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

درگاه‌های سریع کیفیت عامل: قوانین قطعی به‌جای داورهای زبانی بزرگ
آموزش کاربردی

گیت‌های کیفی قطعی؛ راهکار توقف پس‌روندهای فنی در عامل‌های هوش مصنوعی

توسعه‌دهندگان برای اعتبارسنجی عامل‌های هوش مصنوعی از داوران احتمالی مدل‌های زبانی فاصله گرفته و به سمت «گیت‌های کیفی» قطعی حرکت می‌کنند. این رویکرد امتیازات مبهم معنایی را با…

۸ دقیقه خواندن
کیلیان کیران، بنیان‌گذار و مدیرعامل اثیکا – مجموعه مصاحبه

چطور لایه‌ی Astralis سرعت بررسی‌های قانونی داده را افزایش می‌دهد؟

شرکت Ethyca با معرفی لایه‌ی Astralis، ارزیابی‌های دستی حاکمیت داده را با یک مدل زبانی تخصصی جایگزین کرد. این پلتفرم با اجرای سیاست‌های دسترسی در لحظه، گلوگاه‌های قانونی استقرار…

۱۰ دقیقه خواندن
ترجمه مغز: تقطیر ترنسفورمرها در معماری‌های دیگر
آموزش کاربردی

«پیوند مغزی»؛ راهکاری برای اجرای مدل‌های عظیم روی سخت‌افزار بهینه

پژوهشگران روشی برای انتقال دانش از مدل‌های ترنسفورمر به معماری‌های متفاوت مانند RNNها و مدل‌های فضای-وضعیت ابداع کرده‌اند. این «پیوند مغزی» اجازه می‌دهد قابلیت‌های مدل‌های عظیم…

۱ دقیقه خواندن۲
عامل کدنویسی هوش مصنوعی با Locus MCP به قابلیت پیمایش LSP مجهز شود
آموزش کاربردی

Locus MCP ناوبری معنایی را جایگزین جست‌وجوی متنی در عامل‌های کدنویس کرد

ابزار Locus MCP با اتصال عامل‌های هوش مصنوعی به سرورهای LSP، جست‌وجوی غیردقیق متنی را با ناوبری معنایی جایگزین می‌کند. این سازوکار به عامل‌ها اجازه می‌دهد تعاریف، ارجاعات و نوع…

۶ دقیقه خواندن۲
هوش مصنوعی مولد، عامل‌های هوشمند و هوش مصنوعی عاملی یکی نیستند
آموزش کاربردی

تفاوت ساختاری هوش مصنوعی زاینده، عامل‌ها و سامانه‌های عامل‌محور

اشتباه در تشخیص تفاوت میان هوش مصنوعی زاینده و سامانه‌های عامل‌محور منجر به هزینه‌های اضافی و شکست در حاکمیت داده‌ها می‌شود. چارچوب جدید Squalix سه سطح از خودمختاری را تعریف…

۴ دقیقه خواندن۱
نمودار مقایسه دقت پیش‌بینی مدل‌های زبانی بزرگ و روش‌های کلاسیک در داده‌های جدولی

مدل‌های کلاسیک در برابر LLMها؛ پایداری در ابعاد بالا

بررسی‌های فنی نشان می‌دهد ضعف مدل‌های زبانی بزرگ در تحلیل داده‌های جدولی به‌دلیل توکن‌سازی یا نویز نیست، بلکه با افزایش ابعاد داده، دقت آن‌ها به‌شدت افت می‌کند. در حالی که مدل‌های…

۲ دقیقه خواندن۱
سوپ، درد تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ را به یک گردش کار ساده تبدیل می‌کند: یک پیکربندی، یک دستور، تمام.
آموزش کاربردی

Soup: تنظیم دقیق مدل‌های ۸ میلیارد پارامتری با حافظه ۴ گیگابایتی GPU

پلتفرم متن‌باز Soup با معرفی تکنیک «استریمینگ لایه‌ها»، امکان آموزش مدل‌های زبانی بزرگ ۸ میلیارد پارامتری را روی سخت‌افزارهای مصرف‌کننده با ۴ گیگابایت VRAM فراهم کرد. این ابزار…

۱۱ دقیقه خواندن۲
ردیت در برابر موج جدید هرزنامه‌های سئو با هوش مصنوعی مقاومت می‌کند؟

ردیت به میدان نبرد «بهینه‌سازی موتورهای پاسخ» و اسپم‌های هوشمند تبدیل شد

آژانس‌های بازاریابی با استفاده از پرسوناهای جعلی ساخته‌شده با هوش مصنوعی، در حال دستکاری نتایج چت‌بات‌ها از طریق Reddit هستند. این استراتژی که AEO نام دارد، از اعتماد مدل‌های…

۱۴ دقیقه خواندن
اجرا پایدار چیزی است که نصب می‌کنید
آموزش کاربردی

تبدیل «اجرای پایدار» از یک مهارت پیچیده به محصول‌های آماده‌به‌نصب

چارچوب‌هایی مانند Temporal و DBOS در حال تبدیل «اجرای پایدار» به یک کالای تجاری هستند تا گردش‌های کاری پیچیده بدون نیاز به کدنویسی دستیِ لایه بازیابی، در برابر کرش‌های سیستمی…

۶ دقیقه خواندن