پرش به محتوای اصلی

موضوع

استدلال

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

۱٬۶۷۶ مقاله منتشر شده

بهینه‌سازی پایش آنفلوانزا از طریق استنتاج گزینشی متغیرهای پنهان (BSLI)

بهینه‌سازی پایش آنفلوانزا از طریق استنتاج گزینشی متغیرهای پنهان (BSLI)

چارچوب BSLI پایش فاضلاب شهری را از یک جریان داده‌ی غیرفعال به یک سامانه‌ی تصمیم‌ساز فعال تبدیل می‌کند. این سیستم با تعیین زمان دقیق نیاز به داده‌های تکمیلی، توازن میان هزینه‌ی…

۲ دقیقه خواندن
TheoremBench: افشای سوگیری مدل‌های زبانی در حل زیر-براهین ساده ریاضی

TheoremBench: افشای سوگیری مدل‌های زبانی در حل زیر-براهین ساده ریاضی

بنچمارک جدید TheoremBench نشان می‌دهد که مدل‌های زبانی با وجود موفقیت در مسائل مجزا، در مدیریت براهین پیچیده و وابسته به یکدیگر شکست می‌خورند. این مدل‌ها به جای استدلال ساختاری،…

۲ دقیقه خواندن
AliyunConsoleAgent: دستیابی به عملکرد مدل‌های پیشرو با ۹۲٪ هزینه کمتر

AliyunConsoleAgent: دستیابی به عملکرد مدل‌های پیشرو با ۹۲٪ هزینه کمتر

یک چارچوب آموزشی جدید با بهره‌گیری از تقطیر دانش و بهینه‌سازی GRPO، مدلی با ۳۲ میلیارد پارامتر را به سطح مدل‌های تجاری پیشرو در اتوماسیون کنسول‌های ابری رسانده است. این سیستم ضمن…

۲ دقیقه خواندن
رمزگشایی از «قرارداد شناختی» در SuperBrowser: عبور از بن‌بست پردازش DOM در وب

رمزگشایی از «قرارداد شناختی» در SuperBrowser: عبور از بن‌بست پردازش DOM در وب

عامل جدید SuperBrowser با دستیابی به نرخ موفقیت ۸۹.۴۷ درصدی در بنچمارک Mind2Web Hard، استانداردهای ناوبری وب را جابه‌جا کرد. این سیستم به جای پردازش جامع داده‌های صفحه، از مکانیزم…

۲ دقیقه خواندن۱
چرا عامل‌های هوش مصنوعی در مدیریت هم‌زمان محیط‌های گرافیکی و متنی شکست می‌خورند؟

چرا عامل‌های هوش مصنوعی در مدیریت هم‌زمان محیط‌های گرافیکی و متنی شکست می‌خورند؟

بنچمارک جدید WeaveBench نشان می‌دهد که مدل‌های پیشرو در وظایف ترکیبی GUI و CLI تنها به نرخ موفقیت ۴۱.۲ درصدی رسیده‌اند. این نتایج فاش می‌کند که عامل‌ها در مدیریت گردش‌کارهای…

۱ دقیقه خواندن۲
«مالیات استدلال»: کاهش ۲۸ درصدی دقت مدل‌های متوسط در خروجی‌های JSON

«مالیات استدلال»: کاهش ۲۸ درصدی دقت مدل‌های متوسط در خروجی‌های JSON

پژوهشی جدید نشان می‌دهد اجبار مدل‌های زبانی متوسط به تولید خروجی ساختاریافته (JSON)، دقت استدلالی آن‌ها را تا ۲۸ درصد کاهش می‌دهد. این پدیده که «مالیات استدلال» نامیده شده، نشان…

۲ دقیقه خواندن
حل شکاف میان برنامه‌ریز و اجراکننده در LLMها با رویکرد بهینه‌سازی مشترک CAHL

حل شکاف میان برنامه‌ریز و اجراکننده در LLMها با رویکرد بهینه‌سازی مشترک CAHL

رویکرد جدیدی به نام CAHL از طریق یادگیری تقویت‌شده با پاداش‌های قابل تأیید، برنامه‌ریز و اجراکننده مدل‌های زبانی را به‌طور مشترک بهینه می‌کند. این روش همراستاسازی ساختاری را که…

۱ دقیقه خواندن
PCI: کاهش ۴۰ درصدی زمان استنتاج در مسئله فروشنده دوره‌گرد با حذف جستجوی گرادیان

PCI: کاهش ۴۰ درصدی زمان استنتاج در مسئله فروشنده دوره‌گرد با حذف جستجوی گرادیان

روش جدید PCI با جایگزینی بازبینی‌های مبتنی بر گرادیان با تصویرسازی‌های ساختاری، زمان استنتاج را در مسائل TSP تا ۴۰ درصد کاهش می‌دهد. این متد بدون نیاز به بازآموزی، شکاف بهینگی را…

۱ دقیقه خواندن
تحلیل ۱۲ هزار نوبت تعامل: افشای سوگیری تولید در مدل‌های چندوجهی یکپارچه

تحلیل ۱۲ هزار نوبت تعامل: افشای سوگیری تولید در مدل‌های چندوجهی یکپارچه

بنچمارک جدید IMUG-Bench نشان می‌دهد مدل‌های چندوجهی یکپارچه در حفظ سازگاری طی گفتگوهای طولانی با تصاویر شکست می‌خورند. این پژوهش ثابت می‌کند «سوگیری مواجهه‌» عامل اصلی خطاهاست و…

۲ دقیقه خواندن
Graph2Idea: ارتقای نرخ نوآوری ایده‌های علمی از ۰.۴۵ به ۰.۵۲ با گراف‌های دانش

Graph2Idea: ارتقای نرخ نوآوری ایده‌های علمی از ۰.۴۵ به ۰.۵۲ با گراف‌های دانش

مدل‌های زبانی معمولاً در تولید ایده‌های پژوهشی به دلیل اتکای به متن‌های «تخت» شکست می‌خورند. Graph2Idea با تبدیل ادبیات علمی به گراف‌های دانش، نرخ نوآوری و امکان‌پذیری ایده‌های…

۲ دقیقه خواندن
توقف فروپاشی مدل‌های جهان با مکانیسم زیرهدف‌های سلسله‌مراتبی در FF-JEPA

توقف فروپاشی مدل‌های جهان با مکانیسم زیرهدف‌های سلسله‌مراتبی در FF-JEPA

معماری FF-JEPA با معرفی یک رویکرد سلسله‌مراتبی، مشکل فروپاشی مدل‌های جهان در برنامه‌ریزی‌های بلندمدت را حل کرده است. این مدل با استفاده از یک برنامه‌ریز نهان برای تعیین زیرهدف‌ها،…

۱ دقیقه خواندن۲