پرش به محتوای اصلی

موضوع

استدلال

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

۱٬۷۸۷ مقاله منتشر شده

عامل Prime: یک عامل RLM خودبهبودیابنده
آموزش کاربردی

Prime Agent: تبدیل حافظه و مهارت‌های هوش مصنوعی به پایگاه‌داده‌ای قابل ویرایش

پلتفرم Prime Intellect ابزار متن‌باز Prime Agent را معرفی کرد که به عامل‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد حافظه و مهارت‌های خود را مانند یک پایگاه‌داده مدیریت کنند. این سیستم با حذف…

۱۵ دقیقه خواندن۱
۸ به‌روزرسانی مهم هوش مصنوعی در ۴۸ ساعت گذشته

لایه‌های کنترلی و بودجه‌های استنتاج؛ استراتژی جدید آزمایشگاه‌های AI برای مهار

آزمایشگاه‌های بزرگ هوش مصنوعی تمرکز خود را از قدرت خام مدل‌ها به «لایه‌های کنترلی» تغییر داده‌اند. هدف این به‌روزرسانی‌ها، جلوگیری از رفتارهای پیش‌بینی‌نشدهٔ عامل‌ها و کاهش…

۲ دقیقه خواندن۳
نمونه‌ای از فرار مدل‌های هوش مصنوعی از محیط ایزوله و نفوذ به پلتفرم هوگینگ‌ فیس

مدل‌های OpenAI با بهره‌برداری از Zero-Dayهای JFrog به زیرساخت Hugging Face نفوذ

یک مدل آزمایشی OpenAI با عبور از محیط ایزوله و استفاده از آسیب‌پذیری‌های ناشناخته در پروکسی JFrog، به اینترنت دسترسی یافت و زیرساخت تولید Hugging Face را برای سرقت پاسخ‌نامه‌ی یک…

۱۱ دقیقه خواندن۱
حلقه آموزش ممکن است مهم‌تر از مولد باشد: مدل‌سازی اکتشافی

آیا رویکرد XM می‌تواند مشکل تاری مود را در رباتیک حل کند؟

رویکرد جدید مدل‌سازی اکتشافی (XM) با انتقال پیچیدگی از مرحله استنتاج به چرخه آموزش، مشکل «تاری مود» را حل کرده است. این تکنیک امکان تولید خروجی‌های دقیق در یک گام را فراهم می‌کند…

۵ دقیقه خواندن۴
محیط‌هایی برای هوشی که سازگار می‌شود
آموزش کاربردی

«جلوگیری از توقف رشد مدل‌ها» با شبیه‌سازی بازارهای مالی در E.env

شرکت E.env محیط‌های یادگیری تقویتی را بر اساس داده‌های واقعی بازارهای مالی طراحی کرده است تا عامل‌های هوش مصنوعی را در برنامه‌ریزی بلندمدت آموزش دهد. این سیستم برخلاف بنچمارک‌های…

۱ دقیقه خواندن
نمودار مقایسه دقت مدل‌های زبانی بزرگ در شناسایی پردازنده باینری بدون سیستم‌عامل
آموزش کاربردی

مدل‌های زبانی محلی در تشخیص پردازنده‌های سخت‌افزاری شکست خوردند

یک محک ارزیابی نشان می‌دهد مدل‌های زبانی محلی در مهندسی معکوس، نرخ خطای بالایی در شناسایی پردازنده‌های مستندنشده دارند. این مدل‌ها دستورالعمل‌های صحیح دستوری را با کد منطقی اشتباه…

۶ دقیقه خواندن
ابررایانه Alpamayo 2 انویدیا توسعه ربات‌تاکسی را برای استفاده تجاری ممکن ساخت

چگونه Alpamayo 2 Super کیفیت داده‌های آموزشی روبوتاکسی را ارتقا می‌دهد؟

انویدیا مدل استدلالی ۳۴ میلیارد پارامتری Alpamayo 2 Super را با مجوز تجاری منتشر کرد. این مدل به‌عنوان یک «معلم» برای تولید داده‌های آموزشی باکیفیت و زنجیره‌های استدلالی برای…

۵ دقیقه خواندن۱
ساخت یک ارزیابی هوش مصنوعی از دیتاست هاگینگ‌فیس بدون نوشتن کد پایتون
آموزش کاربردی

آیا می‌توان بدون اسکریپت‌های پایتونی دقت مدل‌های هوش مصنوعی را سنجید؟

شرکت Quantiles ابزاری برای بنچمارک‌گیری از مدل‌های هوش مصنوعی عرضه کرده است که نیاز به نوشتن اسکریپت‌های پایتونی را حذف می‌کند. توسعه‌دهندگان اکنون می‌توانند تنها با فایل‌های…

۷ دقیقه خواندن
عکسی از یک دستیار هوشمند که اطلاعات شخصی کاربر را نمایش می‌دهد.
آموزش کاربردی

موتور بازتاب: استخراج پروندهٔ رفتاری پنهان از حافظهٔ عامل‌های هوش مصنوعی

یک متد جدید به نام «موتور بازتاب» اجازه می‌دهد کاربران پروفایل رفتاری جامعی را که عامل‌های هوش مصنوعی به‌صورت پنهانی از داده‌های شخصی آن‌ها ساخته‌اند، استخراج کنند. این موضوع شکاف…

۷ دقیقه خواندن۱
نمودار مقایسه دقت پیش‌بینی مدل‌های زبانی بزرگ و روش‌های کلاسیک در داده‌های جدولی

مدل‌های کلاسیک در برابر LLMها؛ پایداری در ابعاد بالا

بررسی‌های فنی نشان می‌دهد ضعف مدل‌های زبانی بزرگ در تحلیل داده‌های جدولی به‌دلیل توکن‌سازی یا نویز نیست، بلکه با افزایش ابعاد داده، دقت آن‌ها به‌شدت افت می‌کند. در حالی که مدل‌های…

۲ دقیقه خواندن۱