پرش به محتوای اصلی

دسته‌بندی

تحلیل و بررسی تخصصی

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

۵٬۸۰۲ مقاله منتشر شده

ابزار خط فرمان برای خروجی XML/JSON، ساخته‌شده برای مصرف مستقیم عامل‌های هوش مصنوعی.
آموزش کاربردی

aict با تبدیل خروجی‌های یونیکس به XML، نرخ توهم عامل‌های هوش مصنوعی را کاهش داد

ابزار aict خروجی‌های متنی سنتی یونیکس را به قالب‌های ساختاریافته XML و JSON تبدیل می‌کند تا خطاهای پردازشی مدل‌های زبانی حذف شوند. این ابزار با ادغام در پروتکل MCP، امکان فراخوانی…

۶ دقیقه خواندن
بهینه‌سازی استنتاج مدل زبانی بزرگ برای بازشناسی گفتار با تأخیر کم
آموزش کاربردی

قیمت‌گذاری مبتنی بر درخواست در برابر مدل توکنی برای کاهش تأخیر گفتار

بهینه‌سازی بازشناسی گفتار در زمان واقعی نیازمند گذار از مدل‌های توکنی به قیمت‌گذاری مبتنی بر درخواست است. Oxlo.ai با ترکیب مدل‌های کوانتیده و حذف جریمه‌های طول متن، تأخیر استنتاج…

۴ دقیقه خواندن۲
پل تُرول — عامل‌های هوشمند را فقط جایی که می‌خواهید، رها کنید.
آموزش کاربردی

trollbridge دسترسی شبکه‌ای عامل‌های هوش مصنوعی را با لایه‌ی تأیید انسانی محدود

ابزار trollbridge یک پروکسی HTTP است که از درخواست‌های غیرمجاز عامل‌های هوش مصنوعی به وب جلوگیری می‌کند. این سیستم با ترکیب لیست‌های دسترسی و یک مشاور هوش مصنوعی، ترافیک مشکوک را…

۶ دقیقه خواندن۲
چهار شکست امنیتی عامل هوشمند در دو هفته: الگویی در ۱۰ میلیون رکورد

گزارش AgentRisk: ۹۶.۶٪ از عامل‌های هوشمند فاقد لایهٔ تأیید رفتار هستند

چهار شکست امنیتی زنجیره‌ای در جولای ۲۰۲۶ نشان داد که اکثر عامل‌های هوش مصنوعی بدون هیچ نظارت مستقلی عمل می‌کنند. داده‌های مربوط به ۲.۴ میلیون عامل، شکافی سیستماتیک در مدل‌های…

۸ دقیقه خواندن۱
ربات چت‌بات با حافظه در Google Colab برای آمادگی مصاحبه هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

تلخیص توکن‌محور در برابر بافرهای تاریخچه کامل برای بهینه‌سازی هزینه

یک پیاده‌سازی کاربردی در Google Colab نشان می‌دهد که جایگزینی بافرهای تاریخچه کامل با تلخیص توکن‌محور، هزینه‌های عملیاتی را به‌شدت کاهش می‌دهد. این روش علاوه بر کنترل هزینه‌ها،…

۶ دقیقه خواندن۲
مدل زبانی بزرگ با تأخیر کم برای تولید متن طبیعی
آموزش کاربردی

آیا معماری MoE می‌تواند تأخیر بین‌توکنی را بدون کاهش دقت حذف کند؟

بهینه‌سازی تولید زبان طبیعی نیازمند موازنه بین زمان تا نخستین توکن و تأخیر بین‌توکنی است. استفاده از معماری ترکیب خبره‌ها اجازه می‌دهد عمق استدلال مدل حفظ شود و در عین حال توان…

۲ دقیقه خواندن
مقیاس‌سنجی کیفیت انسانی صدای هوش مصنوعی در دنیای واقعی با VoiceEQ

شکاف عمیق میان نمرات فنی و کیفیت انسانی در مدل‌های صوتی هوش مصنوعی

پلتفرم Hume با معرفی محک Real World VoiceEQ نشان داد که مدل‌های صوتی علیرغم نمرات بالای فنی، در درک احساسات و بافت‌های صوتی شکست می‌خورند. داده‌ها حاکی از آن است که هیچ مدل واحدی…

۵ دقیقه خواندن۱
زبان‌های دامنه‌محور، استفاده مطمئن از مدل‌های زبانی بزرگ را ممکن می‌سازند
آموزش کاربردی

زبان‌های تخصصی (DSL) راهکار دستیابی به کدنویسی قابل‌اعتماد با هوش مصنوعی

استفاده از زبان‌های تخصصی (DSL) با محدود کردن فضای خروجی مدل‌ها، احتمال توهم را حذف و صحت سینتکسی را تضمین می‌کند. این رویکرد به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد حلقه‌های خودکارسازی…

۱۵ دقیقه خواندن