پرش به محتوای اصلی

موضوع

عامل‌محور

Autonomous agents, tool use, planning, multi-step workflows

۶٬۰۱۶ مقاله منتشر شده

مقالات برتر هوش مصنوعی در هاگینگ فیس - اول ژوئیه ۲۰۲۶

تغییر اولویت در مقالات هاکینگ فیس به سمت مدل‌های جهانی و خروجِ عامل‌ها

موج جدیدی از پژوهش‌ها در هاکینگ فیس نشان می‌دهد که تمرکز صنعت از تولید متن ساده به سمت مدل‌های جهانی (World Models) برای درک قوانین فیزیک و عامل‌هایی که زمان توقف برای جلوگیری از…

۱۰ دقیقه خواندن۱
هوش مصنوعی هفته #۸۸۷: خودداده‌ساز متا: وقتی مدل‌ها درس می‌سازند

چارچوب Autodata متای تولید داده‌های مصنوعی را به یک حلقهٔ عامل‌محور تبدیل کرد

متا با معرفی Autodata، تولید داده‌های مصنوعی را از یک دستور ایستا به یک فرآیند پژوهشی تکرارشونده تغییر داد. در این سیستم، یک عامل هوش مصنوعی نمونه‌ها را خلق، آزمایش و بر اساس نقاط…

۱ دقیقه خواندن
چرا RAG مبتنی‌بر بردار برای عامل‌های کدنویسی ضعیف است
آموزش کاربردی

дроste: جایگزینی گراف‌های وابستگی با جست‌وجوی برداری در عامل‌های کدنویس

پلتفرم Droste با معرفی یک موتور حافظه ترکیبی، شکاف علی در عامل‌های کدنویس را برطرف می‌کند. این ابزار به‌جای تکیه صرف بر شباهت متنی، روابط ساختاری و فراخوانی‌های تابع را…

۴ دقیقه خواندن
ویجت چت‌بات هوشمند React سازگار با هر سرویس‌دهنده AI
آموزش کاربردی

چطور می‌توان بدون وابستگی به یک ارائه‌دهنده، چت‌بات AI پیاده کرد؟

یک کتابخانه متن‌باز جدید برای React منتشر شده است که اجازه می‌دهد توسعه‌دهندگان بدون قفل شدن در SDK یک شرکت خاص، چت‌بات‌های هوش مصنوعی را پیاده‌سازی کنند. این ابزار با استفاده از…

۳ دقیقه خواندن
هیچ مدل هوش مصنوعی آزمون کار تیمی واقعی را نمی‌گذراند: نتایج معیار GPTNT

چرا مدل‌های زبانی در مواجهه با سناریوهای حساس به زمان شکست می‌خورند؟

محک جدید GPTNT نشان داد که هیچ مدل زبانی بزرگی، اعم از متن‌باز یا تجاری، قادر به مدیریت همکاری‌های آنی تحت فشار نیست. این آزمایش شکافی بحرانی در توانایی مدل‌ها برای مدیریت عدم…

۱ دقیقه خواندن۱
تله‌های رایج در پیاده‌سازی عامل‌های صوتی متن‌باز
آموزش کاربردی

مدیریت نادرست وابستگی‌ها نرخ خرابی عامل‌های صوتی بازمتن را به ۴۵٪ رساند

بررسی فنی یک پروژه بازمتن نشان می‌دهد چگونه نبود بنچمارک و مدیریت ضعیف وابستگی‌ها باعث توقف تقریباً ۵۰ درصدی سرویس شده است. این گزارش نقشه راهی برای مقیاس‌دهی از ۱۰۰ به ۱۰۰۰ کاربر…

۴ دقیقه خواندن۲
عوامل بله/خیر در تولید از عوامل بازپاسخ‌گو بهتر عمل می‌کنند: داده‌های حفظ و قابلیت اطمینان از Watching Agents Inithouse
آموزش کاربردی

محدودیت‌های باینری نرخ بازگشت کاربران به عامل‌های هوش مصنوعی را افزایش داد

یافته‌های جدید Inithouse نشان می‌دهد عامل‌هایی که به‌جای متن‌های طولانی، خروجی‌های عددی و احتمالی می‌دهند، نرخ تعامل بالاتری دارند. این رویکرد با ایجاد نقاط مقایسه‌ی دقیق، قابلیت…

۵ دقیقه خواندن۲