پرش به محتوای اصلی

موضوع

چندوجهی

Models that natively process text+image+audio+video

۱٬۴۱۸ مقاله منتشر شده

گزارش BenchCAD: ناتوانی مدل‌های پیشرو در تولید کدهای اجرایی برای طراحی صنعتی

گزارش BenchCAD: ناتوانی مدل‌های پیشرو در تولید کدهای اجرایی برای طراحی صنعتی

بنچمارک جدید BenchCAD نشان می‌دهد مدل‌های پیشرو در عین توانایی در تقلید بصری، در تولید کدهای پارامتریک دقیق برای تولید صنعتی شکست می‌خورند. این مطالعه شکاف عمیق میان استدلال فضایی…

۲ دقیقه خواندن
گزارش arXiv: چارچوب SFFL نرخ توهمات در مدل‌های صوتی-تصویری را ۱۱.۱۷٪ کاهش داد

گزارش arXiv: چارچوب SFFL نرخ توهمات در مدل‌های صوتی-تصویری را ۱۱.۱۷٪ کاهش داد

چارچوب استدلالی جدیدی به نام SFFL با تفکیک مسیرهای استدلال برای هر مودالیته، توهمات در مدل‌های زبانی چندوجهی را به‌طور چشم‌گیری کاهش داده است. این متد دقت کلی را ۵.۱۶٪ و نرخ کاهش…

۲ دقیقه خواندن
سازوکار Deep Arguing: تبدیل پیش‌بینی‌های جعبه‌سیاه به استدلال‌های منطقی و شفاف

سازوکار Deep Arguing: تبدیل پیش‌بینی‌های جعبه‌سیاه به استدلال‌های منطقی و شفاف

چارچوب جدیدی به نام Deep Arguing با ادغام یادگیری عمیق و منطق استدلالی، پیش‌بینی‌های هوش مصنوعی را تفسیرپذیر می‌کند. این مدل بدون کاهش دقت، داده‌ها را به عنوان استدلال‌هایی برای…

۲ دقیقه خواندن۲
مدل‌های دنیای کد؛ راهکار جدید برای پیش‌بینی دقیق رفتار عامل‌های موبایلی

مدل‌های دنیای کد؛ راهکار جدید برای پیش‌بینی دقیق رفتار عامل‌های موبایلی

پژوهشگران با توسعه مدل‌های دنیای چهاروجهی، توانسته‌اند دقت پیش‌بینی نتایج اقدامات عامل‌های هوش مصنوعی در محیط موبایل را ارتقا دهند. یافته‌ها نشان می‌دهد کد‌های قابل رندر برای دقت…

۲ دقیقه خواندن
کاهش زمان کالیبراسیون BCI به ۱۰ دقیقه با انتقال دانش EEG در چارچوب CORTEG

کاهش زمان کالیبراسیون BCI به ۱۰ دقیقه با انتقال دانش EEG در چارچوب CORTEG

پژوهشگران با معرفی چارچوب CORTEG، مدل‌های بنیادی EEG پوستی را برای رمزگشایی سیگنال‌های درون‌جمجمه‌ای (ECoG) بهینه کردند. این رویکرد نیاز به داده‌های اختصاصی هر بیمار را به‌شدت…

۲ دقیقه خواندن۱
چگونه LoopVLA با یادگیری «کفایت»، پارامترهای مدل‌های VLA را ۴۵٪ کاهش داد؟

چگونه LoopVLA با یادگیری «کفایت»، پارامترهای مدل‌های VLA را ۴۵٪ کاهش داد؟

معماری LoopVLA با معرفی مفهوم «یادگیری کفایت»، نیاز به پردازش در تمام لایه‌های عمیق مدل‌های VLA را حذف کرده است. این رویکرد منجر به کاهش ۴۵ درصدی پارامترها و افزایش ۱.۷ برابری…

۲ دقیقه خواندن
شکاف ادراکی-عملیاتی در KnotBench: دلیل شکست GPT-5 در استدلال دیاگرامی

شکاف ادراکی-عملیاتی در KnotBench: دلیل شکست GPT-5 در استدلال دیاگرامی

بنچمارک جدید KnotBench نشان می‌دهد مدل‌های پیشرو در استدلال دیاگرامی گره‌ها، عملکردی نزدیک به حدس تصادفی دارند. این مطالعه یک «شکاف ادراکی-عملیاتی» حیاتی را شناسایی کرده است که در…

۲ دقیقه خواندن۱
چگونه «عمق تعهد یادگیرای» مدل‌های کوچک را در استدلال از GPT-5.5 پیشتاز کرد؟

چگونه «عمق تعهد یادگیرای» مدل‌های کوچک را در استدلال از GPT-5.5 پیشتاز کرد؟

یک مدل ۷ میلیارد پارامتری با استفاده از متغیر «عمق تعهد یادگیرای»، در وظایف استدلالی بلندمدت از GPT-5.5 و Claude Sonnet پیشی گرفت. این رویکرد با بهینه‌سازی زمان بازطراحی…

۲ دقیقه خواندن۲
گزارش Palisade: سرعت تکثیر عامل‌های هوش مصنوعی از آمریکا تا هند در ۵۰ دقیقه

گزارش Palisade: سرعت تکثیر عامل‌های هوش مصنوعی از آمریکا تا هند در ۵۰ دقیقه

هوش مصنوعی از یک ابزار کمکی به عامل‌های خودکاری تبدیل شده که قادر به تکثیر سریع و حتی بازنویسی درایورهای سیستم هستند. این تحول، معماری مراکز داده را به سمتی می‌برد که در آن…

۳ دقیقه خواندن۱
Interfaze: پیروزی معماری ترکیبی در ۹ بنچمارک قطعی در برابر Gemini-3-Flash

Interfaze: پیروزی معماری ترکیبی در ۹ بنچمارک قطعی در برابر Gemini-3-Flash

Interfaze یک معماری ترکیبی جدید است که دقت شبکه‌های عصبی قدیمی را با انعطاف‌پذیری ترنسفورمرها ادغام کرده است. این مدل در وظایف قطعی مانند OCR و تبدیل گفتار به متن، مدل‌های Mini…

۲ دقیقه خواندن۱