پرش به محتوای اصلی

موضوع

استدلال

Chain-of-thought, reasoning models (o-series, R-series), test-time compute

۱٬۷۷۳ مقاله منتشر شده

مدل باز متن‌باز CLM-8B با سرعت ارزیابی ۹ برابری نسبت به Jev برای امتیازدهی به عملکرد عامل‌ها

CLM-8B: تصمیم‌گیری عامل‌های هوش مصنوعی ۹ برابر سریع‌تر شد

مدل وزن‌باز CLM-8B با جایگزینی تولید متن با سیستم امتیازدهی اقدامات، تأخیر در تصمیم‌گیری عامل‌های هوش مصنوعی را به‌شدت کاهش داد. این مدل در نقش تأییدکننده کدنویسی، نتایجی فراتر از…

۴ دقیقه خواندن۲
انتشار Grok 4.7 توسط SpaceXAI: مدل پایه بزرگ‌تر با قیمت مشابه Grok 4.6

Grok 4.7 دقت بنچمارک EEBench را به ۶۴٪ رساند اما قیمت را ثابت نگه داشت

شرکت SpaceXAI مدل Grok 4.7 را با تمرکز بر کدهای پیچیده و وظایف عامل‌محور معرفی کرد. این مدل با وجود افزایش چشمگیر توان استدلال و پنجره متنی ۵۰۰ هزار توکنی، قیمت استنتاج خود را…

۴ دقیقه خواندن۲
نمودار: چگونه مدل‌های هوش مصنوعی معنای پنهان را درک می‌کنند
آموزش کاربردیتأییدنشده · منبع منفرد

GPT و Gemini در برابر DeepSeek؛ رقابت بر سر تفکیک لایه‌های عاطفی

یک محک جدید در Kaggle نشان می‌دهد که مدل‌های گوگل و OpenAI در تفسیر احساسات پنهان برتر هستند. در حالی که DeepSeek در منطق و کدنویسی می‌درخشد، در درک لایه‌های عاطفی متن شکست خورده…

۲ دقیقه خواندن۲
عامل کدنویسی هوش مصنوعی رایگان Atlarix Auto که برای هر مرحله بهترین مدل را انتخاب می‌کند.
آموزش کاربردی

چطور Atlarix Auto گام‌های برنامه‌نویسی را میان مدل‌های مختلف توزیع می‌کند؟

ابزار جدید Atlarix Auto با تحلیل هر گام از فرآیند برنامه‌نویسی، بهینه‌ترین مدل هوش مصنوعی را برای آن مرحله انتخاب می‌کند. این عامل دسکتاپ با حذف نیاز به مدیریت کلیدهای API و…

۳ دقیقه خواندن
صفحه مقاله LensVLM: گسترش زمینه انتخابی برای نمایش فشرده بصری متن

LensVLM دقت مدل‌های بینایی-زبانی را در فشرده‌سازی ۱۰ برابری حفظ کرد

چارچوب LensVLM با استفاده از مکانیزم گسترش انتخابی، اجازه می‌دهد مدل‌های VLM تصاویر به‌شدت فشرده را بدون افت دقت پردازش کنند. این سیستم با شناسایی نواحی حیاتی و بزرگ‌نمایی آن‌ها،…

۲ دقیقه خواندن۱
«ژو در برابر مدل‌های زبانی: وقتی تولید متن را از مدل زبان حذف می‌کنید چه اتفاقی می‌افتد»
آموزش کاربردی

«تولید متن به‌جای تصمیم‌گیری»؛ مانع اصلی سرعت در معماری‌های فعلی AI

شرکت TypeSafe AI مدل Jev را معرفی کرد؛ سیستمی که به‌جای تولید متن، تصمیمات احتمالی را به‌صورت موازی می‌گیرد. این معماری با حذف توکن‌سازی‌های متوالی، سرعت و هزینهٔ لایه‌های…

۷ دقیقه خواندن۳
دستور /design در Claude Code: ساخت نمونه‌های بصری رابط کاربری مستقیماً در ترمینال
اخبار کوتاه روزانه

بهینه‌سازی برای ماشین؛ دلیل افت کیفیت نوشتاری در مدل‌های جدید Claude

مهندسان آنتروپیک فاش کردند که مدل‌های جدید کلود به‌دلیل تمرکز بر ریاضیات و کدنویسی، لحنی «ماشین‌محور» پیدا کرده‌اند. این تغییر باعث شده است مدل‌ها به‌جای انسان، برای سایر هوش‌های…

۲ دقیقه خواندن۱
بسته طبقه‌بندی جِو‌پر (سیستم ایمن نوع یک) برای کلاینت‌های مشابه OpenAI: احتمال و اطمینان به جای متن نثر
آموزش کاربردی

«تبدیل متن به عدد»؛ رویکرد Jevper برای طبقه‌بندی دقیق داده‌ها

کتابخانه متن‌باز Jevper با تبدیل پاسخ‌های متنی مدل‌های زبانی به امتیازات اطمینان و احتمالات ساختاریافته، امکان طبقه‌بندی دقیق داده‌ها را فراهم می‌کند. این ابزار با پشتیبانی از…

۶ دقیقه خواندن۴
حلقه یادگیری توالی - شماره ۹۳۸: با Jev شگفت‌انگیز، Gemini و Paper2Agent آشنا شوید
اخبار کوتاه روزانه

رابط‌های کاربری هوش مصنوعی بر قدرت مدل‌ها پیشی گرفتند

یافته‌های جدید گوگل، استنفورد و TypeSafe نشان می‌دهد هوش مصنوعی بدون رابطی متناسب با هر وظیفه، عملاً بی‌فایده است. تمرکز صنعت اکنون از افزایش قدرت خام مدل‌ها به سمت نحوه تعامل…

۱ دقیقه خواندن
نمودار: مدل‌سازی ریاضی ناخوانایی زبانی در امنیت مدل‌های زبانی بزرگ

شکاف میان محاسبات و بیان؛ چرا نظارت زبانی بر مدل‌های زبانی بزرگ ناکارآمد است؟

یک مقاله فنی جدید مفهوم «ناخوانایی زبانی» را تعریف می‌کند؛ شکافی که نشان می‌دهد مدل‌های زبانی می‌توانند در لایه محاسباتی کاری کنند و در لایه بیان، چیز دیگری بگویند. این یافته ثابت…

۱ دقیقه خواندن