پژوهش
چه ۴ نکته مهمی از الگوی گفتگوی Qwen‑3 برای هوش مصنوعی به ما میآموزد
در این مقاله به بررسی چهار درس کلیدی در الگوی گفتگوی مدل Qwen‑3 میپردازیم؛ از عدم نیاز به دستورالعمل پیشفرض تا مدیریت پویا متن. با دانش فنی ما را وارد دنیای هوش مصنوعی تازه و پیشرفته میکند.
پژوهش
هوش مصنوعی: AutoRound شرکت اینتل برای کمینهسازی مدلهای LLM و VLM
AutoRound از اینتل، یک ابزار کوانتایزیشن وزن-فقط برای LLMs و VLMs است که با دقت بالا در بیتهای 2 تا 8، حجم مدل را تا ۳۰٪ کاهش میدهد.
پژوهش
PipelineRL از سرویسنوا: هوش مصنوعی در یادگیری تقویتی نوآورانه
PipelineRL با بهروزرسانی وزنهای در حین آموزش و معماری ماژولار، عملکردی مشابه Open-Reasoner-Zero را بهدنبال دارد.کد منبع در Hugging Face موجود است.
پژوهش
هوش مصنوعی در 50 خط: Tiny Agents و بالاتر بردن قابلیت MCP
Tiny Agents، یک عامل ۵۰ خطی که با پروتکل MCP قدرت فراخوانی ابزارهای LLM را بهصورت متن باز و سبک در دنیای هوش مصنوعی ارائه میدهد.
پژوهش
هوش مصنوعی: بهکارگیری olmOCR فاینتینش برای OCR دقیق در مستندات PDF
تیم TNG با فاینتینش مدل olmOCR، OCR دقیق بر روی PDF را در دسترس قرار داده؛ امکان استخراج اطلاعات حساس از سرباره و چسبار را فراهم میکند.
پژوهش
هوش مصنوعی و Prefill - راهکارهای بهینهسازی پردازش موازی در LLM
در این گزارش به بررسی استراتژیهای Prefill و Decode برای پردازش موازی در مدلهای زبانی بزرگ میپردازیم، تمرکز بر بهینهسازی تاخیر، Throughput و مصرف GPU.