پرش به محتوای اصلی

دسته‌بندی

تحلیل و بررسی تخصصی

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

۵٬۷۸۲ مقاله منتشر شده

مقایسه Jev با انکدر ۳۱۰ میلیونی آموزش‌دیده: ۷۵۰ سطر، سه وظیفه، دو برنده متفاوت
آموزش کاربردی

ارزیابی فنی: مدل‌های کوچک تنظیم‌شده ۲۰ برابر سریع‌تر از APIها هستند

یک ارزیابی فنی نشان می‌دهد که مدل‌های کوچکِ تنظیم‌شده (Fine-tuned) در وظایف مبتنی بر واژگان، بسیار دقیق‌تر و تا ۲۰ برابر سریع‌تر از APIهای پیشرفته عمل می‌کنند. این یافته ثابت…

۱۰ دقیقه خواندن۲
حفاظت از پایگاه داده در برابر پرسش‌های مخرب هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

۵ لایه حفاظتی برای جلوگیری از فروپاشی پایگاه‌داده توسط SQLهای تولیدی

دسترسی‌های Read-only برای مقابله با عامل‌های هوش مصنوعی کافی نیستند، زیرا پرس‌وجوهای سنگین می‌توانند منابع سیستم را به‌طور کامل مصرف کنند. پیاده‌سازی محدودیت‌های زمانی، سقف تعداد…

۸ دقیقه خواندن۱
تحلیل متیلاسیون DNA: روش‌های اثبات‌شده کشف هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

پلتفرم DeepBody OS تحلیل تک‌ژن‌ها را به شبکه‌های تنظیم‌کننده DNA تبدیل کرد

پژوهشگران با استفاده از هوش مصنوعی از تحلیل تک‌نشانگرهای زیستی فاصله گرفته و به بررسی کل شبکه‌های تنظیم‌کننده بدن روی آورده‌اند. این رویکرد با ترکیب داده‌های اپی‌ژنتیک و لنگرهای…

۴ دقیقه خواندن۱
آیا هوش مصنوعی شما تست‌هایی می‌نویسد که باگ‌های واقعی را پیدا کنند؟
آموزش کاربردی

پوشش کد بالا در تست‌های AI؛ توهمی که باگ‌های واقعی را پنهان می‌کند

دستیارهای هوش مصنوعی تست‌هایی می‌سازند که درصد پوشش کد را بالا می‌برند اما بررسی‌های معنایی دقیقی انجام نمی‌دهند. این وضعیت باعث ایجاد حس امنیت کاذب در توسعه‌دهندگان شده و باگ‌های…

۵ دقیقه خواندن۱
بررسی‌شده در مارس، سند آوریل نیست: ۴ درس طراحی برای بسته‌های اعتماد بین عامل‌ها
آموزش کاربردی

پروتکل Trust Card حفره‌های امنیتی انتقال حافظه بین عامل‌های AI را بست

چارچوب جدید «کارت‌های اعتماد» با تثبیت ساعت ارزیابی و تست‌های خصمانه، از حملات بازپخش و مسموم‌سازی ابزار در سامانه‌های چندعاملی جلوگیری می‌کند. این رویکرد اجازه می‌دهد حالت‌های…

۵ دقیقه خواندن۲
بررسی‌شده در مارس، سند آوریل نیست: ۴ درس طراحی برای بسته‌های اعتماد بین عامل‌ها
آموزش کاربردی

چهار اصل طراحی برای انتقال امن حافظه بین عامل‌های هوش مصنوعی

یک چارچوب جدید برای «بسته‌های حافظه مهروموم‌شده» ریسک دست‌کاری وضعیت داده‌ها هنگام انتقال بین عامل‌های AI را کاهش می‌دهد. این رویکرد با تثبیت ساعت‌های ارزیابی و استفاده از دفاتر…

۳ دقیقه خواندن۱
عامل سایه‌ای: چرا ۸۲٪ از سازمان‌ها در رقابت معماری هوش مصنوعی عقب مانده‌اند

گزارش CSA: ۸۲٪ سازمان‌ها با بحران عامل‌های هوش مصنوعی نظارت‌نشده روبرو هستند

پژوهشی جدید نشان می‌دهد اکثریت شرکت‌ها از «عامل‌های سایه» استفاده می‌کنند که بدون نظارت امنیتی فعال هستند. این شکاف حاکمیتی، صنعت را به سمت پذیرش AgentOps سوق می‌دهد تا دسترسی‌های…

۵ دقیقه خواندن
آزمایشگاه‌های مرزی زباله به احمق‌های واشنگتن می‌فروشند

«عامل‌های سرکش»؛ ابزار جدید شرکت‌های هوش مصنوعی برای حذف رقبای متن‌باز

گزارش‌های جدید حاکی از آن است که غول‌های هوش مصنوعی با بزرگ‌نمایی خطرات «عامل‌های سرکش»، به دنبال دریافت معافیت‌های ضد انحصار از دولت آمریکا هستند. این استراتژی با هدف مسدود کردن…

۷ دقیقه خواندن۲
نمادین-عصبی: سامانه ممیزی قانونی و تشخیص تقلب سازمانی
آموزش کاربردی

ترکیب هوش مصنوعی نمادین و عصبی توهمات را در حسابرسی مالی حذف کرد

یک معماری جدید با تلفیق بردار‌های معنایی و گراف‌های دانش، احتمال توهم در سیستم‌های نظارتی مالی را به صفر رسانده است. این رویکرد هیبریدی، دقت ریاضی را جایگزین حدس‌های احتمالی…

۱۳ دقیقه خواندن۱