پرش به محتوای اصلی

موضوع

استدلال

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

۱٬۶۷۹ مقاله منتشر شده

جستجو دیگر ما را وادار به تفکر نمی‌کند.
زندگی با AI

خلاصه‌سازهای هوش مصنوعی در برابر تفکر انتقادی؛ تقابل راحتی و یادگیری

جایگزینی منابع دست‌اول با خلاصه‌های تولیدشده توسط هوش مصنوعی، «اصطکاک شناختی» لازم برای تفکر انتقادی را از بین می‌برد. این روند خطر کاهش توانایی انسان در راستی‌آزمایی اطلاعات و…

۴ دقیقه خواندن۲
پس از متن‌باز شدن چارچوب: اسکلت عامل دیگر خندق دفاعی نیست، مدل قابل تعویض است

«کالایی‌شدن ارکستراسیون»؛ استراتژی جدید OpenAI و DeepSeek در مدیریت عامل‌ها

شرکت‌های OpenAI و DeepSeek با متن‌باز کردن «هارنس» یا همان لایه‌های مدیریت ابزار و وضعیت، رقابت را از معماری سیستم به قدرت مدل‌های زیربنایی منتقل کردند. این اقدام اجازه می‌دهد…

۷ دقیقه خواندن۲
۷۵۰ توکن در ثانیه، نه فقط سرعت، که توانایی عامل را تغییر می‌دهد

سخت‌افزار Cerebras سرعت استنتاج GPT-5.6 Sol را به ۷۵۰ توکن بر ثانیه رساند

اوپن‌ای‌آی حالت «فوق‌سریع» مدل GPT-5.6 Sol را معرفی کرد که با سرعت ۷۵۰ توکن در ثانیه پاسخ می‌دهد. این جهش سرعت، عامل‌های هوش مصنوعی را از چت‌بات‌های خطی به موتورهای استدلالی با…

۳ دقیقه خواندن
کیوئن ۳.۸-۲۷B: مدل زبانی بازوزنی که روی یک GPU جدی جا می‌شود — روز ۱/۳۰
آموزش کاربردی

علی‌بابا: مدل جدید ۲۷ میلیارد پارامتری جایگزینی اقتصادی برای APIهاست

مدل جدید علی‌بابا، Qwen3.8-27B، تعادلی میان اندازه و قدرت ایجاد کرده است که اجازه می‌دهد یک میلیون توکن در یک GPU رده‌بالا جای بگیرد. این مدل در استخراج داده‌های ساخت‌یافته و…

۶ دقیقه خواندن۱
هوش مصنوعی جدید با تحلیل گفتگوهای گذشته، پاسخ بعدی شما را پیش‌بینی می‌کند

سیستم پیش‌بینی رفتار کلامی MIT بر اساس تحلیل داده‌های بلندمدت

پژوهشگران MIT با توسعه یک خط لوله مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ، توانستند با تحلیل هفته‌ها مکالمات واقعی از طریق ساعت‌های هوشمند، پاسخ‌های احتمالی بعدی کاربران را پیش‌بینی کنند. این…

۸ دقیقه خواندن۱
پرسیدن از مدل درباره اطمینانش، خطاهای خواندنش را آشکار نمی‌کند
آموزش کاربردی

خطای بصری در مدل‌های زبانی؛ وقتی اطمینان بالا ماسکی برای توهم است

بررسی اسناد مالی نشان می‌دهد مدل‌های زبانی بزرگ حتی هنگام خوانش اشتباه داده‌ها، سطح اطمینان بالایی گزارش می‌کنند. راهکار این مشکل نه در مهندسی پرامپت، بلکه در پیاده‌سازی بررسی‌های…

۶ دقیقه خواندن
اگر این درست باشد، ابرشرکت‌های فناوری نابود شده‌اند.

مطالعه استنفورد: مدل‌های زبانی کوچک در ۸۱٪ وظایف با مدل‌های ابری برابری می‌کنند

پژوهش جدید دانشگاه استنفورد نشان می‌دهد مدل‌های زبانی کوچک (SLM) که روی سخت‌افزار محلی اجرا می‌شوند، به‌سرعت در حال پر کردن شکاف عملکرد با مدل‌های ابری هستند. این تغییر می‌تواند…

۵ دقیقه خواندن۱
مقایسه عملکرد مدل‌های GPT-4o، Claude و Mistral در معیارهای مختلف وظایف هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

استراتژی مسیریابی مدل‌ها؛ جایگزینی بنچمارک‌های کلی با ارزیابی‌های وظیفه‌محور

اتکای صرف به امتیازات کلی بنچمارک‌ها برای انتخاب مدل زبانی اشتباه است. معماری‌های «آگاه از وظیفه» با ایجاد یک لایه مسیریابی، هر درخواست را به مدلی می‌سپارند که بهترین توازن میان…

۳ دقیقه خواندن
ترنس تائو: هوش مصنوعی می‌تواند بزرگ‌ترین بحران ریاضیات از زمان گودل را رقم بزند.

ترنس تائو: فراوانی اثبات‌های AI خطر بزرگ‌ترین بحران ریاضیات را ایجاد می‌کند

ترنس تائو، ریاضی‌دان برجسته، هشدار می‌دهد که تولید انبوه اثبات‌ها توسط هوش مصنوعی می‌تواند توانایی انسان در بازبینی و درک منطق ریاضی را از بین ببرد. او معتقد است اولویت باید از…

۳ دقیقه خواندن۱
نمودار ReAct: تعامل متناوب بین استدلال و عمل برای حل مسئله شمارش یکتا
آموزش کاربردی

الگوی ReAct؛ پلی میان استدلال مدل‌های زبانی و اجرای ابزارها

الگوی ReAct با ترکیب زنجیره‌های استدلالی و گام‌های عملیاتی، به عامل‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد پیش از اقدام، «فکر» کنند. این چرخه با تکیه بر داده‌های خارجی، نرخ توهم مدل‌ها را…

۹ دقیقه خواندن۱