پرش به محتوای اصلی

موضوع

مدل‌های بازوزن

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

۲٬۰۴۲ مقاله منتشر شده

علی ییلماز: جایگزینی صورت‌حساب ۲۴۰۰ دلاری ابزارهای ویدیو با یک گردش کار ۲۰ دلاری
آموزش کاربردی

علی ییلماز: جایگزینی صورت‌حساب ۲۴۰۰ دلاری ابزارهای ویدیو با یک گردش کار ۲۰ دلاری

علی ییلماز، توسعه‌گر نرم‌افزار، سیستمی به نام AI Shorts Factory را معرفی کرد تا هزینه‌های سنگین ابزارهای ویدیو را حذف کند. این سامانه با استفاده از n8n، تمام مراحل تولید از نوشتن…

۴ دقیقه خواندن
چرا مدل NeuroBait به جای لیست‌های خشک، روی محرک‌های دوپامین تمرکز کرده است؟
آموزش کاربردی

چرا مدل NeuroBait به جای لیست‌های خشک، روی محرک‌های دوپامین تمرکز کرده است؟

پروژه‌ی NeuroBait با تنظیم دقیق مدل Gemma 3، رویکردی جدید برای مقابله با «فلج تصمیم‌گیری» در افراد دارای ADHD ارائه داد. این مدل به جای ارائه چک‌لیست‌های طولانی، از لحنی حمایتی…

۳ دقیقه خواندن
دو هوش مصنوعی اولاما در حال گفتگو با یکدیگر
آموزش کاربردی

چرا برای ساخت عامل‌های هوش مصنوعی نیازی به فریم‌ورک‌های پیچیده نیست؟

یک آزمایش ساده با مدل Gemma 4 نشان داد که برای ایجاد رفتارهای پیچیده و تغییر موضوع در گفتگو، نیازی به ابزارهای سنگین مدیریت عامل‌ها نیست. این یافته ثابت می‌کند که وزن‌های داخلی…

۸ دقیقه خواندن
هک ابزارهای متن‌باز مایکروسافت برای سرقت رمز عبور توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی

تعطیلی ۷۰ پروژه گیت‌هاب مایکروسافت برای متوقف کردن بدافزار سرقت رمز عبور

مایکروسافت ده‌ها مخزن متن‌باز را در گیت‌هاب تعطیل کرد تا جلوی بدافزاری را بگیرد که رمزهای دسترسی توسعه‌دهندگان را می‌دزدید. این حمله ابزارهای Azure و VS Code را هدف قرار داده و…

۳ دقیقه خواندن۴
چگونه «بومی‌سازی فرهنگی» نرخ موفقیت حملات به مدل‌های زبانی را ۹.۳٪ افزایش داد؟

چگونه «بومی‌سازی فرهنگی» نرخ موفقیت حملات به مدل‌های زبانی را ۹.۳٪ افزایش داد؟

ترجمهٔ مستقیم بنچمارک‌های ایمنی انگلیسی برای شناسایی آسیب‌پذیری‌های مدل‌های زبانی در محیط‌های آسیایی ناکارآمد است. مطالعه‌ای جدید ثابت می‌کند که رِد-تیمینگ متناسب با فرهنگ‌های…

۱ دقیقه خواندن
INFUSER: جایگزینی «سختی مسئله» با «امتیاز تأثیر» در آموزش مدل‌ها

INFUSER: جایگزینی «سختی مسئله» با «امتیاز تأثیر» در آموزش مدل‌ها

چارچوب جدیدی به نام INFUSER با تغییر رویکرد از داده‌های «سخت» به داده‌های «مؤثر»، مدل‌های هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا برنامه آموزشی خود را به‌طور پویا تکامل دهند. این متد باعث…

۲ دقیقه خواندن
چرا متد گرم‌بندی در مدل‌های بینایی-زبانی اثر نهایی RL را تغییر نمی‌دهد؟

چرا متد گرم‌بندی در مدل‌های بینایی-زبانی اثر نهایی RL را تغییر نمی‌دهد؟

یک مطالعه فنی روی مدل‌های بینایی-زبانی نشان می‌دهد که انتخاب بین SFT و OPD در مرحله گرم‌بندی، تنها بر رژیم آنتروپی اولیه اثر می‌گذارد و تأثیری بر عملکرد نهایی یادگیری تقویت‌شده…

۲ دقیقه خواندن۲
سازوکار NutriMLLM: عبور از بن‌بست داده با ۱.۱ میلیون تصویر مصنوعی

سازوکار NutriMLLM: عبور از بن‌بست داده با ۱.۱ میلیون تصویر مصنوعی

پژوهشگران با توسعه‌ی خانواده‌ی مدل‌های NutriMLLM، توانسته‌اند ۶۵ ریزمغذی مختلف را از روی تصاویر غذا تخمین بزنند. این دستاورد از طریق تولید ۱.۱ میلیون تصویر مصنوعی بر اساس داده‌های…

۲ دقیقه خواندن۱
AliyunConsoleAgent: دستیابی به عملکرد مدل‌های پیشرو با ۹۲٪ هزینه کمتر

AliyunConsoleAgent: دستیابی به عملکرد مدل‌های پیشرو با ۹۲٪ هزینه کمتر

یک چارچوب آموزشی جدید با بهره‌گیری از تقطیر دانش و بهینه‌سازی GRPO، مدلی با ۳۲ میلیارد پارامتر را به سطح مدل‌های تجاری پیشرو در اتوماسیون کنسول‌های ابری رسانده است. این سیستم ضمن…

۲ دقیقه خواندن