پرش به محتوای اصلی

موضوع

عامل‌محور

Autonomous agents, tool use, planning, multi-step workflows

۶٬۲۸۲ مقاله منتشر شده

حلقه یادگیری توالی - شماره ۹۲۹: آشنایی با متا میوز اسپارک، اطلس ورلد لبز و جمینی ۳.۸ فلش

۳ به‌روزرسانی زیرساختی متا، گوگل و ورلد لبز برای محیط‌های تولیدی

سه به‌روزرسانی جدید از متا، گوگل و ورلد لبز تمرکز صنعت را از نمایش‌های خیره‌کننده به زیرساخت‌های آماده برای تولید تغییر می‌دهد. این تغییرات بر پایداری گردش کار، بازنمایی فضایی و…

۱ دقیقه خواندن۲
سخت‌ترین مشکل در عامل هوش مصنوعی محلی من هرگز مدل نبود
آموزش کاربردی

چگونه محدودیت‌های GBNF توهمات مدل‌های هوش مصنوعی کوچک را می‌گیرد؟

جان پل دالکی، سازنده Eris، سیستمی را معرفی کرد که با جایگزینی تطبیق کلمات کلیدی با یک لایه مسیریابی چهارگانه، خطای فراخوانی ابزار در مدل‌های کوچک را به صفر می‌رساند. این معماری با…

۱۶ دقیقه خواندن۱
عامل هوشمند در حال ارائه گزارش بودجه به هیئت مدیره با نمودارهای مالی و نشانگرهای هشداردهنده
آموزش کاربردی

۳ معیار حیاتی برای نجات پروژه‌های AI از حذف در بازبینی بودجه

بسیاری از پروژه‌های عامل‌های هوش مصنوعی نه به دلیل نقص فنی، بلکه به دلیل ناتوانی در اثبات بازگشت سرمایه (ROI) با داده‌های قابل‌اعتماد لغو می‌شوند. بقای این پروژه‌ها در گرو ثبت…

۶ دقیقه خواندن۲
چارچوب حاکمیت هوش مصنوعی سازمانی: اعتماد عامل اثبات‌شده
آموزش کاربردی

سیستم‌های پویا در برابر نظارت استاتیک در کنترل عامل‌های هوش مصنوعی

سازمان‌ها برای مدیریت ریسک عامل‌های خودمختار، از تأییدهای یک‌باره به سمت سیستم‌های پویا با «امتیاز اعتماد» (Trust Score) حرکت می‌کنند. این رویکرد با رصد لحظه‌ای رفتار عامل‌ها، از…

۴ دقیقه خواندن۱
مدل مخفی اوپن‌ای‌ای یک مسئله ریاضی یک‌میلیون‌دلاری را حل کرد.

درون مدل منتشرنشده OpenAI؛ از استدلال ریاضی تا جنجال‌های آکادمیک

یک مدل منتشرنشده از OpenAI با استفاده از ۱۰ هزار عامل هوش مصنوعی، یکی از دشوارترین مسائل ریاضی قرن را در ۸۸ ساعت حل کرد. این موفقیت با اتهامات جدی درباره سرقت مالکیت فکری از…

۷ دقیقه خواندن۲
نمودار معماری GPT-5.6 Sol در کنترل آزمایش‌های کوانتومی
آموزش کاربردی

عامل‌های GPT-5.6 Sol کالیبراسیون کوانتومی را به‌صورت خودکار مدیریت می‌کنند

پژوهشگران MIT با ترکیب GPT-5.6 Sol و Codex، فرآیند دشوار کالیبراسیون کیوبیت‌ها را خودکار کردند. این سیستم با تحلیل داده‌ها و اجرای اندازه‌گیری‌ها، نیاز به نظارت مداوم انسانی را…

۴ دقیقه خواندن۳
مشکل کشف: چگونه سیستم‌های توصیه‌گر محتوای جدید را پیدا می‌کنند.
زندگی با AI

کادرهای خالیِ پرامپت؛ سدِ راهِ پذیرش گسترده‌ی هوش مصنوعی

بزرگ‌ترین مانع در بهره‌برداری از AI، «مشکل اکتشاف» است؛ کاربرانی که نمی‌دانند چه بخواهند، نمی‌توانند از قابلیت‌های مدل استفاده کنند. راهکارهای فعلی مانند قالب‌های آماده، شکاف میان…

۲ دقیقه خواندن
ایجاد چک‌پوینت با گازلایتینگ دیتابیس Postgres

میراث کدنویسی جاوا؛ مزیت استراتژیک برای آموزش عامل‌های هوش مصنوعی

حجم عظیم و پایداری داده‌های قدیمی زبان جاوا، آن را به منبعی ایده‌آل برای آموزش عامل‌های کدنویس تبدیل کرده است. تحلیلگران معتقدند این اکوسیستم بالغ، قابلیت اطمینان بیشتری نسبت به…

۱ دقیقه خواندن۲
ویزا پروتکل Trusted Agent دارد. مسترکارت Verifiable Intent را دارد. این لایه‌ای است که هیچ‌کدام ارائه نمی‌دهند.

پروتکل‌های Mastercard و Visa: ایجاد زیرساخت امن برای تجارت عامل‌ها

دو غول پرداخت جهان با معرفی استانداردهای فنی جدید، مسیر تراکنش‌های امن توسط عامل‌های هوش مصنوعی را هموار کردند. در کنار این پروتکل‌ها، یک آداپتور متن‌باز برای تأیید مستقل هویت…

۴ دقیقه خواندن
ویزا پروتکل نمایندگان مورد اعتماد و مسترکارت Verifiable Intent دارد؛ این لایه‌ای است که هیچ‌کدام به شما نمی‌دهند.
آموزش کاربردی

درون زیرساخت‌های جدید پرداخت برای حذف نظارت انسانی در خریدهای AI

غول‌های پرداخت جهان برای فراهم کردن زیرساخت تراکنش‌های مستقل توسط عامل‌های هوش مصنوعی، استانداردهای جدیدی برای تأیید هویت و قصد کاربر معرفی کردند. در مقابل، یک جایگزین متن‌باز…

۳ دقیقه خواندن