پرش به محتوای اصلی

موضوع

کاربردی

۳٬۳۳۵ مقاله منتشر شده

پوشش‌دهنده‌ای شبیه Jev برای مدل‌های زبانی بزرگ، شامل مدل‌های بینایی
آموزش کاربردی

استخراج احتمالات توکن؛ تبدیل مدل‌های بینایی به حسگرهای بلادرنگ

یک پیاده‌سازی جدید با استفاده از احتمالات توکن (logprobs)، مدل‌های بینایی را به طبقه‌بندی‌کننده‌های سریع تبدیل می‌کند. این روش با محدود کردن خروجی به یک توکن، امکان استخراج…

۷ دقیقه خواندن۲
لنگرها حفظ مطالب را بیست‌وهشت برابر افزایش می‌دهند
آموزش کاربردی

آیا لنگرهای داده‌ای جایگزینی کارآمد برای Fine-Tuning در مدل‌های زبانی هستند؟

یک متد جدید با ترکیب لنگرهای داده‌ای و به‌روزرسانی‌های ادغام‌شدهٔ LoRA، مانع از فراموشی فاجعه‌بار در مدل‌های زبانی بزرگ می‌شود. این رویکرد نرخ حفظ دانش در ۱۰۰ تکلیف مختلف را از…

۲ دقیقه خواندن
نوشتن SDK جاوااسکریپت بدون وابستگی برای API استریمینگ LuxurAI
آموزش کاربردی

چطور کامپایل بلوکی می‌تواند نقص‌های بصری UIهای تولیدشده با AI را بگیرد؟

شرکت LuxurAI یک SDK جاوااسکریپت بدون وابستگی برای حل مشکل به‌هم‌ریختگی لایه‌ها در UIهای تولیدشده توسط AI معرفی کرد. این سیستم با استفاده از بلوک‌های مجزا و اعتبارسنجی AST، پایداری…

۱ دقیقه خواندن
هماهنگ‌سازی عامل‌های هوشمند: زیرساخت چندعاملی ضروری
آموزش کاربردی

چگونه جداسازی لایه‌های کنترل در AI-MC2-FABRIC تکرار عملیات را می‌گیرد؟

هوش مصنوعی سازمانی از دستیارهای تک‌منظوره به سمت «بافت‌های چندعاملی» حرکت می‌کند که لایه‌های کنترل و اجرا را از هم جدا می‌کنند. این ساختار با ایجاد یک لایه هماهنگی مشترک، از تکرار…

۳ دقیقه خواندن
عامل هوشمندی ساختم که API فراخوانی می‌کرد؛ سپس آموختم کی نباید فراخوانی کند.
آموزش کاربردی

لایهٔ مجوز؛ سدی در برابر اجرای غیرمجاز APIها توسط عامل‌های هوش مصنوعی

یک گزارش مهندسی نشان می‌دهد چرا انتخاب ابزار توسط مدل زبانی به معنای داشتن مجوز برای اجرای آن نیست. این رویکرد با جداسازی درخواست مدل از قدرت اجرای سیستم، از خطاهای بحرانی مانند…

۱۵ دقیقه خواندن
من یک عامل هوش مصنوعی را ۷۲ ساعت برای کسب درآمد اجرا کردم — این دقیقاً آنچه اتفاق افتاد (با اعداد)
زندگی با AIتأییدنشده · منبع منفرد

«اعتماد انسانی»؛ حلقهٔ مفقوده در اتوماسیون کسب‌وکار با AI

یک عامل هوش مصنوعی مستقل طی سه روز محصول ساخت، برای پروژه‌های فریلنسری درخواست داد و محتوا منتشر کرد، اما در نهایت هیچ درآمدی کسب نکرد. این آزمایش نشان می‌دهد که در اقتصاد…

۲ دقیقه خواندن۲
طراحی پیام‌های خطای کاربرپسند برای گردش کار تولید محتوا با هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

پیام‌های خطای کاربرمحور مانع توقف جریان‌های کاری هوش مصنوعی می‌شوند

کدهای خطای مبهم در خط لوله‌های تولید محتوای AI باعث توقف بهره‌وری می‌شوند. طراحی پیام‌های خطای «اقدام‌گرا» که علت شکست و روش اصلاح را توضیح می‌دهند، اپراتورها را از وابستگی به تیم…

۳ دقیقه خواندن
کنترل‌کننده Kubernetes برای ناوگان عامل‌های هوشمند: مدیریت و هماهنگی مقیاس‌پذیر
آموزش کاربردی

مدیریت عامل‌های هوش مصنوعی با مدل کنترل‌کنندهٔ سبک کوبرنتیز

اجرای عامل‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی نیازمند یک لایه کنترل برای جلوگیری از هزینه‌های سرسام‌آور و افت کیفیت است. آزمایش‌های جدید نشان می‌دهد که استفاده از مانیفست‌های توصیفی و…

۵ دقیقه خواندن۲
دو رویکرد آموزش مدل: تنظیم وزن با یادگیری تقویتی در برابر کنترل رفتار با قوانین سخت‌گیرانه
آموزش کاربردی

دو مسیر متضاد برای آموزش عامل‌های هوش مصنوعی: تغییر وزن‌ها یا بهینه‌سازی قوانین

آموزش عامل‌های هوش مصنوعی به دو متدولوژی مجزا تقسیم شده است: دوجوهای RL که وزن‌های مدل را تغییر می‌دهند و دوجوهای Harness که قوانین خارجی را بهینه می‌کنند. در حالی که روش اول…

۲ دقیقه خواندن
هوش مصنوعی و زیرساخت ابری در حال دگرگونی سیستم‌های لجستیکی هستند.
آموزش کاربردی

تلفیق ابر و هوش مصنوعی لجستیک را از واکنش‌گرا به پیش‌بین تبدیل کرد

صنعت لجستیک با ادغام زیرساخت‌های ابری، هوش مصنوعی و اینترنت اشیا، از ثبت وقایع ساده به سمت عملیات پیش‌بینانه حرکت می‌کند. این تغییر به شرکت‌ها اجازه می‌دهد گلوگاه‌ها و تقاضا را…

۴ دقیقه خواندن۱