماری جدید در انکولوژی دقیق با ترکیب شبکه‌های عصبی گراف احتمالی و شبیه‌سازی معکوس، پیش‌بینی‌های درمانی را اعتبارسنجی می‌کند. این رویکرد با شناسایی تناقضات مکانیکی، مانع از…
ارزیابی فنی مدل Mercury 2 نشان می‌دهد که سرعت خیره‌کننده در تولید متن نمی‌تواند جایگزین استدلال عمیق در مراحل پیاده‌سازی و تأیید کد شود. این مدل در حالی که در طراحی معماری موفق…
یک درگاه جدید به نام DynamoDB Sage امکان مدیریت پایگاه‌داده‌های آمازون را برای عامل‌های هوش مصنوعی از طریق زبان طبیعی فراهم می‌کند. این سامانه با ایجاد یک لایه تحلیل ریسک و خط…
پروژه BriskDB با تبدیل فایل‌های استاندارد SQLite به یک پایگاه‌داده تکه‌بندی‌شده (Sharded)، امکان نوشتن موازی و سازگاری با پروتکل PostgreSQL را فراهم می‌کند. این ابزار به…
یک راهنمای پیاده‌سازی جدید نشان می‌دهد چگونه می‌توان با استفاده از زنجیره تفکر مدل Kimi K2، عامل‌هایی ساخت که موضوعات پیچیده را به فرضیات قابل‌سنجش تبدیل کنند. این گردش‌کار با…
اسپیس‌اکس استارتاپ Cursor را به قیمت ۶۰ میلیارد دلار خرید تا دسترسی به ناوگان عظیم GPUهای خود را برای توسعه ابزارهای کدنویسی هوشمند فراهم کند. این معامله گامی در جهت تبدیل…
تیم ClearBounce شکاف‌های فنی میان مستندات رسمی پروتکل MCP و رفتار واقعی کلاینت‌هایی مثل Claude و Cursor را افشا کرد. این یافته‌ها نشان می‌دهد که پیروی صرف از استانداردها برای…
بررسی نزدیک به ۸۰ هزار مهارتِ عامل‌های هوش مصنوعی نشان می‌دهد ابزارهای پرکاربرد تقریباً به‌صورت روزانه به‌روزرسانی می‌شوند، در حالی که بخش بزرگی از کاتالوگ‌ها رها شده‌اند. داده‌ها…
تفاوت در نحوه محاسبه توکن‌های ورودی بین ارائه‌دهندگان مختلف، باعث ایجاد شکاف‌های گزارش‌دهی شدید می‌شود. استفاده از یک اسکیمای یکپارچه و غیرهم‌پوشان، تنها راه جلوگیری از تخمین…
بسیاری از شکست‌های مدل‌های زبانی ناشی از خطاهای لایه‌ی رندرینگ پرامپت است که به‌دلیل نبود تست، نادیده گرفته می‌شوند. با تبدیل رندرکننده به یک تابع خالص و به‌کارگیری تست‌های مبتنی…
دانه-بندی یا Granularity در کوانتش تعیین می‌کند چه تعداد از وزن‌ها از یک ضریب مقیاس مشترک استفاده کنند. این سازوکار مستقیماً بر توازن میان سربار حافظه و دقت مدل اثر می‌گذارد و…
داده‌های کالیبراسیون دانش جدیدی به مدل نمی‌دهند، بلکه تعیین می‌کنند کدام خطاهای گرد کردن برای ورودی‌های خاص قابل‌تحمل هستند. عدم تطابق این داده‌ها با محیط عملیاتی منجر به افت شدید…