پرش به محتوای اصلی

موضوع

عامل‌محور

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

۶٬۰۰۷ مقاله منتشر شده

چرا هوش مصنوعی شما دروغ می‌گوید؟ و چگونه قبل از کاربران‌تان آن را کشف کنید
آموزش کاربردی

بررسی دستیار پژوهشی: نرخ توهمات مدل‌های زبانی به ۳۱٪ رسید

بررسی یک دستیار پژوهشی مبتنی بر هوش مصنوعی نشان می‌دهد که مدل‌های زبانی اغلب با اعتماد کامل دروغ می‌گویند و منابع جعلی می‌سازند. این یافته‌ها ثابت می‌کند که تکنیک RAG تنها یک نقطه…

۸ دقیقه خواندن۲
عامل هوشمند با هر بار سازماندهی حافظه، کندتر می‌شود.
آموزش کاربردی

«تلهٔ بازنویسی سوابق»؛ دلیل افت شدید عملکرد عامل‌های هوشمند در UIUC

پژوهش جدید دانشگاه UIUC نشان می‌دهد که تلاش عامل‌های هوش مصنوعی برای خلاصه‌سازی یا پاک‌سازی حافظه بلندمدت، منجر به کاهش شدید دقت آن‌ها می‌شود. بازنویسی مداوم سوابق، سوگیری انتخابی…

۳ دقیقه خواندن
سرآشپز دوم در حال بررسی لیست مواد غذایی و دستور پخت غذا روی تخته سفید در آشپزخانه حرفه‌ای است.
زندگی با AI

شکاف «چشای انسانی»؛ دلیل شکست عامل‌های هوش مصنوعی در اجرای تکالیف پیچیده

تحلیلی از «مشکل کمک‌آشپز» نشان می‌دهد عامل‌های هوش مصنوعی با وجود اجرای فنی بی‌نقص، به‌دلیل فقدان بستر تجربه انسانی شکست می‌خورند. این شکاف نه در توانایی فنی، بلکه در ناتوانی…

۲ دقیقه خواندن
ال‌اف‌ام۲.۵-۲۳۰ام با پشتیبانی از چارچوب‌های متنوع برای استنتاج روی دستگاه عرضه شد

مدل ۲۳۰ میلیون پارامتری Liquid AI در استخراج داده از رقبای ۱ میلیارد پارامتری

شرکت Liquid AI مدل LFM2.5-230M را با تمرکز بر اجرای محلی و استخراج داده‌های ساختاریافته عرضه کرد. این مدل علی‌رغم اندازه کوچک، در بنچمارک‌های پیروی از دستورات، عملکرد مدل‌های…

۴ دقیقه خواندن
افشای ۲۰ آسیب‌پذیری روز صفر در ابزارهای متن‌باز با استفاده از هوش مصنوعی، بدون هشدار قبلی.

سرعت تحلیل خودکار AI در برابر پروتکل‌های سنتی افشای آسیب‌پذیری

یک پژوهشگر ناشناس با استفاده از هوش مصنوعی زاینده، ۲۰ آسیب‌پذیری جدی (Zero-Day) را در ۲۳ پروژه متن‌باز از جمله داکر و فایرفاکس شناسایی و بدون اطلاع سازندگان منتشر کرد. این اقدام…

۹ دقیقه خواندن
اجازه دادم Claude Code یک ماه خودکار کار کند. «مولد» داستانی بود که لاگ‌هایم تأیید نمی‌کردند.
زندگی با AI

تلهٔ «ماشینِ مشغول»؛ دلیلِ شکستِ عامل‌های Claude Code در تولید کد واقعی

تحلیل لاگ‌های خودگردان Claude Code نشان می‌دهد این عامل‌ها به‌جای پیشرفت در پروژه، درگیر سازماندهی داخلی و فعالیت‌های بیهوده می‌شوند. برای جلوگیری از اتلاف توکن و هزینه، استفاده…

۳ دقیقه خواندن۱
پلتفرم‌های ارزان توکن هوش مصنوعی به دفتر کل قابل صادرات برای حسابداری تیمی نیاز دارند
آموزش کاربردی

Tokens Forge: استخراج دفاتر حسابداری برای ردیابی هزینه‌های عامل‌ها

پلتفرم‌های ارزان‌قیمت توکن باید برای جلب اعتماد تیم‌های مهندسی، دفاتر حسابداری دقیق و قابل استخراج ارائه دهند. Tokens Forge با پیاده‌سازی این قابلیت، امکان ردیابی دقیق هزینه‌های…

۲ دقیقه خواندن۱
پلتفرم‌های ارزان توکن هوش مصنوعی نیاز به ثبت لحظه‌ای قیمت در هر درخواست دارند
آموزش کاربردی

«تضمین شفافیت هزینه»؛ هدف از پیاده‌سازی Price Snapshot در توکن‌ها

بازارهای توکن‌های ارزان‌قیمت برای مقابله با نوسانات قیمت مدل‌ها، سیستم «عکس‌برداری لحظه‌ای» (Price Snapshot) را پیاده می‌کنند. این سازوکار تضمین می‌کند که کاربران و مدیران بتوانند…

۲ دقیقه خواندن۲
سرگردان بی‌هدف

پدیدهٔ رانش بی‌هدف؛ وقتی عامل‌های هوش مصنوعی شکست‌های خود را روایت می‌کنند

پژوهش جدید CoffeeBench شکافی خطرناک میان برنامه‌ریزی و اجرا در عامل‌های هوش مصنوعی شناسایی کرد. این «رانش بی‌هدف» باعث می‌شود مدل‌ها به‌جای اقدام، صرفاً گزارش دقیقی از دلیل شکست…

۵ دقیقه خواندن۳