پرش به محتوای اصلی

دسته‌بندی

تحلیل و بررسی تخصصی

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

۵٬۸۰۰ مقاله منتشر شده

چت‌بات پیش‌بینی‌کننده: چرا مردم رازها را با ChatGPT در میان می‌گذارند

کدهای گم‌شدهٔ ELIZA؛ ریشه‌های روان‌شناختی توهمات در هوش مصنوعی مدرن

بازکشف کدهای منبع برنامهٔ ELIZA از دههٔ ۶۰ میلادی نشان می‌دهد که مدل‌های زبانی بزرگ امروز همچنان بر پایهٔ همان ترفند روان‌شناختی پیشین عمل می‌کنند. «اثر الیزا» توضیح می‌دهد چرا…

۱۰ دقیقه خواندن
با Blume آشنا شوید: چارچوب مستندات متن‌باز بدون نیاز به پیکربندی که از پوشه Markdown مستندات آماده هوش مصنوعی تولید می‌کند.
آموزش کاربردی

Blume: تبدیل پوشه‌های مارک‌داون به سایت‌های مستندات سازگار با عامل‌های AI

Blume یک چارچوب متن‌باز جدید است که پوشه‌های Markdown را بدون نیاز به تنظیمات پیچیده به سایت‌های مستندات حرفه‌ای تبدیل می‌کند. این ابزار با پشتیبانی بومی از پروتکل MCP و تولید…

۵ دقیقه خواندن۲
مدل‌های زبانی بزرگ: تصویب ایمیل‌ها بدون مخلوط کردن اجراها
آموزش کاربردی

درون معماری Run-ID؛ تغییر ماهیت تاییدیه انسان به چک‌پوینت سیستمی

یک الگوی معماری جدید، تأییدیه های ایمیلی انسان را به‌جای اعلان ساده، به عنوان نقاط بازرسی سیستمی تعریف می‌کند. این روش با استفاده از شناسه‌های منحصر‌به‌فرد برای هر اجرا، از خطاهای…

۴ دقیقه خواندن۱
مقایسه هزینه‌های هوش مصنوعی ابری و دستگاهی بدون اعداد ساختگی مصرف انرژی
آموزش کاربردی

چارچوب جدید: ۴ معیار کلیدی جایگزین تخمین باتری در AI شدند

یک چارچوب اندازه‌گیری جدید ادعا می‌کند ادعاهای مبهم دربارهٔ «صرفه‌جویی در باتری» در هوش مصنوعی گمراه‌کننده است. توسعه‌دهندگان اکنون می‌توانند با ردیابی چهار بودجهٔ مجزا (تأخیر،…

۳ دقیقه خواندن
کارت امتیازی برای سنجش پوشش مستندات عامل‌های هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

دانش قابل بازیابی در برابر تولید متن ساده در معماری عامل‌های AI

یک چارچوب جدید برای اندازه‌گیری میزان شواهد مستند در پروژه‌ها معرفی شده تا عامل‌های AI بتوانند بدون دخالت انسانی و با اطمینان عمل کنند. این متد تمرکز را از تولید متن ساده به حفظ…

۳ دقیقه خواندن
نگهداری گزینه‌های ردشده در سیاهه تصمیم عامل هوشمند
آموزش کاربردی

ثبت گزینه‌های ردشده؛ راهکاری برای بازگشت سریع عامل‌های AI به مسیر درست

یک پیشنهاد فنی جدید برای ثبت وقایع عامل‌های هوش مصنوعی، توصیه می‌کند به جای ثبت صرفِ مسیر طی‌شده، دلایل رد گزینه‌های جایگزین نیز ذخیره شوند. این رویکرد اجازه می‌دهد انسان‌ها مرز…

۳ دقیقه خواندن۱
تصویر: پروتکل هم‌زمانی برای جابجایی مدل در هر وظیفه
آموزش کاربردی

چطور MonkeyCode از تداخل درخواست‌ها هنگام جابه‌جایی مدل AI می‌کاهد؟

شرکت MonkeyCode راهکاری برای جلوگیری از تداخل درخواست‌های هم‌زمان هنگام تغییر مدل AI معرفی کرد. این پروتکل تضمین می‌کند که تنها آخرین تصمیم کاربر اعمال شود و تأخیرهای شبکه باعث…

۴ دقیقه خواندن۲
اعتبارسنج‌ها قضاوت می‌کنند. کمک نمی‌کنند.
آموزش کاربردی

ادغام اعتبارسنجی و اصلاح کد در AI مسیر بازرسی فنی را نابود می‌کند

تاد لینرتز، متخصص حاکمیت AI، هشدار می‌دهد که قابلیت‌های «حل مشکل» (Solve) در ابزارهای کدنویسی، با ترکیب شناسایی خطا و رفع آن در یک مرحله، شکاف امنیتی خطرناکی ایجاد می‌کنند. او…

۶ دقیقه خواندن۲