پرش به محتوای اصلی

دسته‌بندی

تحلیل و بررسی تخصصی

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

۵٬۸۵۰ مقاله منتشر شده

هوش مصنوعی: استدلال درست، اما دلایل اشتباه؟

زنجیره‌های تفکر در مدل‌های استدلالی؛ توهمِ منطق یا ابزاری برای محاسبه؟

پژوهشگران معتقدند مدل‌های استدلالی بزرگ (LRM) به‌جای تفکر واقعی، از میان‌برهای سطحی و بازیابی تقریبی برای تقلید از استدلال استفاده می‌کنند. شواهد نشان می‌دهد که «زنجیره‌های تفکر»…

۱۵ دقیقه خواندن
موتور استنتاج C بدون وابستگی برای اجرای مدل ۲.۷۸ تریلیون پارامتری Kimi K3 با پخش وزن‌های فعال از NVMe بدون محدودیت RAM
آموزش کاربردی

موتور WASTE مدل ۲.۷۸ تریلیون پارامتری Kimi K3 را روی لپ‌تاپ‌های معمولی اجرا کرد

پروژه‌ی WASTE با استفاده از استریم مستقیم وزن‌ها از حافظه‌ی NVMe، اجرای مدل‌های تریلیون‌پارامتری را روی سخت‌افزارهای مصرف‌کننده ممکن کرد. این موتور توانست مدل عظیم Kimi K3 را روی…

۲۴ دقیقه خواندن۲
مشکل قرار دادن هوش مصنوعی تولیدکننده تصویر در گوگل ارث

«ریسک اطلاعات جغرافیایی غلط»؛ پیامد ادغام تولید تصویر در گوگل ارث

گوگل ابزار تولید تصویر Nano Banana را با گوگل ارث ادغام کرد که امکان ساخت تصاویر هوایی مصنوعی را فراهم می‌کند. این قابلیت که برای سرگرمی طراحی شده بود، هم‌اکنون برای تولید تصاویر…

۱ دقیقه خواندن
تحلیل هوش، عملکرد و قیمت مدل DeepSeek V4 Flash 0731 (max)

DeepSeek V4 Flash 0731: استدلال سطح بالا با قیمت ۰.۱۴ دلار برای هر میلیون توکن

دیپ‌سیک مدل V4 Flash 0731 را معرفی کرد؛ مدل استدلالی جدیدی که توازن میان هوش بالا و قیمت بسیار پایین را برقرار کرده است. این مدل در حالی پنجره متنی ۱ میلیون توکنی دارد که هزینه…

۲ دقیقه خواندن۱
دو سرور MCP به جای یکی: چه چیزی خراب می‌شود؟
آموزش کاربردی

چرا به‌روزرسانی جدید MCP سرورهای هوش مصنوعی را Stateless می‌کند؟

به‌روزرسانی ۲۸ جولای ۲۰۲۶ در پروتکل زمینهٔ مدل (MCP)، تداوم نشست‌ها در سمت سرور را حذف کرد. اکنون توسعه‌دهندگان باید تمام حالت‌های لازم را از طریق کلاینت منتقل کنند تا از شکست…

۱۵ دقیقه خواندن۲
آزمایش تبدیل مدل زبانی کوچک به عامل هوشمند قابل اعتماد با HUQAN و OPT-125M
آموزش کاربردی

رتبه‌بندی شواهد در HUQAN توهمات مدل ۱۲۵ میلیون پارامتری OPT را متوقف کرد

پژوهشگران با افزودن یک لایه «سلسله‌مراتب اعتماد» به مدل بسیار سبک OPT-125M، توانستند توهمات آن را به‌طور مؤثر حذف کنند. این سامانه به‌جای تکیه بر اطمینان مدل، اعتبار پاسخ‌ها را بر…

۴ دقیقه خواندن
راهنمای توسعه‌دهندگان برای خروجی‌های ساختاریافته در مدل‌های زبانی بزرگ (۲۰۲۶)
آموزش کاربردی

جایگزینی مهندسی پرامپت با سخت‌افزارهای JSON در استقرار مدل‌های زبانی

تولیدکنندگان پیش‌رو در سال ۲۰۲۶ از «درخواست» خروجی JSON فاصله گرفته و آن را از طریق محدودیت‌های سطح API اجباری کرده‌اند. این تغییر، خطاهای تجزیه (Parsing) را حذف کرده و معماری…

۹ دقیقه خواندن۲
چرا هوش مصنوعی سازمانی به معناشناسی و روابط داده نیاز دارد
آموزش کاربردی

فقدان معناشناسی داده‌ها؛ دلیل اصلی شکست پروژه‌های هوش مصنوعی سازمانی

بسیاری از پروژه‌های هوش مصنوعی در سازمان‌ها شکست می‌خورند چون مدل‌ها دسترسی به داده دارند اما معنای تجاری آن را نمی‌فهمند. برای حل این مشکل، ایجاد یک لایه معنایی (Semantic Layer)…

۳ دقیقه خواندن۲
معماری کنترل هزینه LLM: طراحی محدودیت‌ها بدون ورشکستگی API
آموزش کاربردی

سه خطای معماری که بودجه API پروژه‌های هوش مصنوعی را به‌سرعت می‌بلعند

انتخاب‌های غلط در معماری خط‌لوله‌های مدل‌های زبانی اغلب منجر به جهش هزینه‌ها در مقیاس تولیدی می‌شود. متخصصان برای پایداری زیرساخت، استفاده از مسیریابی پویا، سقف تکرار و پاکسازی…

۳ دقیقه خواندن۳
خوشه ۲۰ هزار تراشه انویدیا از علی‌بابا برای ساخت کیمی مون‌شات
اخبار کوتاه روزانهگزارش تأییدنشده

درون همکاری Moonshot و علی‌بابا برای کاهش وابستگی سخت‌افزاری چین

استارتاپ چینی Moonshot برای توسعه مدل‌های Kimi از خوشه‌ای عظیم شامل ۲۰ هزار پردازنده انویدیا در زیرساخت‌های علی‌بابا استفاده می‌کند. این همکاری وابستگی شدید چین به سخت‌افزار…

۱ دقیقه خواندن۱