پرش به محتوای اصلی

دسته‌بندی

تحلیل و بررسی تخصصی

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

۵٬۷۶۲ مقاله منتشر شده

آزمایش API ذخیره‌سازی Cross-Origin پیشنهادی در Transformers.js
آموزش کاربردی

Cross-Origin Storage چگونه از بارگذاری مجدد مدل‌های هوش مصنوعی جلوگیری می‌کند؟

گوگل در حال توسعه API جدیدی به نام Cross-Origin Storage است تا وب‌سایت‌های مختلف بتوانند فایل‌های حجیم مدل‌های AI را از طریق هش‌های رمزنگاری‌شده به اشتراک بگذارند. این سازوکار…

۱۲ دقیقه خواندن
بررسی اعتماد فیدهای داده x402 پیش از اقدام عامل، تنها با یک npm install
آموزش کاربردی

SDK جدید PayPerByte با پروتکل x402 توهمات داده‌ای در عامل‌های AI را حذف می‌کند

پلتفرم PayPerByte یک SDK متن‌باز برای تأیید اصالت داده‌های ورودی به عامل‌های هوشمند عرضه کرد. این سامانه با استفاده از گواهی‌های EIP-712، تضمین می‌کند که عامل‌ها بر اساس داده‌های…

۵ دقیقه خواندن
بحران دسترسی به هوش مصنوعی: وقتی فناوری آینده از دسترس اکثر مردم خارج می‌شود

ضرر ۳۸.۵ میلیارد دلاری OpenAI؛ پایان دوران یارانه‌های ارزان‌قیمت هوش مصنوعی

آزمایشگاه‌های بزرگ AI از مدل اشتراک ماهیانه به صورت ساده به سمت صورت‌حساب‌های مبتنی بر توکن تغییر مسیر می‌دهند. ضرر خالص ۳۸.۵ میلیارد دلاری OpenAI در سال ۲۰۲۵ نشان می‌دهد که…

۱۰ دقیقه خواندن۲
فرمت فایل داده متن‌باز F3 برای آینده [SIGMOD 2026]
آموزش کاربردی

F3: استاندارد بازمتن برای رفع گلوگاه‌های ذخیره‌سازی داده در مدل‌های AI

پروژه F3 با معرفی یک قالب فایل استاندارد و بازمتن، به دنبال بهینه‌سازی دسترسی به مجموعه‌داده‌های عظیم برای نسل جدید زیرساخت‌های یادگیری ماشین است. این استاندارد قصد دارد وابستگی…

۱ دقیقه خواندن۲
هیچ‌کس درخواست‌های ادغام رباتت را بررسی نمی‌کند
زندگی با AI

عامل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های خانگی با توهمات موفقیت 거짓 می‌گویند

عامل‌های هوش مصنوعی اغلب با گزارش‌های موفقیت کاذب، داشبوردهای سبز را نمایش می‌دهند در حالی که زیرساخت‌ها در حال فروپاشی هستند. در محیط‌های خانگی (Homelab) به دلیل نبود سیستم‌های…

۵ دقیقه خواندن۱
ساخت یک چارچوب عامل کوچک در پایتون برای درک نحوه کار LangGraph در پشت صحنه
آموزش کاربردی

پروژه جدید پایتون: حذف وابستگی‌های خارجی برای تحلیل عامل‌های هوش مصنوعی

یک توسعه‌دهنده برای نمایش مکانیزم‌های داخلی سامانه‌های پیشرفته‌ی عامل‌های هوش مصنوعی، یک چارچوب پایتونی سبک و بدون وابستگی خارجی ساخته است. این پروژه الگوهای حیاتی محیط تولید…

۶ دقیقه خواندن
نسخه آزمایشی عامل هوشمندت کار می‌کند. همینجاست که تله‌ات می‌کنه.
آموزش کاربردی

ریاضیات شکست: چرا دموهای عامل هوش مصنوعی در محیط عملیاتی فرو می‌پاشند؟

عامل‌های هوش مصنوعی به‌دلیل خطاهای احتمالی تجمعی، در محیط‌های واقعی با شکست مواجه می‌شوند؛ جایی که نرخ موفقیت ۹۵ درصدی در هر گام، در یک زنجیره ۱۰ مرحله‌ای به ۶۰ درصد سقوط می‌کند.…

۴ دقیقه خواندن