پرش به محتوای اصلی

موضوع

هوش لبه

SLMs, on-device inference, mobile AI, AI PCs

۱٬۶۶۵ مقاله منتشر شده

کارگر شما اکنون می‌تواند حافظه پنهان اختصاصی داشته باشد
آموزش کاربردی

«حذف بازسازی کامل سایت»؛ دستاورد جدید لایه‌ی حافظه پنهان در لبه

کلاودفلر با معرفی Workers Cache، لایه‌ای از حافظه پنهان را مستقیماً در برابر توابع لبه قرار داد تا اجرای تکراری کدها حذف شود. این سیستم به اپلیکیشن‌های پویا اجازه می‌دهد بدون نیاز…

۲۲ دقیقه خواندن
هماهنگی سربازان لبه-ابری برای عملیات پاسخ به ناهنجاری ماهواره با قابلیت حسابرسی اخلاقی
آموزش کاربردی

چطور زنجیره هش تصمیمات خودگردان ماهواره‌ها را قابل حسابرسی می‌کند؟

یک معماری لبه-به-ابر جدید با استفاده از زنجیره هش، تصمیمات خودگردان ماهواره‌ها را قابل حسابرسی و اخلاقی می‌کند. این سامانه تأخیر تشخیص ناهنجاری را از ۴۵ ثانیه به ۲.۳ ثانیه کاهش…

۹ دقیقه خواندن
آیفون تاشوی اپل پس از عرضه ممکن است با کمبود عرضه مواجه شود
اخبار کوتاه روزانهگزارش تأییدنشده

آیا پیچیدگی ساختاری، آیفون تاشو را به کالایی لوکس تبدیل می‌کند؟

اپل احتمالاً اولین آیفون تاشو خود را در اواخر ۲۰۲۶ با تولید محدود عرضه می‌کند. پیچیدگی‌های ساختاری و قیمت احتمالی ۲۵۰۰ دلاری، دسترسی کاربران به این دستگاه را دشوار خواهد کرد.

۲ دقیقه خواندن
مدل زبانی که پایتخت ژاپن را پاریس می‌داند: آزمایشی درباره توهمات هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

پژوهش فارس علافی: ترکیب Mamba-2 و مدل انتشار پیچیدگی ترنسفورمرها را گرفت

فارس علافی، پژوهشگر ۱۳ ساله، مدلی با ۳۰۰ میلیون پارامتر طراحی کرده که با ترکیب معماری Mamba-2 و مدل انتشار، مشکل تکرار کلمات و پیچیدگی محاسباتی ترنسفورمرها را هدف قرار می‌دهد. این…

۱۰ دقیقه خواندن
حذف واترمارک با ابزار مناسب، بدون افت کیفیت انجام می‌شود.
آموزش کاربردی

حذف واترمارک تصاویر Gemini با محاسبات ریاضی به جای حدس‌های هوش مصنوعی

یک روش فنی جدید نشان می‌دهد که واترمارک‌های تصاویر گوگل Gemini با استفاده از محاسبات حسابی به جای تخمین‌های مدل‌های مولد، کاملاً بازگشت‌پذیر هستند. کاربران می‌توانند با معکوس کردن…

۸ دقیقه خواندن
آیا می‌توان جایگزینی برای مدل‌های زبانی بزرگ ساخت؟ ۸ ماه، حدود ۲۰۰ آزمایش ناموفق، یک بن‌بست. ۲

دیوارِ اتصال علّی: ۲۰۰ آزمایش شکست‌خورده برای جایگزینی شبکه‌های عصبی

یک تلاش پژوهشی هشت‌ماهه برای ساخت زیرساخت دانشی نمادین و مبتنی بر CPU با شکست مواجه شد. این سیستم نتوانست بدون مدل‌های پیش‌فرض، تجربیات قدیمی را به موقعیت‌های جدید پیوند دهد.

۱۲ دقیقه خواندن۲
گزارش پروژه ۱۲: یک هفته حسابرسی اپ‌ها. نتایج، این پروژه را تغییر داد.

فقدان برچسب‌های دسترسی؛ سدی برای عامل‌های هوش مصنوعی در اپلیکیشن‌های محلی

بررسی ۱۵ اپلیکیشن اندرویدی نشان می‌دهد عامل‌های هوش مصنوعی به‌دلیل نبود برچسب‌های دسترسی در برنامه‌های بانکی و دولتی محلی شکست می‌خورند. این شکاف دیجیتالی علاوه بر توقف اتوماسیون،…

۳ دقیقه خواندن
تصویر ۱: الگوی دست‌دهی AURA: ابتدا ساختار، سپس ارسال تغییرات
آموزش کاربردی

آیا حذف فریم‌های حجیم JSON سرعت ارتباطات بین‌عاملی را بالا می‌برد؟

پروکل AIWire با جایگزینی فریم‌های حجیم JSON با تغییرات فشرده (Deltas)، هدررفت پهنای باند را در محیط‌های چندعاملی کاهش می‌دهد. این ابزار با توافق بر سر ساختار پیام‌ها در ابتدای هر…

۶ دقیقه خواندن