پرش به محتوای اصلی

موضوع

یادگیری مداوم

زیرشاخه‌ای از یادگیری ماشین که در آن مدل‌ها به‌مرور زمان و با دریافت داده‌های جدید، دانش پیشین خود را حفظ کرده و به‌روزرسانی می‌شوند، بدون فراموشی مهارت‌های قبلی.

۴۲ مقاله منتشر شده

از سیگنال بازار تا تبلیغ برنده: MCPی که عامل شما را سریع به پیروزی می‌رساند
آموزش کاربردی

چطور Orcool قضاوت‌های انسانی را برای هوش مصنوعی تبلیغاتی دیجیتالی می‌کند؟

شرکت Orcool با معرفی یک سرور مبتنی بر پروتکل زمینهٔ مدل (MCP)، امکان تبدیل داده‌های خام بازار به طرح‌های تبلیغاتی اثرگذار را فراهم کرد. این سیستم با دیجیتالی کردن قضاوت‌های…

۲ دقیقه خواندن
سامانه چندعاملی خودتکاملی با پایتون: معماری، پیاده‌سازی و یادگیری مستمر عامل‌ها
آموزش کاربردی

راهنمای فنی جدید: بهینه‌سازی استراتژی عامل‌ها با یادگیری تقویتی

یک راهنمای فنی جدید روش ساخت سامانه‌های چندعاملی را آموزش می‌دهد که در آن عامل‌ها با استفاده از یادگیری تقویتی، استراتژی‌های خود را بهینه می‌کنند. این سیستم با ترکیب asyncio و…

۵ دقیقه خواندن
ربات‌های خودآموز انویدیا با عامل‌های کدنویسی هوش مصنوعی آموزش می‌بینند

پژوهش انویدیا: کدنویسی خودکار هوش مصنوعی دقت رباتیک را به ۹۹٪ رساند

پژوهشگران انویدیا و دانشگاه‌های برکلی و کارنگی ملون سامانه‌ای به نام ENPIRE ساخته‌اند که در آن عامل‌های هوش مصنوعی به‌طور خودکار کدهای آموزشی ربات‌ها را می‌نویسند. این سیستم…

۴ دقیقه خواندن۱
ایزومتری پویا و AdamO: راهکار مقابله با زوال ظرفیت یادگیری در مدل‌های عمیق

ایزومتری پویا و AdamO: راهکار مقابله با زوال ظرفیت یادگیری در مدل‌های عمیق

پژوهش جدیدی نشان می‌دهد حفظ ایزومتری پویا کلید جلوگیری از «زوال پلاستیسیته» در شبکه‌های عصبی است. بهینه‌ساز AdamO با هدف حفظ این وضعیت، امکان یادگیری مستمر بدون توقف یا فراموشی را…

۱ دقیقه خواندن
LargeMonitor: گذار از معیارهای متصل به آموزش به ناظران چندوجهی در یادگیری مستمر

LargeMonitor: گذار از معیارهای متصل به آموزش به ناظران چندوجهی در یادگیری مستمر

پژوهشگران چارچوب LargeMonitor را معرفی کردند که با بهره‌گیری از مدل‌های بینایی و چندوجهی ثابت، رانش توزیع داده‌ها را در یادگیری مستمر بدون تکلیف تشخیص و تحلیل می‌کند. این سیستم…

۲ دقیقه خواندن