پرش به محتوای اصلی

دسته‌بندی

تحلیل و بررسی تخصصی

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

۵٬۸۲۳ مقاله منتشر شده

هوش مصنوعی می‌تواند ثابت کند حق با اوست؟
آموزش کاربردی

جداسازی تولید از تایید؛ راهکار مقابله با توهمات مطمئن در عامل‌های هوش مصنوعی

یک چارچوب معماری جدید استدلال می‌کند که زنجیره‌های تفکر طولانی جایگزین اثبات نمی‌شوند. با تفکیک توابع تولید، تایید و قوانین توقف، توسعه‌دهندگان می‌توانند از اجرای اقدامات نادرست…

۴ دقیقه خواندن۱
کدت امروز درست کار می‌کند، اما باز هم ممکن است بر تصمیمی اشتباه بنا شده باشد.
آموزش کاربردی

لایه هوش پروژه‌ای Contorium؛ ردیابی چرخهٔ حیات تصمیمات فنی در کد

پروژه‌های نرم‌افزاری اغلب به دلیل منسوخ شدن مفروضات طراحی اولیه دچار بدهی فنی نامرئی می‌شوند. Contorium با ایجاد یک لایه هوش پروژه‌ای، چرخهٔ حیات این تصمیمات را با کمک هوش مصنوعی…

۲ دقیقه خواندن
جستجوی بصری با pgvector و Gemini: تشخیص، برش، جاسازی، رتبه‌بندی (و باگ میانگین‌گیری که تطابق دقیق را از کار انداخت)
آموزش کاربردی

جایگزینی میانگین‌گیری با بردارهای تک‌نما، دقت تطابق تصاویر را به ۹۷٪ رساند

یک مؤسس بازارچه مد متوجه شد که میانگین‌گیری از بردارهای معنایی تصاویر، دقت تطابق دقیق را از بین می‌برد. با تغییر استراتژی به استفاده از بردارهای هر نما (Per-view) و سیستم…

۱۰ دقیقه خواندن
عنوان مقاله: «آن پست مدل جدید می‌گوید ارزان و خوب است. اول خودت امتحانش کن.»
آموزش کاربردی

تست‌های دودزا در برابر بنچمارک‌ها؛ معیار واقعی برای جایگزینی مدل‌ها

اتکای صرف به بنچمارک‌های عمومی و اعلان‌های شرکت‌ها منجر به شکست مدل‌ها در محیط عملیاتی می‌شود. تنها راه اطمینان از کارایی یک مدل جدید، اجرای «تست‌های دودزا» (Smoke Tests) بر روی…

۳ دقیقه خواندن۱
کش KV شما مشکل بیت ندارد؛ مشکل هندسی دارد.

اشتباه در انتخاب محور کوانتش KV Cache صحت مدل Llama-2 را به ۲٪ می‌رساند

کوانتش یکسان برای کل حافظه KV منجر به فروپاشی دقت مدل‌های زبانی می‌شود. برای حفظ عملکرد، کلیدها (Keys) باید بر اساس کانال و مقادیر (Values) بر اساس توکن کوانتش شوند تا ساختار…

۱۱ دقیقه خواندن۱
جلسات Claude Code اکنون می‌توانند با یکدیگر صحبت کنند و زمینه را بین ترمینال‌ها به اشتراک بگذارند.

آیا Claude Code می‌تواند نیمی از کارهای نگهداری کد را خودکار کند؟

شرکت آنتروپیک با استفاده از Claude Code، نگهداری روزانه نرم‌افزارهای خود را خودکار کرده است. این سیستم در چند هفته ۳۸۸ درخواست تغییر ایجاد کرد که ۴۶٪ آن‌ها پس از بازبینی انسانی…

۳ دقیقه خواندن۱
نمودار فرآیند استنتاج هوش مصنوعی: از دریافت پرامپت تا تولید توکن خروجی
آموزش کاربردی

درون کارخانه توکن؛ مدیریت حافظه در سیستم‌های استنتاج مدرن

استنتاج مدرن فراتر از یک محاسبه ریاضی ساده است و مانند یک سیستم‌عامل پیچیده، حافظه و زمان‌بندی را برای هزاران کاربر مدیریت می‌کند. درک این «کارخانه توکن»، کلید بهینه‌سازی هزینه‌ها…

۱ دقیقه خواندن۴
کانری بدون سرور برای اعلام‌های مدل در همان روز
آموزش کاربردی

تستِ کاناری: ۲۵ دقیقه برای اعتبارسنجی ادعاهای مدل‌های جدید

به جای اعتماد به اسکرین‌شات‌های بنچمارک، توسعه‌دهندگان می‌توانند با یک تست سریع ۲۵ دقیقه‌ای روی سرورهای رایگان، ادعاهای مدل‌های جدید را بسنجند. این متد با استفاده از مجموعه‌ای از…

۵ دقیقه خواندن۲
راهنمای انتخاب مدل زبانی: راهکار اختصاصی یا آماده در سال ۲۰۲۶
آموزش کاربردی

مدل‌های زبانی کوچک با کاهش هزینه‌های استنتاج برندهٔ واقعی تولید هستند

بیشتر استقرار‌های هوش مصنوعی نه به‌دلیل کیفیت مدل، بلکه به‌خاطر «شکاف هماهنگی» در انتقال داده بین سیستم‌ها شکست می‌خورند. راهکار این مشکل، معماری ترکیبی است که وظایف تکراری را به…

۲۰ دقیقه خواندن۲
نمونه‌سازی دروازه‌بان فراخوانی ابزار در دسترسی رایگان به مدل هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

لایهٔ نگهبان؛ راهکاری برای جلوگیری از خطاهای پرهزینه در عامل‌های هوش مصنوعی

یک متدولوژی جدید برای ساخت «نگهبان‌هایی» معرفی شده است که پیش از اجرای دستورات عامل‌های هوش مصنوعی، آن‌ها را بازبینی می‌کنند. این رویکرد از خطاهای فاجعه‌بار مانند حذف تصادفی…

۲ دقیقه خواندن۵