پرش به محتوای اصلی

موضوع

مدل‌های بازوزن

Open-source models, open weights, local hosting, licensing

۱٬۲۵۳ مقاله منتشر شده

چگونه سندباکس‌های کوبرنتیز مشکل پاک شدن حافظه عامل‌های هوش مصنوعی را حل کردند؟
آموزش کاربردی

چگونه سندباکس‌های کوبرنتیز مشکل پاک شدن حافظه عامل‌های هوش مصنوعی را حل کردند؟

پلتفرم LiteLLM Agent از BerriAI به صورت بازمتن منتشر شد تا جلسات عامل‌های هوش مصنوعی در برابر ری‌استارت‌های سرور مقاوم شوند. این ابزار با استفاده از سندباکس‌های کوبرنتیز، محیط‌های…

۲ دقیقه خواندن
WorldReasonBench: شکاف دوبرابری مدل‌های تجاری و بازمتن در درک فیزیک جهان

WorldReasonBench: شکاف دوبرابری مدل‌های تجاری و بازمتن در درک فیزیک جهان

معیار جدید WorldReasonBench نشان می‌دهد که مدل‌های تجاری تولید ویدیو در استدلال جهانی دو برابر قدرتمندتر از رقبای بازمتن هستند. با این حال، تمامی مدل‌های بررسی‌شده در درک مفاهیم…

۳ دقیقه خواندن
مدل EMO و معماری MoE؛ حفظ عملکرد کامل با حذف ۸۷.۵٪ از متخصصان

مدل EMO و معماری MoE؛ حفظ عملکرد کامل با حذف ۸۷.۵٪ از متخصصان

پژوهشگران مؤسسه Allen و دانشگاه برکلی مدلی به نام EMO را معرفی کردند که با سازمان‌دهی متخصصان بر اساس دامنه‌های معنایی، عملکرد خود را حتی با حذف ۸۷.۵٪ از ظرفیت متخصصان حفظ می‌کند.

۳ دقیقه خواندن
چرا برای اجرای عامل‌های هوش مصنوعی دیگر نیازی به سرورهای ابری ندارید؟
آموزش کاربردی

چرا برای اجرای عامل‌های هوش مصنوعی دیگر نیازی به سرورهای ابری ندارید؟

توسعه‌دهندگان با استفاده از Hermes Agent و Termux، گوشی‌های اندرویدی را به ایستگاه‌های کاری هوش مصنوعی تبدیل می‌کنند. این عامل‌های خودگردان بدون نیاز به ابر، مخازن گیت‌هاب را…

۲ دقیقه خواندن
گزارش dev.to: کاهش ۱۰ برابری هزینه استنتاج با یکپارچه‌سازی ۴۳ مدل هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

گزارش dev.to: کاهش ۱۰ برابری هزینه استنتاج با یکپارچه‌سازی ۴۳ مدل هوش مصنوعی

یک درگاه API متن‌باز جدید، ۴۳ مدل از ۱۳ ارائه‌دهنده مختلف را زیر یک نقطه اتصال واحد جمع کرده است. این ابزار با مسیریابی هوشمند، هزینه‌های استنتاج را تا ۱۰ برابر کاهش می‌دهد.

۲ دقیقه خواندن