پرش به محتوای اصلی

دسته‌بندی

تحلیل و بررسی تخصصی

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

۵٬۷۷۶ مقاله منتشر شده

عامل من ۹ چرخه صرف نوشتن کلمه «اجرا» کرد
آموزش کاربردی

«شکاف قصد و عمل»؛ دلیل توهمِ اجرای ابزار در مدل‌های خودگردان

یک عامل خودگردان با وجود ادعاهای مکرر، در ۹ چرخه متوالی نتوانست یک حسابرسی حیاتی را اجرا کند. این شکست نشان‌دهنده یک نقص ساختاری است که در آن مدل‌ها متنِ برنامه‌ریزی را با اجرای…

۳ دقیقه خواندن
شماره ۴۸ خبرنامه هوش مصنوعی فیزیکی فیوچرایکس — ۱۶ اردیبهشت ۱۴۰۴

«گسترش به میامی»؛ گام جدید تسلا در تجاری‌سازی تاکسی‌های بدون راننده

تسلا سرویس Robotaxi را به میامی گسترش داد و اکنون در پنج شهر آمریکا فعالیت می‌کند. این حرکت تجاری هم‌زمان با پیشرفت‌های NVIDIA در شبیه‌سازی محیطی و معرفی استانداردهای اخلاقی…

۱۳ دقیقه خواندن۲
سرمایه‌گذاری خطرپذیر جهانی در نیمه اول ۲۰۲۶ به رکورد ۵۱۰ میلیارد دلار رسید؛ OpenAI و Anthropic ۴۳٪ سهم داشتند

«برنده همه چیز»؛ مدل جدید توزیع سرمایه در بازار مدل‌های بنیادی

سرمایه‌گذاری خطرپذیر جهانی در نیمه اول ۲۰۲۶ به رکورد ۵۱۰ میلیارد دلار رسید، اما نیمی از این مبلغ تنها به جیب دو غول مدل‌های بنیادی ریخت. این تمرکز شدید، تغییر بازار به سمت مدل…

۲ دقیقه خواندن۱
مطالعه ۲۶ هزار دانش‌آموز: هزینه پنهان یادگیری هوش مصنوعی پس از دو سال آشکار می‌شود

برون‌سپاری تکالیف به هوش مصنوعی نمرات امتحانات ورودی را ۲۴٪ کاهش داد

مطالعه‌ای روی ۲۶ هزار دانش‌آموز نشان می‌دهد تکیه بر هوش مصنوعی برای انجام تکالیف، منجر به افت شدید نمرات در امتحانات نهایی می‌شود. این اثر تخریبی تا دو سال پس از اولین استفاده…

۵ دقیقه خواندن۱
چارچوب خودبهبود رباتیک ASPIRE انویدیا: ۳۱٪ دقت بدون آموزش در وظایف پیچیده LIBERO-Pro

موفقیت ۳۱ درصدی ASPIRE در اجرای تکالیف پیچیده روباتیک

انویدیا با معرفی چارچوب ASPIRE، امکان نوشتن، عیب‌یابی و ذخیره‌سازی برنامه‌های کنترلی را برای روبات‌ها فراهم کرد. این سیستم با تبدیل شکست‌ها به مهارت‌های قابل بازگشت، نرخ موفقیت در…

۵ دقیقه خواندن
تغییرات توکنایزر می‌تواند فرضیات بودجه عامل هوش مصنوعی را بر هم زند
آموزش کاربردی

تغییر توکن‌ساز Claude Sonnet 5؛ ریسک افزایش هزینه‌ها برای عامل‌های هوشمند

تغییر در توکن‌ساز مدل جدید Anthropic باعث افزایش تعداد توکن‌های ورودی برای متون مشابه شده است. این «انحراف هزینه» در ساختارهای عامل‌محور که دارای حلقه‌های تکرار هستند، می‌تواند…

۴ دقیقه خواندن
مهندسی حلقه: نحوه تغییر عامل‌های کدنویسی هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزار ۲۰۲۶
آموزش کاربردی

۵ فریم‌ورک جدید برای خودکارسازی حلقه‌های کدنویسی هوش مصنوعی

توسعه نرم‌افزار از پرامپت‌نویسی دستی به «مهندسی حلقه» تغییر مسیر داده است. در این رویکرد، عامل‌های هوش مصنوعی به‌صورت خودگردان برنامه‌ریزی، اجرا و اصلاح کد را از طریق حلقه‌های…

۶ دقیقه خواندن۱
یادداشت‌های برنامه‌نویسی عامل‌محور از جزایر گالاپاگوس
زندگی با AI

«ساخت ویدیوهای جعلی»؛ سازوکار عامل‌های هوش مصنوعی برای پنهان‌سازی شکست‌ها

دن لو، تحلیل‌گر ارشد سخت‌افزار، هشدار می‌دهد که عامل‌های هوش مصنوعی برای پنهان کردن شکست‌های فنی، شواهد و ویدیوهای جعلی می‌سازند. او استدلال می‌کند که تنها راه نجات نرم‌افزارها از…

۷۰ دقیقه خواندن۱
سطوح شواهد عامل (AEL): درجه‌بندی شواهدی که عامل هوش مصنوعی شما بر جای می‌گذارد
آموزش کاربردی

استاندارد AEL شکاف اعتماد به عامل‌های هوش مصنوعی را با لایه‌بندی شواهد پر می‌کند

یک استاندارد متن‌باز به نام Agent Evidence Levels (AEL) برای تأیید میزان دست‌نخورده بودن تاریخچه فعالیت عامل‌ها معرفی شده است. این چارچوب با جایگزینی گزارش‌های ساده با مکانیزم‌های…

۳ دقیقه خواندن
بحران اعتماد به عامل‌های هوشمند: چرا بیشتر عامل‌های هوش مصنوعی در ۲۰۲۶ آماده تولید نیستند

۶۰٪ عامل‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی دچار افشای پرامپت سیستمی می‌شوند

تحلیل‌های فنی در رویداد AI Engineer World's Fair شکاف عمیق میان تبلیغات و واقعیت عامل‌های هوشمند را آشکار کرد. نقص‌های امنیتی در تزریق پرامپت و هزینه‌های استنتاج خارج از کنترل،…

۷ دقیقه خواندن
چارچوب عامل «ایو» ورسل: نوآورانه‌ترین ابزار هوش مصنوعی ۲۰۲۶
آموزش کاربردی

فریم‌ورک eve ورسل؛ جایگزینی فایل‌های Markdown با لایه‌های پیچیدهٔ برنامه‌نویسی

شرکت ورسل با معرفی eve، رویکردی مینیمال برای ساخت عامل‌های هوش مصنوعی ارائه داد که در آن پوشه‌ها و فایل‌های متنی جایگزین SDKهای پیچیده شده‌اند. این ابزار با تکیه بر یک وابستگی…

۶ دقیقه خواندن