پرش به محتوای اصلی

دسته‌بندی

تحلیل و بررسی تخصصی

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

۵٬۷۶۰ مقاله منتشر شده

اشکال‌زدایی عامل هوش مصنوعی: فراتر از پاسخ نهایی، رویکردی مبتنی بر سطح درخواست
آموزش کاربردی

چرا تغییر پرامپت‌ها خطاهای ساختاری عامل‌های هوشمند را می‌پوشاند؟

تلاش برای رفع خطاهای عامل‌های هوش مصنوعی از طریق اصلاح پرامپت، اغلب باعث پنهان شدن شکست‌های عمیق در لایه‌ی تبادل داده‌ها می‌شود. ابزار جدید ccglass با فراهم کردن امکان مشاهده‌ی…

۸ دقیقه خواندن
هوش مصنوعی که یک تمدن را مدیریت کرد، بمب اتم ساخت.

«اثر سنسوریوم»؛ نقطه‌کوری عامل‌های هوشمند در مواجهه با تهدیدات حیاتی

محک جدید CivBench نشان می‌دهد مدل‌های زبانی پیشرو در حالی که استراتژی‌های پیچیده را به‌خوبی توصیف می‌کنند، در اجرای آن‌ها در بلندمدت شکست می‌خورند. این آزمایش‌ها «اثر سنسوریوم» را…

۲۱ دقیقه خواندن
یادگیری تقویتی علّی قابل تفسیر برای پاسخ به ناهنجاری ماهواره در گروه‌های چندزبانه ذی‌نفعان
آموزش کاربردی

آیا هوش مصنوعی علّی می‌تواند دلیل اقدامات اصلاحی ماهواره را توضیح دهد؟

یک چارچوب جدید با ترکیب یادگیری تقویتی علّی و هوش مصنوعی چندزبانه، به ماهواره‌ها اجازه می‌دهد دلیل اقدامات اصلاحی خود را در زمان بروز خطا توضیح دهند. این سامانه توجیهات فنی را بر…

۹ دقیقه خواندن۱
گره هوش مصنوعی GaiaNet: نقطه پایان سازگار با OpenAI، مرز اعتماد نیست
آموزش کاربردی

«پنهان شدن مرزهای اعتماد»؛ چالش امنیتی در لایه‌های ادغام GaiaNet

گره‌های GaiaNet برای کاهش اصطکاک ادغام، از رابط‌های OpenAI استفاده می‌کنند؛ اما این لایه می‌تواند مرزهای حیاتی اعتماد را پنهان کند. توسعه‌دهندگان باید هویت گره، مسیر مسیریابی و…

۷ دقیقه خواندن۱
تصویری از یک گوشی هوشمند که پیشنهادهای اپلیکیشن را نمایش می‌دهد.
آموزش کاربردی

بردار معنایی: هندسه‌ی پنهان در موتورهای توصیه‌ی نتفلیکس و آمازون

سیستم‌های توصیه‌ی مدرن با استفاده از بردار معنایی، رفتارهای پیچیده‌ی کاربر را به مختصات ریاضی تبدیل می‌کنند. این پلتفرم‌ها با اندازه‌گیری فاصله‌ی بین این نقاط، ترجیحات کاربر را با…

۸ دقیقه خواندن۲
حافظه نشست عامل یک ویژگی نیست؛ سطح کنترل شماست.
آموزش کاربردی

مالیات پنهان فراموشی در عامل‌های هوش مصنوعی؛ چرا محیط‌های Stateless ناکارآمدند؟

بیشتر چارچوب‌های عامل‌های هوش مصنوعی فاقد یک صفحه کنترل بادوام برای حافظه هستند و هر بار مجبور به بازسازی زمینه می‌شوند. حل این مشکل نیازمند جداسازی «مغز استدلالی» از «سندباکس…

۶ دقیقه خواندن۱
اثر انگشتان زن پاک شده و دولت او را «وجود نداشته» می‌داند.
آموزش کاربردی

دقت APIهای بیومتریک در برابر واقعیت‌های بیولوژیکی انسان در هند

یک سامانه توزیع کالاهای اساسی در راجستان هند با نرخ شکست ۱۲ درصدی در شناسایی بیومتریک، باعث محروم شدن هزاران شهروند از حقوق قانونی‌شان شده است. این بحران خطرات تکیه بر APIهای…

۳ دقیقه خواندن۱
ارزیابی مهارت: چگونه کیفیت مهارت هوش مصنوعی را کمی کنیم
آموزش کاربردی

تفکیک «محرک» از «اجرا»؛ راهکار جدید برای شناسایی نقاط کور عامل‌های هوش مصنوعی

یک چارچوب ارزیابی دو لایه با جداسازی مرحله‌ی فعال‌سازی و کیفیت اجرا، نقاط شکست پنهان در مهارت‌های AI را آشکار می‌کند. این روش به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد دقیقاً بفهمند مشکل از…

۶ دقیقه خواندن
اتصال سرور MCP به عامل watsonx Orchestrate و تغییر نگرشم نسبت به هوش مصنوعی عامل‌محور
آموزش کاربردی

پروتکل MCP وابستگی عامل‌های هوش مصنوعی به ابزارها را حذف کرد

پروتکل زمینهٔ مدل (MCP) اجازه می‌دهد عامل‌های هوش مصنوعی به‌جای اتصال مستقیم به هر ابزار، از طریق یک سرور مرکزی به قابلیت‌ها دسترسی داشته باشند. این معماری باعث می‌شود به‌روزرسانی…

۳ دقیقه خواندن
ردار سریع شماره ۸۸۰: هفته گذشته در هوش مصنوعی: معامله ۶۰ میلیارد دلاری کِرسُر، فرار مغزهای گوگل و اسکنر بدن میدجرنی

«جذب Cursor»؛ استراتژی جسورانه ماسک برای پیشی گرفتن از گوگل

اسپیس‌اکس در قراردادی به ارزش ۶۰ میلیارد دلار، ویرایشگر کد Cursor را برای توسعه xAI جذب کرد. هم‌زمان، گوگل با خروج دو چهره کلیدی، نوآم شازیر و جان جامپر، با بحران شدید استعداد در…

۵ دقیقه خواندن۱