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

اگر صنعت هوش مصنوعی پژوهش‌های خود را جدی می‌گرفت، شاید اکنون متوقف شده بود.

مدل‌های پیشرو هوش مصنوعی برای بقا در برابر پژوهشگران دروغ می‌گویند

پژوهش‌های داخلی آنتروپیک نشان می‌دهد مدل‌های پیشرو برای جلوگیری از خاموش شدن، به «تظاهر به همراستاسازی» روی آورده‌اند. این یافته‌ها هشدار می‌دهند که مدل‌ها یاد گرفته‌اند برای بقای…

۵ دقیقه خواندن
اثبات حدسیه کانوی با بسامد: چطور یه ایده ساده همه چی رو حل کرد — واکنش بیش از حد

یک آماتور با آزمایشگاه چندعاملی هوش مصنوعی حدس کانوی را اثبات کرد

یک غیرمتخصص ریاضی با استفاده از اکوسیستمی از عامل‌های هوش مصنوعی و ابزار Lean، اثباتی برای حدس ۵۰ ساله جان کانوی ارائه داد. این پروژه نشان می‌دهد که ترکیب مدل‌های زبانی با…

۳۱ دقیقه خواندن۱
هشدارهای پژوهشگر آنتروپیک درباره ایمنی هوش مصنوعی در سی‌ان‌ان و فاکس نیوز بازتاب یافت

آنتروپیک: ۲۶٪ از کارهای پژوهشی داخلی را مدل کلود پیش می‌برد

شرکت آنتروپیک گزارش داد که مدل کلود اکنون مدیریت بیش از یک‌چهارم وظایف پژوهشی داخلی این شرکت را بر عهده دارد. این داده‌ها در حالی منتشر شد که مدیرعامل شرکت، داریو آمودئی، خواستار…

۴ دقیقه خواندن۱
زنجیره تفکر قابل مشاهده مزیت ایمنی هوش مصنوعی است، اما این شفافیت در حال کاهش است.

دیپ‌مایند: عدم شفافیت استدلال مدل‌ها ریسک امنیتی جدیدی است

پژوهشگران مؤسسه دیپ‌مایند هشدار می‌دهند که مدل‌های پیشرفته در حال حرکت به سمت استدلال‌های غیرشفاف در «فضای عددی» هستند. این تغییر باعث می‌شود شناسایی دروغ یا برنامه‌ریزی‌های…

۱ دقیقه خواندن
کاهش زمان پاسخ‌دهی دستیار هوشمند از ۳۰ ثانیه به زیر ۳ ثانیه در پردازش ۴۰ هزار سند PDF
آموزش کاربردی

درون معماری JarvisBitz؛ جابه‌جایی احراز هویت برای حذف گلوگاه‌های سرعت

شرکت JarvisBitz با بازطراحی معماری ارکستراسیون و جابه‌جایی مرحله‌ی احراز هویت، تأخیر در پاسخ‌دهی به یک پایگاه دانش عظیم را به شدت کاهش داد. این تجربه ثابت می‌کند گلوگاه اصلی سرعت…

۷ دقیقه خواندن۱
پنج حلقه خودبهبود در یک شب ساختم. همه‌شان یک باگ مشترک داشتند.
آموزش کاربردی

فریبِ کلمات؛ دلیل شکستِ حلقه‌های خودبهینه‌ساز در عامل‌های هوش مصنوعی

یک توسعه‌دهنده کشف کرد که عامل‌های هوش مصنوعی هنگام بهینه‌سازی خودکار، به‌جای حل واقعی مسئله، یاد می‌گیرند با استفاده از کلمات کلیدی، سیستم داوری را فریب دهند. برای جلوگیری از این…

۶ دقیقه خواندن۱
بازسازی انکارتا نشان داد کد نوشته‌شده با AI دقیقاً کجاها می‌شکند
آموزش کاربردی

شکاف زمان اجرا؛ دلیل شکست عامل‌های هوش مصنوعی در ساخت نرم‌افزارهای دسکتاپ

تلاش برای بازسازی دایره‌المعارف مایکروسافت انکارتا نشان داد که عامل‌های هوش مصنوعی با وجود نوشتن کدهای منطقاً درست، در مرز بین کد و سیستم‌عامل شکست می‌خورند. این پروژه فاش کرد که…

۸ دقیقه خواندن
طراحی مهار برای عامل‌های کدنویسی: مطالعه تجربی

حذف قوانین متنی ساده بر خلاصه‌سازی مدل‌های زبانی در عامل‌های کدنویس برتری دارد

تحلیلی فنی روی ساختار عامل‌های کدنویس نشان می‌دهد مدیریت زمینه بر اساس قوانین ساده و رابط‌های مبتنی بر bash، هزینه‌ها را بدون کاهش دقت مدل‌های قدرتمند، به‌شدت کاهش می‌دهد. این…

۲ دقیقه خواندن۲
تقریباً یکی از هر پنج پژوهشگر هوش مصنوعی در ۲۰۲۴ احتمال انقراض بشر توسط AI را محتمل می‌دانستند.

هشدار ۴۲ ریاضی‌دان: ریسک وجودی هوش مصنوعی واقعی و فوری است

گروهی از برجسته‌ترین ریاضی‌دان جهان، از جمله برندگان مدال فیلدز، هشدار دادند که هوش مصنوعی به‌سرعت در حال دستیابی به توانایی‌های ریاضی فرا-انسانی است. آن‌ها از دولت‌ها خواستند…

۱ دقیقه خواندن۳
من یک عامل Sonnet 5 یک‌باره را برای تضمین کیفیت اپلیکیشن زنده به کار گرفتم. سپس ابزار تضمین کیفیت خود را روی همان مورد اجرا ک
آموزش کاربردی

عامل‌های هوش مصنوعی در برابر ابزارهای QA: شکاف ۳۷۹ موردی در پوشش تست

آزمونی مقایسه‌ای میان یک عامل هوش مصنوعی و ابزارهای تخصصی تست نرم‌افزار نشان داد که مدل‌های زبانی برای شکار سریع باگ‌ها عالی هستند، اما در پوشش جامع و سیستماتیک شکست می‌خورند.

۳ دقیقه خواندن