پرش به محتوای اصلی

موضوع

استدلال

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

۱٬۶۸۱ مقاله منتشر شده

لوگوی Sipcode: ابزاری برای مدیریت هوشمند زمینه Claude Code
آموزش کاربردی

«بهداشت پنجرهٔ زمینه»؛ کلید دستیابی به استدلال دقیق‌تر در مدل‌های زبانی

ابزار متن‌باز Sipcode با بهینه‌سازی بهداشت پنجرهٔ زمینه در Claude Code، نویزهای تکراری و خروجی‌های طولانی ابزارها را حذف می‌کند. داده‌های محصول نشان می‌دهد کاهش این تداخلات، منجر…

۱ دقیقه خواندن
تبلیغ GLM-5.2 با قیمت ارزان: یارانه‌ای، نه کارآمد

درون مکانیسم قیمت‌گذاری GLM-5.2؛ توکن‌های استدلالی پنهان

مدل GLM-5.2 با وجود قیمت پایین‌تر به‌ازای هر توکن، به‌دلیل تولید حجم بالای توکن‌های استدلالی داخلی، تنها ۳۰ تا ۳۵ درصد ارزان‌تر از رقبا تمام می‌شود. این تفاوت نشان می‌دهد که کاهش…

۴ دقیقه خواندن۲
هوش مصنوعی با یادگیری تقویتی در حال معامله برق برای کسب سود از اختلاف قیمت است.
آموزش کاربردی

شبیه‌سازی آموزشی: یادگیری تقویتی عمیق نوسانات قیمت برق را بهینه کرد

یک پروژه شبیه‌سازی شده نشان می‌دهد که یادگیری تقویتی عمیق چگونه می‌تواند تجارت باتری‌های صنعتی را با پیش‌بینی جهش‌های قیمتی بهینه کند. این سیستم با یادگیری روابط علی میان تقاضای…

۹ دقیقه خواندن۱
پلتفرم‌های استقرار عامل هوشمند با پشتیبانی ۲۶۲ هزار توکن ارتقا یافتند
آموزش کاربردی

Kimi K2.7 Code پنجرهٔ زمینه را برای عامل‌های برنامه‌نویس به ۲۶۲ هزار توکن رساند

به‌روزرسانی‌های جدید در کلودفلر، آزور و ورسل، اصطکاک‌های انسانی در استقرار عامل‌های هوش مصنوعی را حذف می‌کنند. برجسته‌ترین تغییر، ظرفیت عظیم پنجرهٔ زمینه در مدل Kimi K2.7 Code…

۵ دقیقه خواندن
راهنمای اجرای محلی GLM-5.2 با Unsloth: نصب، بهینه‌سازی و استنتاج سریع مدل چندوجهی روی سخت‌افزار شخصی
آموزش کاربردی

پلتفرم Unsloth: اجرای مدل ۷۴۴ میلیارد پارامتری روی سخت‌افزار خانگی

پلتفرم Unsloth با عرضه نسخه‌های کوانتیزه GLM-5.2، اجرای مدل ۷۴۴ میلیارد پارامتری Z.ai را روی سخت‌افزارهای مصرف‌کننده ممکن کرد. این به‌روزرسانی فضای دیسک را از ۱.۵۱ ترابایت به ۲۱۷…

۳۲ دقیقه خواندن
انسان آخر: تسلط بر تنها کاری که هوش مصنوعی نمی‌تواند برد.
زندگی با AI

قضاوت انسانی؛ تنها شکاف ساختاری باقی‌مانده در مدل‌های هوش مصنوعی

هوش مصنوعی در انجام تکالیفی که پاسخ‌های قابل‌سنجش دارند بی‌رقیب است، اما نمی‌تواند تعیین کند چه چیزی «ارزش خواستن» دارد. توانایی چارچوب‌بندی سؤالات و اعمال سلیقه، همچنان مزیت…

۲ دقیقه خواندن
جهان هوش مصنوعی دارد «حلقه‌وار» می‌شود | تک‌کرانچ

حلقه‎‌های عامل‌محور؛ استراتژی جدید بوریس چرنی برای خودکارسازی معماری کد

بوریس چرنی، خالق Claude Code، معتقد است عصر «حلقه‌ها» (Loops) آغاز شده است؛ جایی که عامل‌های هوش مصنوعی در چرخه‌ای مداوم، یکدیگر را برای بهینه‌سازی کد هدایت می‌کنند. این رویکرد،…

۴ دقیقه خواندن۲
عوامل کدنویسی در نوشتن سویفت خوب‌اند، اما در تمام کردن آن ضعیف‌اند.

چرا عامل‌های کدنویسی در مدیریت تداخل‌های زمان اجرای Swift شکست می‌خورند؟

عامل‌های کدنویسی در تکمیل پروژه‌های پیچیده Swift شکست می‌خورند زیرا نمی‌توانند قصد کاربر (Intent) را ارزیابی کرده یا تداخل‌های زمان اجرا را مدیریت کنند. این نقص باعث ایجاد «تلهٔ…

۴ دقیقه خواندن۲
درخت‌ها تا جریان‌ها و بازگشت: یکپارچه‌سازی درخت‌های تصمیم و مدل‌های انتشار

چطور اصل بهینه‌سازی مشترک، سرعت تولید داده‌های جدولی را افزایش می‌دهد؟

پژوهشگران پیوندی ریاضیاتی میان درخت‌های تصمیم سلسله‌مراتب و فرآیندهای انتشار یافته‌اند. این یکپارچه‌سازی با معرفی یک اصل بهینه‌سازی مشترک، سرعت تولید داده‌های جدولی را افزایش داده…

۳ دقیقه خواندن