پرش به محتوای اصلی

موضوع

استدلال

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

۱٬۶۸۶ مقاله منتشر شده

بازیابی حافظه نیست: ساخت لایه استدلال برای هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

Sonn با لایه‌ی استدلال، بازیابی غیرفعال هوش مصنوعی را جایگزین کرد

پلتفرم Sonn با معرفی یک لایه‌ی استدلالی، از مدل RAG سنتی فراتر رفته تا رفتار عامل‌های هوش مصنوعی را به‌جای بازیابی ساده‌ی متن، به‌صورت فعال هدایت کند. این سیستم با تزریق راهنماهای…

۴ دقیقه خواندن۲
بازگشت به میانگین: درباره مدل‌های زبانی بزرگ و مرگ خاموش نوآوری
زندگی با AI

مدل‌های زبانی بزرگ ایده‌های نو را به عنوان خطا شناس می‌کنند

ساختار احتمالات در مدل‌های زبانی بزرگ باعث می‌شود این سامانه‌ها به‌جای خلق ایده‌های بدیع، به سمت «میانگین» داده‌ها حرکت کنند. این پدیده باعث تبدیل نوآوری‌های واقعی به خطاهایی…

۳ دقیقه خواندن
اسکنر نشت ساختم، بعد دقیقاً محل شکستش را اندازه گرفتم. هر دو را اینجا می‌بینید.
آموزش کاربردی

آشنایی با AgentLeak: نشت داده‌های حساس از طریق زنجیره تفکر عامل‌های هوش مصنوعی

یک ابزار شناسایی نشت داده فاش کرد که عامل‌های هوش مصنوعی حتی در صورت فیلتر بودن خروجی نهایی، اطلاعات حساس را در مسیرهای استدلالی داخلی خود لو می‌دهند. این آسیب‌پذیری پیش از این…

۲ دقیقه خواندن
آموزش Gemma-3 برای استدلال ریاضی ساختاریافته با Tunix GRPO، آداپتورهای LoRA و پاداش‌های GSM8K
آموزش کاربردی

«تبدیل مدل عمومی به عامل منطقی»؛ دستاورد جدید در تنظیم دقیق Gemma-3

یک گردش‌کار فنی جدید نشان می‌دهد چگونه می‌توان مدل Gemma-3 گوگل را با استفاده از بهینه‌سازی سیاست نسبی گروهی (GRPO) و آداپتورهای لورا برای ریاضیات تنظیم دقیق کرد. این فرآیند یک…

۸ دقیقه خواندن۱
معرفی LongCat-2.0 توسط میتوان: مدل باز ۱.۶ تریلیون پارامتری MoE با کانتکست ۱ میلیونی و توجه پراکنده LongCat

«هدف‌گذاری برای مهندسی نرم‌افزار»؛ رویکرد Meituan در توسعه LongCat-2.0

شرکت Meituan مدل LongCat-2.0 را به‌عنوان یک مدل MoE عظیم با هدف مهندسی نرم‌افزار عامل‌محور عرضه کرد. این مدل که کاملاً روی سخت‌افزارهای ASIC بومی آموزش دیده، پنجرهٔ زمینه ۱ میلیون…

۵ دقیقه خواندن۲
سه مدل زبانی بزرگ را در مسئله مشهور «کارواش: پیاده یا سوار» به بحث گذاشتم تا نکته‌ای را ثابت کنم.
آموزش کاربردیتأییدنشده · منبع منفرد

آیا نقد متقابل مدل‌ها دقت استدلال را در تست‌های منطقی می‌افزاید؟

آزمایشی جدید نشان می‌دهد که واداندن چندین مدل زبانی به بحث و نقد متقابل، توهمات استدلالی را حذف می‌کند. این رویکرد ثابت کرد که فشار رقابتی، پاسخ‌های «تنبلی» مدل‌ها را در تست‌های…

۴ دقیقه خواندن۱
مدل زبانی که پایتخت ژاپن را پاریس می‌داند: آزمایشی درباره توهمات هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

پژوهش فارس علافی: ترکیب Mamba-2 و مدل انتشار پیچیدگی ترنسفورمرها را گرفت

فارس علافی، پژوهشگر ۱۳ ساله، مدلی با ۳۰۰ میلیون پارامتر طراحی کرده که با ترکیب معماری Mamba-2 و مدل انتشار، مشکل تکرار کلمات و پیچیدگی محاسباتی ترنسفورمرها را هدف قرار می‌دهد. این…

۱۰ دقیقه خواندن