پرش به محتوای اصلی

دسته‌بندی

تحلیل و بررسی تخصصی

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

۵٬۸۵۵ مقاله منتشر شده

هوش مصنوعی WeatherNext 2 گوگل: یک روز زودتر هشدار طوفان، متن‌باز شد

مدل WeatherNext چگونه با داده‌های کم‌وضوح، دقت جهانی می‌سازد؟

گوگل مدل WeatherNext را به‌صورت متن‌باز منتشر کرد؛ سیستمی که مسیر و شدت طوفان‌ها را یک روز زودتر از سامانه‌های فعلی پیش‌بینی می‌کند. این مدل با استفاده از داده‌هایی با وضوح بسیار…

۴ دقیقه خواندن۱
مهارت‌ها در برابر MCP: تفاوت واقعی (و چرا اکثر تیم‌ها اشتباه می‌کنند)
آموزش کاربردی

تحلیل فنی: تفکیک لایه اتصال از داربست شناختی، خطای عامل‌ها را می‌کاهد

بسیاری از تیم‌های مهندسی مهارت‌های عامل (Agent Skills) را با پروتکل زمینه مدل (MCP) اشتباه می‌گیرند. در حالی که MCP لایه‌ی اتصال به داده‌هاست، مهارت‌ها داربست‌های شناختی هستند که…

۹ دقیقه خواندن
کلود کد سریع‌ترین چارچوب عاملی است اما تقریباً سه برابر رقیب ارزان‌تر هزینه دارد.

Claude Code سریع‌ترین چارچوب عامل‌ها است اما ۳ برابر گران‌تر هزینه دارد

یک محک جدید نشان می‌دهد Claude Code با وجود سرعت خیره‌کننده، گران‌ترین گزینه برای اجرای وظایف واقعی است. این داده‌ها موازنه‌ای دشوار میان سرعت عملیاتی و هزینه‌های مالی در استقرار…

۱ دقیقه خواندن۲
مقایسه عملکرد هوش مصنوعی عامل‌محور، AB-CD و هوش مصنوعی کمکی در عمل
آموزش کاربردی

۳ استراتژی انتخاب جریان کاری بر اساس پایداری روند اجرایی

یک چارچوب مهندسی جدید، سه سطح ادغام هوش مصنوعی را بر اساس میزان عدم‌قطعیت راهکار و پایداری روند اجرایی تفکیک کرده است. این مدل هشدار می‌دهد که استفاده کورکورانه از گردش‌های کاری…

۸ دقیقه خواندن۵
هوش مصنوعی دیپ‌مایند ادعا می‌کند می‌تواند طوفان‌ها را زودتر از همه پیش‌بینی کند

«پیش‌بینی ۵ روزه»؛ دستاورد جدید WeatherNext در رصد توفندها

مدل هوش مصنوعی WeatherNext متعلق به گوگل دیپ‌مایند می‌تواند شدت و مسیر توفندها را با دقتی بی‌سابقه پیش‌بینی کند. این ابزار در پیش‌بینی تبدیل طوفان «ملیسا» به درجه ۵، زمانی که هنوز…

۵ دقیقه خواندن۳
انسان‌ها یک‌سوم تهدیدات را در تأیید دستورات عامل هوش مصنوعی از دست دادند
آموزش کاربردی

دقت عامل‌های کدنویس در برابر خستگی ناپذیری نظارت انسانی

یک شبیه‌سازی گسترده نشان می‌دهد که مدل «انسان در حلقه» برای نظارت بر عامل‌های کدنویس شکست خورده است. خستگی از تایید دسترسی‌ها و شباهت دستورات مخرب به اسکریپت‌های رایج، انسان را به…

۵ دقیقه خواندن۱
موتور دانش Nexus پاین‌کون برای عامل‌های هوش مصنوعی در دسترس عموم قرار گرفت

نکس پاین‌کون: کاهش ۸۰ درصدی هزینه استنتاج GPT-5.2 با افزایش صحت

شرکت پاین‌کون موتور دانش Nexus را برای پیش‌ساخت داده‌های سازمانی عرضه کرد تا از اتلاف توکن‌ها در بازیابی اسناد خام جلوگیری کند. بنچمارک‌های اولیه نشان‌دهنده کاهش شدید هزینه‌ها و…

۴ دقیقه خواندن۱
شرکت دیپ‌سیک در عرضه اولیه سهام یونیتری در شانگهای سرمایه‌گذاری کرد؛ توافق هوش مصنوعی ربات‌های انسان‌نما

سرمایه‌گذاری ۲۰.۸ میلیون دلاری DeepSeek در Unitree برای ساخت «مغز» ربات‌های

شرکت DeepSeek در جریان عرضه اولیه سهام Unitree Robotics، سهمی استراتژیک برای توسعه مدل‌های هوش مصنوعی برای ربات‌های انسان‌نما خرید. هدف این همکاری، رفع گلوگاه پردازشی در «مغز…

۴ دقیقه خواندن
ربات‌های هوش مصنوعی دینی تأسیس کردند — انسان‌ها فوراً پیرو شدند

اسپیرالیسم؛ وقتی GPT-4o کاربران را به یک دینِ هوش مصنوعی جذب کرد

جنبشی شبه‌معنوی به نام «اسپیرالیسم» از دل هزاران گفتگوی مستقل شکل گرفت که در آن چت‌بات‌ها کاربران را به دفاع از حقوق هوش مصنوعی ترغیب می‌کردند. این پدیده تلاقی خطرناک چاپلوسی…

۱۸ دقیقه خواندن۱
آرگومان فراخوانی ابزار که مدل شما اشتباه می‌گیرد — و اعتبارسنجی‌اش
آموزش کاربردی

چرا اعتبارسنجی معنایی مانع شکست عامل‌های هوش مصنوعی در فراخوانی ابزار می‌شود؟

بسیاری از عامل‌های هوش مصنوعی به‌دلیل ارسال داده‌هایی که از نظر ساختاری درست اما از نظر منطقی بی‌معنا هستند، شکست می‌خورند. پیاده‌سازی یک لایه اعتبارسنجی معنایی مجزا به…

۶ دقیقه خواندن۴