پرش به محتوای اصلی

موضوع

استدلال

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

۱٬۷۷۸ مقاله منتشر شده

کد شما می‌داند چه چیزی تغییر کرده، اما آیا می‌داند چرا؟
آموزش کاربردی

گراف مهندسی؛ راهکار مقابله با خطاهای عامل‌های هوش مصنوعی در کدهای قدیمی

عامل‌های هوش مصنوعی در درک «چرایی» وجود کدهای قدیمی ناتوان‌اند و اغلب با حذف قطعات حیاتی، باعث سقوط سیستم‌ها می‌شوند. رویکرد جدیدی بر پایه «گراف مهندسی» پیشنهاد شده تا با اتصال…

۱۰ دقیقه خواندن
مهارتی که نمرات بالا می‌آورد، همان است که هوش مصنوعی بهتر جعل می‌کند.

مطالعهٔ دانشگاه بوکونی: GPT-4o نمرات دانشجویان را بالا برد اما یادگیری را نه

یک آزمایش تصادفی نشان می‌دهد که GPT-4o با صیقل دادن ساختار متون، نمرات دانشجویان را افزایش می‌دهد اما تأثیری بر یادگیری واقعی و ماندگاری دانش ندارد. در مقابل، آموزش تفکر انتقادی…

۴ دقیقه خواندن
عوامل هوش مصنوعی حس زمان ندارند و از آن آگاه نیستند

«خطای تخمین زمان»؛ نقطهٔ ضعف جدید دستیارهای کدنویسی پیشرفته

مطالعه‌ای جدید نشان می‌دهد دستیارهای کدنویسی پیشرفته قادر به پیش‌بینی زمان اجرای وظایف یا ارزیابی دقیق کیفیت خروجی خود نیستند. این فقدان آگاهی زمانی، نظارت بر عامل‌های خودمختار در…

۳ دقیقه خواندن
چرا شخصیت هوش مصنوعی آرام نمی‌گرفت و چگونه مشکل را حل کردم
آموزش کاربردی

مدل چهار-وظیفه‌ای Say It Ahead انعطاف‌پذیری رفتاری شخصیت‌های AI را بازگرداند

توسعه‌دهندگان Say It Ahead با جایگزینی پرامپت‌های مبهم با یک مدل رفتاری ساختاریافته، مشکل «خشم دائمی» در نقش‌آفرینی‌های هوش مصنوعی را حل کردند. این سامانه اکنون پیشرفت گفتگو را از…

۶ دقیقه خواندن
بنچمارک نهایی: آیا هوش مصنوعی واقعاً می‌تواند خطاهای خود را اصلاح کند؟ بررسی عمیق گلوگاه خوداصلاحی در AGI

بنچمارک FINAL-Bench: مدل‌های زبانی در اصلاح خطاهای خود شکست می‌خورند

چارچوب ارزیابی FINAL-Bench نشان می‌دهد مدل‌های زبانی بزرگ اغلب در شناسایی و اصلاح خطاهای استدلالی خود ناتوان‌اند و حتی پاسخ‌های درست را به غلط تبدیل می‌کنند. این «تنگنای…

۴ دقیقه خواندن۲
پژوهش هوش مصنوعی زباله نیست — پژوهش بدون بازبینی، زباله است.
آموزش کاربردی

شواهد مستند در برابر خروجی‌های احتمالی؛ راهکار جدید برای پژوهش‌های AI

پژوهش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی اغلب به دلیل نبود مرحلهٔ بازبینی، دچار توهم و تحلیل‌های سطحی می‌شوند. آزمایشگاه Oroboro با معرفی یک عامل «تخاصمی» برای رد ادعاهای غیرقابل‌اتکا،…

۳ دقیقه خواندن۱
حافظه پایدار ویکی‌اسکیل گوگل برای یادآوری اشتباهات گذشته و بهبود عملکرد عوامل هوش مصنوعی

WikiSkill: افزایش ۱۸.۶ درصدی دقت مدل‌های گوگل با ثبت تجربیات

پژوهشگران گوگل چارچوبی به نام WikiSkill طراحی کرده‌اند که به عامل‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تجربیات موفق و شکست‌های خود را در یک «ویکی» دائمی ثبت کنند. این سیستم باعث می‌شود…

۴ دقیقه خواندن۱
تحلیل برنامه‌نویسی ناخواسته در حافظه مدل زبانی بزرگ
آموزش کاربردی

چطور Datalog می‌تواند از فراموشی حقایق در عامل‌های هوش مصنوعی جلوگیری کند؟

سامانه آزمایشی Lemmalog برای جلوگیری از فراموشی حقایق در عامل‌های هوش مصنوعی، حافظه برداری مبهم را با موتور منطقی Datalog جایگزین کرده است. این رویکرد باعث می‌شود عامل‌ها در وظایف…

۱۸ دقیقه خواندن۱
نمودار منحنی مانای تصادفی در مقابل پیش‌بینی قطعی مدل زبانی بزرگ
آموزش کاربردی

جایگزینی شهود مدل‌های زبانی با ریاضیات قطعی در بهینه‌سازی دسته‌های کارت

یک سرور MCP جدید با جایگزینی «شهود» مدل‌های زبانی با محاسبات هایپرژومتریک، خطاهای احتمالی در طراحی دسته‌های بازی‌های کارتی (TCG) را حذف می‌کند. این سیستم با انتقال محاسبات…

۴ دقیقه خواندن۳