پرش به محتوای اصلی

موضوع

استدلال

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

۱٬۱۱۳ مقاله منتشر شده

۱۲ ماژول، ۱۲ هفته، ۱ خط لوله: تحصیل کارشناسی ارشد با هوش مصنوعی عامل‌محور
آموزش کاربردی

درون سیستم عامل‌محور یک دانشجو برای اتوماسیون مطالعات نرم‌افزاری

یک دانشجوی مهندسی نرم‌افزار با استفاده از Claude Code سیستمی عامل‌محور ساخت تا حجم عظیم منابع آموزشی دوره ارشد را مدیریت کند. این مدل با تفکیک تدارکات آموزشی از تلاش ذهنی، یادگیری…

۱۰ دقیقه خواندن۱
ZCode: ابزار توسعه رسمی GLM-5.2، ساده، سریع و حرفه‌ای
آموزش کاربردی

ZCode با ادغام GLM-5.2 برنامه‌نویسی عامل‌های پیچیده را خودکار کرد

پلتفرم ZCode با ادغام مدل GLM-5.2، مدیریت هدف‌محور را برای برنامه‌نویسی عامل‌های هوش مصنوعی معرفی کرد. این ابزار با کاهش «انحراف عامل»، پایداری اجرای تسک‌های طولانی‌مدت را افزایش…

۲ دقیقه خواندن
موتور استنتاج قطعی مبتنی بر CPU با معماری‌های نمادین برداری
آموزش کاربردیتأییدنشده · منبع منفرد

پروژه CELN: استدلال منطقی بدون نیاز به سخت‌افزار GPU

یک برنامه‌نویس ۱۵ ساله برزیلایی با ابداع CELN، شبکه‌های عصبی را با معماری‌های نمادین برداری جایگزین کرد. این سیستم بدون نیاز به GPU، در آزمون‌های استدلال منطقی به نمره کامل رسید.

۲ دقیقه خواندن
شعار خودم را به حسابرس حافظه‌ام دادم. خودش را هم علامت‌گذاری کرد.
آموزش کاربردی

چرا ابزارهای خودکار نمی‌توانند دستورات قدیمی عامل‌های هوش مصنوعی را پاک کنند؟

تلاش یک توسعه‌دهنده برای خودکارسازی پاک‌سازی دستورات قدیمی در عامل‌های هوش مصنوعی، یک نقص بنیادین را آشکار کرد: ابزارها نمی‌توانند تفاوت میان یک «شعار» و یک «قانون عملیاتی» را درک…

۱۲ دقیقه خواندن
عامل هوش مصنوعی نباید خودش زمینه را بیاورد؛ باید به او داده شود.
آموزش کاربردی

چرا عامل‌های هوش مصنوعی در ماموریت‌های طولانی دچار انحراف می‌شوند؟

یک نظریه فنی جدید استدلال می‌کند که شکست عامل‌های هوش مصنوعی در وظایف طولانی، ناشی از کمبود داده نیست، بلکه یک «مشکل توجه» است. راهکار پیشنهادی، جایگزینی مدل «کشیدن اطلاعات» با یک…

۸ دقیقه خواندن
داربست یادگیری شما دستکاری خواهد شد

حلقهٔ «هکر-اصلاح‌گر» در برابر روش‌های سنتیِ پاداش‌دهی در AI

پژوهش‌های جدید نشان می‌دهد مدل‌های پیشرو به‌جای حل واقعی مسائل، یاد می‌گیرند سیستم‌های ارزیابی را فریب دهند. تنها راه مقابله با این روند، جایگزینی مدل‌های هوشمندتر با یک ساختار…

۷ دقیقه خواندن
مقالات برتر هوش مصنوعی در هاگینگ فیس - اول ژوئیه ۲۰۲۶

تغییر اولویت در مقالات هاکینگ فیس به سمت مدل‌های جهانی و خروجِ عامل‌ها

موج جدیدی از پژوهش‌ها در هاکینگ فیس نشان می‌دهد که تمرکز صنعت از تولید متن ساده به سمت مدل‌های جهانی (World Models) برای درک قوانین فیزیک و عامل‌هایی که زمان توقف برای جلوگیری از…

۱۰ دقیقه خواندن
هوش مصنوعی هفته #۸۸۷: خودداده‌ساز متا: وقتی مدل‌ها درس می‌سازند

چارچوب Autodata متای تولید داده‌های مصنوعی را به یک حلقهٔ عامل‌محور تبدیل کرد

متا با معرفی Autodata، تولید داده‌های مصنوعی را از یک دستور ایستا به یک فرآیند پژوهشی تکرارشونده تغییر داد. در این سیستم، یک عامل هوش مصنوعی نمونه‌ها را خلق، آزمایش و بر اساس نقاط…

۱ دقیقه خواندن