پرش به محتوای اصلی

موضوع

استدلال

Chain-of-thought, reasoning models (o-series, R-series), test-time compute

۱٬۶۷۹ مقاله منتشر شده

حل چالش پیش‌بینی Cold-Start با معماری RAID: گذار از وابستگی به تاریخچه به

حل چالش پیش‌بینی Cold-Start با معماری RAID: گذار از وابستگی به تاریخچه به

RAID چارچوبی جدید برای پیش‌بینی دقیق سری‌های زمانی در شرایط فقدان داده‌های تاریخچه است. این سیستم با جایگزینی یادگیری وابسته به تاریخچه با بازیابی متادیتای معنایی و یک ماژول…

۱ دقیقه خواندن
MA-SBI: حذف خطای شبیه‌سازها با تبدیل متون جانبی به اصلاح‌گرهای ریاضی

MA-SBI: حذف خطای شبیه‌سازها با تبدیل متون جانبی به اصلاح‌گرهای ریاضی

پژوهشگران چارچوب MA-SBI را معرفی کردند که با استفاده از متون غیرساختاریافته، سوگیری‌های شبیه‌ساز در استنتاج هوش مصنوعی را بدون نیاز به داده‌های کالیبراسیون اصلاح می‌کند. این روش…

۲ دقیقه خواندن۲
چرا چک‌کردن نوع برای تضمین صحت ترجمه‌های ریاضی کافی نیست؟

چرا چک‌کردن نوع برای تضمین صحت ترجمه‌های ریاضی کافی نیست؟

چارچوب جدید BPF با شناسایی ۸۹.۶ درصد از انحرافات معنایی، شکاف وفاداری در تبدیل ریاضیات زبان طبیعی به کد فرمال را می‌پوشاند. این متد به‌طور قابل‌توجهی دقیق‌تر از روش‌های رایج…

۲ دقیقه خواندن۱
کاهش خطای انتخاب ابزار در عامل‌های AI به ۲.۵ درصد با GIST-CMTF

کاهش خطای انتخاب ابزار در عامل‌های AI به ۲.۵ درصد با GIST-CMTF

چارچوب GIST-CMTF با معرفی لایه‌ی استنتاج وضعیت هدف، مانع از اجرای وظایف بر اساس درخواست‌های مبهم کاربران می‌شود. این سیستم با اعتبارسنجی هدف پیش از معرفی ابزارها، نرخ موفقیت در…

۱ دقیقه خواندن۳
گزارش arXiv: کاهش ۳۶ درصدی موفقیت جیل‌بریک در مدل‌های استدلالی با متد Safe

گزارش arXiv: کاهش ۳۶ درصدی موفقیت جیل‌بریک در مدل‌های استدلالی با متد Safe

پژوهشگران روشی به نام Safe Trigger ابداع کرده‌اند که به مدل‌های استدلالی اجازه می‌دهد با تحلیل مسیر تفکر خود، درخواست‌های مضر را شناسایی و مسدود کنند. این رویکرد نیاز به داده‌های…

۱ دقیقه خواندن۱
OpenClaw-Skill: حل چالش برنامه‌ریزی بلندمدت عامل‌ها با جست‌وجوی جمعی در درخت

OpenClaw-Skill: حل چالش برنامه‌ریزی بلندمدت عامل‌ها با جست‌وجوی جمعی در درخت

پژوهشگران چارچوب OpenClaw-Skill را معرفی کردند که با استفاده از جست‌وجوی جمعی در درخت مهارت‌ها (CSTS)، کتابخانه‌ای از مهارت‌های بازیافت‌پذیر برای عامل‌های هوش مصنوعی می‌سازد. این…

۲ دقیقه خواندن
چگونه تبدیل دستورالعمل‌های متنی به وزن‌های رفتاری، هزینه‌ی استنتاج را می‌کاهد؟

چگونه تبدیل دستورالعمل‌های متنی به وزن‌های رفتاری، هزینه‌ی استنتاج را می‌کاهد؟

پژوهشگران چارچوب **Skill-to-LoRA** (S2L) را معرفی کرده‌اند که دستورالعمل‌های متنی حجیم در پرامپت‌ها را با آداپتورهای سبک **LoRA** جایگزین می‌کند. این رویکرد باعث کاهش ۶.۶ درصدی…

۲ دقیقه خواندن
چرا اصلاح تابع پاداش برای حل خطاهای پیچیده در مدل‌های زبانی کافی نیست؟

چرا اصلاح تابع پاداش برای حل خطاهای پیچیده در مدل‌های زبانی کافی نیست؟

پژوهشی جدید با معرفی یک سیستم مختصاتی ریاضی، بهینه‌سازی سیاست‌های مدل‌های زبانی را به جای ترفندهای تجربی به یک علم تشخیصی تبدیل کرده است. این چارچوب نشان می‌دهد که بسیاری از…

۲ دقیقه خواندن
چرا دقت AUROC دیگر معیار موفقیت در هوش مصنوعی پزشکی نیست؟

چرا دقت AUROC دیگر معیار موفقیت در هوش مصنوعی پزشکی نیست؟

پژوهشگران پیشنهاد کرده‌اند که هوش مصنوعی پزشکی از مدل‌های تشخیص ایستا به «مدل‌های جهانی» تغییر مسیر دهد. هدف این رویکرد، تبدیل سیستم‌ها از امتیازدهی ریسک به شبیه‌سازی پویا از مسیر…

۱ دقیقه خواندن
جایگزینی حافظه متنی با کد پایتون؛ رسیدن به دقت ۹۹ درصدی در حافظه عامل‌های AI

جایگزینی حافظه متنی با کد پایتون؛ رسیدن به دقت ۹۹ درصدی در حافظه عامل‌های AI

پژوهشگران چارچوب User as Code (UaC) را معرفی کردند که حافظه متنی هوش مصنوعی را با اشیاء و توابع قابل‌اجرای پایتون جایگزین می‌کند. این تغییر پارادایم، دقت پاسخ‌دهی عامل‌ها به…

۲ دقیقه خواندن
چرا تحلیل معنایی متن در پیش‌بینی تغییرات خلقی آینده شکست می‌خورد؟

چرا تحلیل معنایی متن در پیش‌بینی تغییرات خلقی آینده شکست می‌خورد؟

پژوهش‌های جدید نشان می‌دهد که در حالی که تحلیل متن برای تشخیص وضعیت عاطفی فعلی کاربر دقیق است، اما در پیش‌بینی تغییرات آتی ناکارآمد است. در مقابل، تحلیل دینامیک‌های عددیِ…

۱ دقیقه خواندن
پدیده Idle-drift در Claude Haiku 4.5؛ وقتی برنامه‌ریزی دقیق به بی‌عملی منجر

پدیده Idle-drift در Claude Haiku 4.5؛ وقتی برنامه‌ریزی دقیق به بی‌عملی منجر

بنچمارک جدید CoffeeBench نشان می‌دهد که برخی مدل‌های زبانی با وجود توانایی برنامه‌ریزی دقیق، در محیط‌های اقتصادی بلندمدت دچار «بی‌عملی» می‌شوند. Claude Haiku 4.5 در این آزمون…

۱ دقیقه خواندن