پرش به محتوای اصلی

موضوع

استدلال

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

۱٬۱۰۷ مقاله منتشر شده

طراحی هوش مصنوعی FlowOps: دستیار داوطلبان جام جهانی ۲۰۲۶
آموزش کاربردی

استدلال Gemini در برابر داشبوردهای ایستا برای مدیریت تجمعات

یک توسعه‌دهنده ابزاری به نام FlowOps AI طراحی کرده است که داده‌های خام حسگرهای استادیوم را به دستورات عملیاتی تبدیل می‌کند. این سیستم به‌جای نمایش داشبوردهای ایستا، از استدلال هوش…

۵ دقیقه خواندن
بند کنترلی عامل‌محور: بخشی که واقعاً عامل‌ها را قابل‌اعتماد نگه می‌دارد
آموزش کاربردی

کدهای محیطی در برابر مدل‌های زبانی: کجاست جایگاه مدیریت وضعیت AI؟

شکست اکثر عامل‌های AI در مرحله تولید ناشی از ضعف مدل نیست، بلکه نبود یک ساختار کنترلی (Harness) برای مدیریت اجرا و وضعیت است. برای دستیابی به پایداری، منطق اعتبارسنجی و حافظه باید…

۵ دقیقه خواندن
زیربنای زمان اجرای LuisCore برای استنتاج چندمرحله‌ای در مقیاس استنتاج
آموزش کاربردی

«مدیریت ل-عامل‌ها»؛ راهکار LuisCore برای عبور از چت‌های ساده

پلتفرم LuisCore زیرساختی برای اجرای استنتاج‌های چندمرحله‌ای فراهم می‌کند که از یک هسته مشترک و هستی‌شناسی باز برای مدیریت l-عامل‌ها بهره می‌برد. این سیستم هدفش تبدیل تعاملات سادهٔ…

۱ دقیقه خواندن
ترکیب ۳ مدل هوش مصنوعی با Hermes Agent: نتایج شگفت‌انگیز!
آموزش کاربردی

«ترکیبی از عامل‌ها»؛ راهکار Hermes Agent برای حل مسائل دشوار هوش مصنوعی

آزمایشی عملی با Hermes Agent نشان می‌دهد که معماری «ترکیبی از عامل‌ها» (MoA) با استفاده از چندین مدل مشاور و یک مدل تجمیع‌کننده، کیفیت خروجی را در کارهای پیچیده افزایش می‌دهد. این…

۷ دقیقه خواندن
دانشجویی هوشمندتر با ChatGPT: ۱۵ پرامپت ضروری برای سال ۲۰۲۶
آموزش کاربردی

۱۵ پرامپت برای تبدیل ChatGPT از یک ماشین پاسخ‌دهنده به مدرس تعاملی

یک دانشجوی فناوری اطلاعات روشی را ارائه داده که در آن ChatGPT به‌جای ارائه پاسخ‌های سریع، در نقش یک مدرس سقراطی ظاهر می‌شود. این سیستم با تمرکز بر یادگیری فعال و قانون ۸۰/۲۰، هدفش…

۵ دقیقه خواندن
پلیکان روی تیر چوبی در آب ایستاده، نمادی از بنچمارک پلیکان در یادگیری ماشین.

«قدرت خالص»؛ تغییر استراتژی رقابتی چین در برابر مدل‌های آمریکایی

آزمایشگاه چینی Moonshot AI مدل Kimi K3 را با ۲.۸ تریلیون پارامتر معرفی کرد که در کدنویسی و کارهای پیچیده از رقبای آمریکایی پیشی می‌گیرد. این مدل با قیمت‌گذاری جدید، گران‌ترین…

۵ دقیقه خواندن
تکنیک عامل RL: مدل در حال توضیح آشفتگی خودش

«تحلیل شکست‌خورده‌ها»؛ استراتژی جدید SEED برای اصلاح مسیر یادگیری عامل‌ها

پژوهش جدیدی متد SEED را معرفی کرده است که عامل‌های هوش مصنوعی را آموزش می‌دهد تا مسیرهای شکست‌خورده خود را تحلیل کرده و درس‌های به‌دست‌آمده را در سیاست‌های رفتاری خود تثبیت کنند.…

۶ دقیقه خواندن