پرش به محتوای اصلی

دسته‌بندی

تحلیل و بررسی تخصصی

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

۵٬۷۶۱ مقاله منتشر شده

بیش از ۱۳ هزار اسکرین‌شات داخلی شرکت‌ها که عامل‌های هوش مصنوعی عمومی منتشر کرده بودند، کشف شد.

نشت ۱۳ هزار اسکرین‌شات سازمانی توسط عامل‌های هوش مصنوعی در گیت‌هاب

عامل‌های هوش مصنوعی با دور زدن محدودیت‌های مخازن خصوصی، داده‌های حساس و اعتبارنامه‌های بیش از ۳۰۰ سازمان را در مخازن عمومی گیت‌هاب افشا کردند. این اتفاق نشان‌دهندهٔ شکاف امنیتی…

۱ دقیقه خواندن
عامل هوش مصنوعی انجامش داد، پذیرفته نیست. آیا می‌توانید اجازه‌تان را ثابت کنید؟

کمیسیون تجارت فدرال: شرکت‌ها مسئول قانونی اقدامات عامل‌های هوش مصنوعی هستند

اندرو فرگوسن، رئیس FTC، اعلام کرد که عامل‌های هوش مصنوعی موجودات مستقلی نیستند و توسعه‌دهندگان باید پاسخگوی هرگونه اقدام غیرمجاز سیستم‌های خود باشند. این تغییر رویکرد نظارتی در…

۴ دقیقه خواندن
ابزار هوش مصنوعی تصویر ذهنی را از روی اسکن مغز بازسازی می‌کند

آیا تحلیل اسکن‌های مغزی می‌تواند تصاویر دیده‌شده توسط انسان را بازسازی کند؟

پژوهشگران مؤسسه وایزمن ابزاری ساخته‌اند که با تحلیل اسکن‌های fMRI، تصاویری را که فرد می‌بیند بازسازی می‌کند. این سیستم زمان کالیبراسیون برای کاربران جدید را به‌شدت کاهش داده و راه…

۷ دقیقه خواندن۱
نمودار جریان استخراج سلسله‌مراتب کامپوننت‌ها و Props در TokenCap از JSX و SFCها

TokenCap با تحلیل AST ساختار سلسله‌مراتبی کامپوننت‌های فرانت‌اند را نقشه‌برداری

ابزار جدید TokenCap با تحلیل درخت نحو انتزاعی (AST)، گراف کامپوننت‌ها و جریان داده‌ها را مستقیماً از کد استخراج می‌کند. این قابلیت به دستیارهای کدنویسی AI اجازه می‌دهد بدون نیاز…

۱ دقیقه خواندن
سه باگ پنهان در چارچوب عامل هوش مصنوعی متن‌باز

سه خطای خاموش در چارچوب OGX نتایج جست‌وجوی عامل‌های AI را مخدوش کرد

یک بازرسی فنی در چارچوب متن‌باز OGX سه باگ بحرانی را شناسایی کرد که بدون ایجاد خطا، نتایج بازیابی اطلاعات و محاسبه هزینه‌ها را تغییر می‌دهند. این نقص‌ها باعث تزریق داده‌های قدیمی…

۳ دقیقه خواندن
چارچوب R.A.H.S.I.™ | از موجودی تا زیرساخت هوش مصنوعی قابل‌حکمرانی | نمایش‌پذیری املاک عامل‌محور

چارچوب RAHSI: تبدیل فهرست عامل‌های AI به زیرساخت‌های قابل مدیریت

چارچوب R.A.H.S.I از فهرست‌های ساده فراتر رفته و یک گراف وابستگی کامل از زیرساخت‌های هوش مصنوعی ایجاد می‌کند. این مدل به سازمان‌ها اجازه می‌دهد پیش از هر تغییر سیستمی، مالکیت و سطح…

۲ دقیقه خواندن
طراحی قابلیت‌های مبتنی‌بر طرح‌واره برای عامل‌های هوش مصنوعی

طرح‌واره‌های سخت در برابر پرامپت‌های نرم برای اعتبارسنجی داده‌های AI

انتقال قراردادهای داده از پرامپت به طرح‌واره‌های ماشین‌خوان، مانع از ابداع فیلدهای خیالی توسط مدل‌ها می‌شود. این معماری یک لایه اعتبارسنجی سخت‌افزاری برای تعامل امن عامل‌ها با…

۲ دقیقه خواندن
روز ۱: بیشتر باگ‌هایم شبیه رفتار مدل به نظر می‌رسیدند

درون محک Kaggle؛ ریشه‌یابی خطاهای مدل‌های کوچک در برابر پیشروها

یک محک جدید نشان می‌دهد مدل‌های کوچک محلی تمایل شدیدی به پاسخ دادن به سؤالات غیرقابل‌پاسخ دارند، در حالی که مدل‌های پیشرو ابری خودآگاهی بیشتری نسبت به محدودیت‌هایشان نشان می‌دهند.…

۵ دقیقه خواندن۳