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

گزارش arXiv: کاهش ۳۶ درصدی موفقیت جیل‌بریک در مدل‌های استدلالی با متد Safe

گزارش arXiv: کاهش ۳۶ درصدی موفقیت جیل‌بریک در مدل‌های استدلالی با متد Safe

پژوهشگران روشی به نام Safe Trigger ابداع کرده‌اند که به مدل‌های استدلالی اجازه می‌دهد با تحلیل مسیر تفکر خود، درخواست‌های مضر را شناسایی و مسدود کنند. این رویکرد نیاز به داده‌های…

۱ دقیقه خواندن۱
OpenClaw-Skill: حل چالش برنامه‌ریزی بلندمدت عامل‌ها با جست‌وجوی جمعی در درخت

OpenClaw-Skill: حل چالش برنامه‌ریزی بلندمدت عامل‌ها با جست‌وجوی جمعی در درخت

پژوهشگران چارچوب OpenClaw-Skill را معرفی کردند که با استفاده از جست‌وجوی جمعی در درخت مهارت‌ها (CSTS)، کتابخانه‌ای از مهارت‌های بازیافت‌پذیر برای عامل‌های هوش مصنوعی می‌سازد. این…

۲ دقیقه خواندن
چگونه تبدیل دستورالعمل‌های متنی به وزن‌های رفتاری، هزینه‌ی استنتاج را می‌کاهد؟

چگونه تبدیل دستورالعمل‌های متنی به وزن‌های رفتاری، هزینه‌ی استنتاج را می‌کاهد؟

پژوهشگران چارچوب **Skill-to-LoRA** (S2L) را معرفی کرده‌اند که دستورالعمل‌های متنی حجیم در پرامپت‌ها را با آداپتورهای سبک **LoRA** جایگزین می‌کند. این رویکرد باعث کاهش ۶.۶ درصدی…

۲ دقیقه خواندن
چرا اصلاح تابع پاداش برای حل خطاهای پیچیده در مدل‌های زبانی کافی نیست؟

چرا اصلاح تابع پاداش برای حل خطاهای پیچیده در مدل‌های زبانی کافی نیست؟

پژوهشی جدید با معرفی یک سیستم مختصاتی ریاضی، بهینه‌سازی سیاست‌های مدل‌های زبانی را به جای ترفندهای تجربی به یک علم تشخیصی تبدیل کرده است. این چارچوب نشان می‌دهد که بسیاری از…

۲ دقیقه خواندن
AgentFairBench: خطای ۲.۴ برابری در روش‌های فعلی اندازه‌گیری سوگیری هوش مصنوعی

AgentFairBench: خطای ۲.۴ برابری در روش‌های فعلی اندازه‌گیری سوگیری هوش مصنوعی

پژوهشگران با معرفی بنچمارک **AgentFairBench** نشان دادند که روش‌های رایج، سوگیری‌های دموگرافیک در عامل‌های AI را تا ۲.۴ برابر بیشتر از واقعیت تخمین می‌زنند. این مطالعه تأیید…

۲ دقیقه خواندن
چرا دقت AUROC دیگر معیار موفقیت در هوش مصنوعی پزشکی نیست؟

چرا دقت AUROC دیگر معیار موفقیت در هوش مصنوعی پزشکی نیست؟

پژوهشگران پیشنهاد کرده‌اند که هوش مصنوعی پزشکی از مدل‌های تشخیص ایستا به «مدل‌های جهانی» تغییر مسیر دهد. هدف این رویکرد، تبدیل سیستم‌ها از امتیازدهی ریسک به شبیه‌سازی پویا از مسیر…

۱ دقیقه خواندن
جایگزینی حافظه متنی با کد پایتون؛ رسیدن به دقت ۹۹ درصدی در حافظه عامل‌های AI

جایگزینی حافظه متنی با کد پایتون؛ رسیدن به دقت ۹۹ درصدی در حافظه عامل‌های AI

پژوهشگران چارچوب User as Code (UaC) را معرفی کردند که حافظه متنی هوش مصنوعی را با اشیاء و توابع قابل‌اجرای پایتون جایگزین می‌کند. این تغییر پارادایم، دقت پاسخ‌دهی عامل‌ها به…

۲ دقیقه خواندن
چرا تحلیل معنایی متن در پیش‌بینی تغییرات خلقی آینده شکست می‌خورد؟

چرا تحلیل معنایی متن در پیش‌بینی تغییرات خلقی آینده شکست می‌خورد؟

پژوهش‌های جدید نشان می‌دهد که در حالی که تحلیل متن برای تشخیص وضعیت عاطفی فعلی کاربر دقیق است، اما در پیش‌بینی تغییرات آتی ناکارآمد است. در مقابل، تحلیل دینامیک‌های عددیِ…

۱ دقیقه خواندن
مدل خودمختاری کنترل‌شده: چارچوب جدید کریستوفر کُک برای کاهش ریسک عامل‌های AI

مدل خودمختاری کنترل‌شده: چارچوب جدید کریستوفر کُک برای کاهش ریسک عامل‌های AI

تحلیل جدیدی نشان می‌دهد شرکت‌های متوسط باید به جای تعقیب خودمختاری کامل، به سراغ «خودمختاری جزئی کنترل‌شده» بروند. این رویکرد با تمرکز بر یکپارچه‌سازی انسان‌محور، بار اداری را…

۱ دقیقه خواندن
پدیده Idle-drift در Claude Haiku 4.5؛ وقتی برنامه‌ریزی دقیق به بی‌عملی منجر

پدیده Idle-drift در Claude Haiku 4.5؛ وقتی برنامه‌ریزی دقیق به بی‌عملی منجر

بنچمارک جدید CoffeeBench نشان می‌دهد که برخی مدل‌های زبانی با وجود توانایی برنامه‌ریزی دقیق، در محیط‌های اقتصادی بلندمدت دچار «بی‌عملی» می‌شوند. Claude Haiku 4.5 در این آزمون…

۱ دقیقه خواندن
چرا ادغام تک‌مرحله‌ای مدل‌های زبانی در وظایف تخصصی شکست می‌خورد؟

چرا ادغام تک‌مرحله‌ای مدل‌های زبانی در وظایف تخصصی شکست می‌خورد؟

پژوهشگران متد METIS را برای حل مشکل «پاک‌شدن اطلاعات» در ادغام مدل‌ها معرفی کردند. این روش با جایگزینی تجمیع یک‌باره با یک پروتکل تکرارشونده، مانع از تداخل وظایف شده و عملکرد…

۱ دقیقه خواندن۲
چگونه MR-GVNO پیش‌بینی فیزیک سازه‌های پیچیده را به میلی‌ثانیه‌ها رساند

چگونه MR-GVNO پیش‌بینی فیزیک سازه‌های پیچیده را به میلی‌ثانیه‌ها رساند

پژوهشگران مدل MR-GVNO را توسعه داده‌اند؛ یک عملگر عصبی که پاسخ فیزیکی سازه‌های صفحه‌ای پیچیده را بدون نیاز به داده‌های آموزشی برچسب‌دار پیش‌بینی می‌کند. این مدل با استفاده از…

۱ دقیقه خواندن