پرش به محتوای اصلی

موضوع

استدلال

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

۱٬۷۸۷ مقاله منتشر شده

ساخت ScamLens AI: کاوش من در هوش مصنوعی برای تشخیص فیشینگ و مهندسی اجتماعی
آموزش کاربردی

«توضیح مهندسی اجتماعی»؛ راهکار جدید ScamLens برای مقابله با کلاهبرداری

زین نوفان ابوزید، توسعه‌دهنده اردنی، با معرفی ScamLens AI رویکردی جدید برای شناسایی فیشینگ ارائه داده است. این سیستم به‌جای ارائه امتیاز ریسک مبهم، محرک‌های روان‌شناختی و…

۵ دقیقه خواندن۱
حلقه خودکار اشکال‌زدایی در هوش مصنوعی خودترمیم‌شونده
آموزش کاربردی

«سیستم ایمنی جمعی»؛ راهکار TormentNexus برای حذف باگ‌های تکراری

یک معماری جدید خودبهبودبخش، عیب‌یابی واکنشی را با حلقه‌های خودمختار جایگزین کرده است که خطاها را در لحظه تشخیص داده و اصلاح می‌کنند. این سیستم با ذخیره راهکارها در یک حافظه مشترک،…

۵ دقیقه خواندن۲
«همان پاسخ‌های ثابت را ۱۵ بار قضاوت کردیم. قاضی بخش پرنویز نبود.»
آموزش کاربردی

«ضعف در دستورالعمل‌ها»؛ علت اصلی نوسان عملکرد عامل‌های هوش مصنوعی

پژوهشی از AgentVitals نشان می‌دهد نوسان در عملکرد عامل‌های هوش مصنوعی بیش از آنکه به ناپایداری مدل مربوط باشد، ناشی از ابهام در دستورالعمل‌های داوری است. این تیم دریافت که طراحی…

۵ دقیقه خواندن
دمای مدل، خلاقیت نمی‌آورد
آموزش کاربردی

تنظیمات Temperature در مدل‌های زبانی ابزاری برای خلاقیت نیستند

تغییر دمای مدل‌های زبانی (Temperature) باعث تولید ایده‌های جدید نمی‌شود، بلکه تنها احتمال انتخاب توکن‌های کم‌احتمال‌تر را افزایش می‌دهد. این تنظیمات رتبه‌بندی داخلی مدل را تغییر…

۹ دقیقه خواندن۲
چارچوب پایتونی NOOA انویدیا: تبدیل عامل هوش مصنوعی به یک کلاس پایتون
آموزش کاربردی

فریم‌ورک NOOA انویدیا: تبدیل عامل‌های هوش مصنوعی به کلاس‌های پایتون

انویدیا با معرفی NOOA، پیچیدگی‌های توسعه عامل‌های هوش مصنوعی را به ساختار استاندارد مهندسی نرم‌افزار منتقل کرد. این ابزار با کاهش ۵۰ درصدی مصرف توکن، دقت بالایی را در بنچمارک‌های…

۵ دقیقه خواندن
مقایسه عملکرد GPT-4o، Claude و Mistral در وظایف واقعی تولیدی
آموزش کاربردی

تضاد بنچمارک‌های عمومی و عملکرد واقعی؛ چرا مدل‌های برتر در تولید شکست می‌خورند؟

رتبه‌بندی‌های عمومی مدل‌های زبانی اغلب برای توسعه‌دهندگان گمراه‌کننده است، زیرا نمرات آکادمیک محدودیت‌های دنیای واقعی را پوشش نمی‌دهند. رویکرد مسیریابی وظایف (Task-specific…

۳ دقیقه خواندن۱
لحظات تدریس: آیا معلمان هوش مصنوعی می‌دانند چه‌وقت کمک کنند و چه‌وقت دست نگه دارند؟
آموزش کاربردی

TutorMoments: مدل‌های زبانی با کمک بیش از حد، تفکر انتقادی دانش‌آموزان را

یک چارچوب ارزیابی جدید نشان می‌دهد که مدل‌های زبانی در نقش معلم، تمایل دارند بیش از حد به دانش‌آموز کمک کنند و فرصت «تلاش سازنده» را از آن‌ها بگیرند. با وجود بهبود در مهندسی…

۷ دقیقه خواندن۳
آزمایش ۷۲ باره به جای بحث: ابزار MCP چه باید برگرداند؟
آموزش کاربردی

داده‌های تفکیکی در برابر ردیف‌های خلاصه؛ نبرد برای دقت عامل‌ها

یک مطالعه بر روی ۷۲ آزمایش نشان می‌دهد که فشرده‌سازی خروجی‌های ابزار در پروتکل MCP باعث می‌شود عامل‌ها از انجام وظایفی که قادر به حل آن‌ها هستند، صرف‌نظر کنند. این پژوهش ثابت…

۵ دقیقه خواندن
جلسه بن: مردی در حال ارائه در اتاق کنفرانس، با نمودارهای روی تخته سفید و همکاران در حال گوش دادن
آموزش کاربردی

درون یک جلسه عملی؛ تحلیل حلقه‌های تکراری در هدایت مدل‌های پیچیده

بررسی یک جلسه عملی با عامل‌های هوشمند نشان می‌دهد که پرامپت‌های مبهم و نادیده گرفتن فاز برنامه‌ریزی منجر به حلقه‌های تکراری و اتلاف توکن می‌شود. این مورد بر ضرورت تعریف دقیق…

۷ دقیقه خواندن۳
عنوان مقاله: «عوامل هوش مصنوعی نمی‌توانند ویدیو ببینند. مال من با این حال سه فیلم ساخت.»
آموزش کاربردی

پژوهش جدید: تبدیل اسکرین‌شات به داده، خطاهای بصری ویدیو را گرفت

آزمایش‌های جدید نشان می‌دهد عامل‌های هوش مصنوعی می‌توانند با تبدیل اسکرین‌شات‌ها به داده‌های اندازه‌گیری شده، ویدیوهای باکیفیت تولید کنند. این مدل‌ها بدون «دیدن» واقعی فیلم، تنها…

۶ دقیقه خواندن۱
گردش کار BMAD از ابتدا تا انتها: تحویل یک قابلیت با رویکرد مشخصات‌محور
آموزش کاربردی

چگونه سامانه چندعاملی BMAD خطاهای پرامپت‌نویسی مستقیم را می‌گیرد؟

پلتفرم BMAD با معرفی یک سامانه چندعاملی، تصمیمات فنی را پیش از کدنویسی اجباری می‌کند. این روش با انتقال مرحله برنامه‌ریزی به ابتدای فرآیند، از حدس‌های خاموش و باگ‌های پنهان در…

۱۶ دقیقه خواندن۱