پرش به محتوای اصلی

موضوع

استدلال

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

۱٬۶۷۶ مقاله منتشر شده

از تصادفات رانندگی تا عامل‌های هوش مصنوعی: ساخت هوش تصمیم‌گیری مکانی با پایتون
آموزش کاربردی

ترکیب ArcGIS و عامل‌های هوش مصنوعی نقاط کور محیطی مدل‌ها را برطرف کرد

یک چارچوب جدید با ادغام ArcGIS API for Python و عامل‌های هوش مصنوعی، مدل‌ها را از چت‌بات‌های ساده به موتورهای تصمیم‌گیرنده با درک مکانی تبدیل کرده است. این رویکرد امکان شناسایی…

۶ دقیقه خواندن۱
یکپارچه‌سازی هماهنگ‌سازی عامل و دروازه مدل در Rust: حل مشکل چرخه بدون حالت
آموزش کاربردی

درون موتور زمینه Swarm؛ معماری Rust برای جلوگیری از گسست حافظه

پروژه متن‌باز Swarm با معرفی یک موتور زمینه چهارلایه در محیط Rust، مشکل فراموشی عامل‌ها در چرخه‌های عملیاتی را حل کرده است. این سیستم با ادغام درگاه مدل و زمان‌اجرای ارکستراسیون،…

۸ دقیقه خواندن۲
گراف‌های رویه‌ای: ساختارهای اجرایی خود‌تکاملی برای عامل‌های زبانی بزرگ

گراف‌های رویه‌ای خطاهای برنامه‌ریزی عامل‌های هوش مصنوعی را کاهش دادند

پژوهشگران گوگل با معرفی گراف‌های رویه‌ای، حافظه ضمنی عامل‌ها را به راهنمای صریح و تکامل‌پذیر تبدیل کردند. این چارچوب به عامل‌ها اجازه می‌دهد با مقایسه مسیرهای موفق و شکست‌خورده،…

۳ دقیقه خواندن۲
توکن JWT با کلید عمومی و امضای دیجیتال، در کنار سرور تأییدکننده و سرویس‌دهنده
تحلیل و بررسی تخصصیگزارش تأییدنشده

Qwen در برابر GPT-5.5 Pro؛ ردپای داده‌های OpenAI در مدل چینی

یک آزمایش فنی نشان می‌دهد که ارائه بخش کوچکی از استدلال‌های مدل GPT-5.5 Pro به مدل‌های دیگر، همراستاسازی خروجی آن‌ها را به‌شدت بهبود می‌بخشد. این اثر در مدل Qwen 3.8 A95B بسیار…

۲ دقیقه خواندن۲
هاروی ۵۵۰ میلیون دلار سرمایه جذب کرد؛ ارزش شرکت به ۱۵.۵ میلیارد دلار رسید

«توسعهٔ خدمات حرفه‌ای»؛ هدف Harvey از جذب ۵۵۰ میلیون دلار سرمایه

استارتاپ Harvey برای گسترش هوش مصنوعی تخصصی در حوزه حقوق و خدمات حرفه‌ای، ۵۵۰ میلیون دلار جذب سرمایه کرد. این رشد مالی با انتشار مدل وزن‌باز Tenet و تصاحب پلتفرم امنیتی Guardrails…

۴ دقیقه خواندن
نمایی هنری از معماری هوش مصنوعی پیشرفته با حلقه‌های بازگشتی و استدلال پنهان.

درون سازوکار Looped Transformers برای ارتقای بهره‌وری استنتاج

مدل GPT-6 Astra با بهره‌گیری از معماری ترنسفورمر حلقوی، توانایی‌های کنترل رایانه را به شدت افزایش داده است. این رویکرد اجازه می‌دهد مدل بدون افزودن پارامتر، عمق محاسباتی را افزایش…

۲۷ دقیقه خواندن
بررسی کوتاه بازه زمانی قبل از اعتماد به مهلت استخراج‌شده
آموزش کاربردی

آیا بررسی بازه‌های متنی می‌تواند توهمات زمانی مدل‌های زبانی را متوقف کند؟

رویکردی عملی با استفاده از «بررسی بازه» (Span Check) تایید می‌کند که تاریخ‌های استخراج‌شده توسط هوش مصنوعی دقیقاً در متن منبع وجود داشته باشند. این سازوکار مانع از آن می‌شود که…

۹ دقیقه خواندن۱
هوش مصنوعی متن‌باز در سلامت: مدل‌های زبانی مطابق HIPAA برای یادداشت‌های بالینی — روز ۲۰/۳۰
آموزش کاربردی

«حذف ریسک داده‌ها»؛ دلیل روی آوردن مراکز درمانی به مدل‌های وزن‌باز

ارائه‌دهندگان خدمات درمانی برای حذف ریسک‌های داده‌ای و رعایت قوانین سخت‌گیرانه HIPAA، به سمت مدل‌های وزن‌بازِ میزبانی‌شده در محیط‌های داخلی حرکت می‌کنند. استقرار مدل DeepSeek-R1…

۶ دقیقه خواندن۳
مدل مخفی اوپن‌ای‌ای یک مسئله ریاضی یک‌میلیون‌دلاری را حل کرد.

درون مدل منتشرنشده OpenAI؛ از استدلال ریاضی تا جنجال‌های آکادمیک

یک مدل منتشرنشده از OpenAI با استفاده از ۱۰ هزار عامل هوش مصنوعی، یکی از دشوارترین مسائل ریاضی قرن را در ۸۸ ساعت حل کرد. این موفقیت با اتهامات جدی درباره سرقت مالکیت فکری از…

۷ دقیقه خواندن۲
استفاده از هوش مصنوعی برای اولویت‌بندی و بازتولید گزارش باگ
آموزش کاربردی

«تبدیل گزارش‌های مبهم به تست»؛ متدولوژی چهارمرحله‌ای برای رفع خطا

یک گردش‌کار چهارمرحله‌ای جدید، گزارش‌های مبهم باگ را به تست‌های شکست‌خورده و فرضیات ریشه‌ای تبدیل می‌کند. این متدولوژی زمان فاصله بین ثبت تیکت تا بازتولید خطا را از چندین ساعت به…

۳ دقیقه خواندن