پرش به محتوای اصلی

موضوع

مدل‌های بازوزن

Open-source models, open weights, local hosting, licensing

۲٬۰۴۸ مقاله منتشر شده

چارچوب رمزگشایی سوداگرانه دی‌اسپارک دیپ‌سیک با شتاب ۶۰ تا ۸۵ درصدی تولید برای هر کاربر نسبت به ام‌تی‌پی-۱

DeepSeek: افزایش سرعت استنتاج V4 از طریق پیش‌نویس‌های موازی

شرکت DeepSeek چارچوب DSpark را برای شتاب‌بخشی به استنتاج مدل‌های V4 معرفی کرد. این سیستم با ترکیب پیش‌نویس‌های موازی و یک زمان‌بند هوشمند، سرعت تولید توکن را بدون کاهش کیفیت خروجی…

۶ دقیقه خواندن۱
ابزارهای متن‌باز هوش مصنوعی که بیشترین هیجان را دارید؟
آموزش کاربردی

۷ ابزار متن‌باز برای استقرار محلی و خصوصی مدل‌های هوش مصنوعی

برنامه‌نویسان به‌جای تکیه بر APIهای تجاری، به سمت ساخت استک‌های محلی حرکت می‌کنند. مجموعه‌ای از ابزارهای متن‌باز اکنون مالکیت کامل استنتاج مدل، نمایه‌سازی داده‌ها و رابط‌های…

۴ دقیقه خواندن۱
پرامپتی که هر هفته بیشترین وقت را برایم به‌عنوان معلم ذخیره می‌کند
آموزش کاربردی

یک قالب پرامپت استاندارد زمان طراحی درس‌های هوش مصنوعی را به چند دقیقه رساند

یک استاد دانشگاه در itelnet Consulting روشی تکرارپذیر برای تبدیل مفاهیم فنی به استراتژی‌های اجرایی سریع ابداع کرده است. این متد با جایگزینی گفتگوهای پراکنده با یک چارچوب…

۲ دقیقه خواندن
ترکیب‌بندی گفتار با قدرت مدل‌های زبانی بزرگ: بررسی عمیق
آموزش کاربردی

پردازش سیگنال در برابر مدل‌های زبانی؛ مسیر جدید کاهش هزینه صوت

سنتز گفتار از پردازش سیگنال به سمت مدل‌سازی خودبازگشتی زبانی حرکت کرده و با صوت به عنوان توکن‌های گسسته برخورد می‌کند. این تغییر، شبیه‌سازی صفر-نمونه و لحن پویا را ممکن کرده، اما…

۴ دقیقه خواندن۱
هوش مصنوعی محلی در مقابل ChatGPT برای کسب‌وکارها: کدام و چه زمانی
آموزش کاربردی

بهره‌وری در برابر حاکمیت داده؛ میزبان شخصی یا ابری برای هوش مصنوعی شرکت‌ها؟

تحلیلی از تضاد میان استقرار محلی مدل‌های زبانی در برابر خدمات ابری مانند ChatGPT. انتخاب نهایی شرکت‌ها بر اساس تعادل میان سرعت پیاده‌سازی و کنترل کامل بر داده‌ها شکل می‌گیرد.

۲ دقیقه خواندن