پژوهش
هوش مصنوعی در مقابل حملات: آموزش مدل با داده‌های تهاجمی در MNIST
در این مقاله به بررسی روش آموزش پویا با استفاده از داده‌های تهاجمی پرداخته می‌شود؛ چگونه می‌توانید با ایجاد نمونه‌های فریبنده مدل MNIST خود را تقویت کنید و از مزایای معیارهای دینامیک بهره‌مند شوید.
پژوهش
هوش مصنوعی در بزرگ‌سازی مدل: بهره‌برداری از DeepSpeed و Accelerate
در این مقاله به بررسی نحوه استفاده از کتابخانه Accelerate در درک مدل‌های بزرگ با DeepSpeed و جلوگیری از خطای حافظه پرداخته می‌شود. راهنمایی عملی و نکات کلیدی برای مهندسان هوش مصنوعی!
پژوهش
هوش مصنوعی و یادگیری تقویتی: DQN برای بازی Space Invaders در Hugging Face
در این مطلب، به‌‌دست آوردن بازی مبدل پرش در Space Invaders با استفاده از الگوریتم Deep Q‑Learning (DQN) پرداخته شده و نحوه پیاده‌سازی در Hugging Face توضیح داده می‌شود.
کسب‌وکار
هوش مصنوعی در صنعت رسانه: دیدگاه مدیر تحقیقات یادگیری ماشین
در این متن به دستاوردهای مدیر تحلیلات یادگیری ماشین هاجینگ فیس پرداخته و توضیح می‌دهد چگونه پروژه‌های متن‌باز هوش مصنوعی بر صنعت رسانه تأثیر می‌گذارد.
پژوهش
هوش مصنوعی مسئولانه – Margaret Mitchell دربارهٔ اخلاق، تعصب و تنوع در ML
Margaret Mitchell در 23 مارس 2022 دربارهٔ چکیدهٔ مسئولیت‌پرداخت در هوش مصنوعی و تأثیر تنوع در تیم‌های یادگیری ماشین صحبت می‌کند. مقاله شامل نکات اخلاقی، تعصب داده و راهکارهای پیشگیری است.
پژوهش
هوش مصنوعی: نکات کلیدی برای استفاده ایمن و جلوگیری از سوءاستفاده در مدل‌های زبانی
در این مقاله به بررسی دروس یاد گرفته شده دربارهٔ ایمنی و سوءاستفاده از مدل‌های زبانی پرداخته و راهکارهای عملی برای توسعه‌دهندگان را بررسی می‌کنیم.
اخبار
هوش مصنوعی در تحلیل احساس: راهنمای گام‌به‌گام با Hugging Face
در این مقاله به‌صورت گام‌به‌گام با استفاده از مدل‌های آماده در پلتفرم Hugging Face، به تحلیل احساس متن‌ها در پایتون پرداخته و نکات کلیدی را بررسی می‌کنیم.
پژوهش
فرصتی برای پژوهشگران: برنامه Fellows هوش مصنوعی OpenAI جدید
در این مقاله به معرفی برنامه Fellows هوش مصنوعی OpenAI می‌پردازیم؛ دوره شش‌ماهه پرداختی، پژوهش در محیط پیشرفته و فرصت‌های بی‌نظیر برای پژوهشگران تازه‌کار.
پژوهش
هوش مصنوعی: بازپخش تجربهٔ به‌دست‌آمده به‌عنوان نیروی تسریع یادگیری تقویتی
در این مقاله، به بررسی بازپخش تجربهٔ به‌دست‌آمده در یادگیری تقویتی پرداخته و نشان می‌دهد چگونه می‌تواند عملکرد رباتیک و بازی‌های شبیه‌سازی را تسریع کند.
پژوهش
هوش مصنوعی در خلق زبان ترکیبی بی‌مرکزی: نگاهی به پژوهش OpenAI
OpenAI در مقالهٔ جدید خود به ظهور زبان ترکیبی و بنیادی در جمعیت‌های چندعامل پرداخته، که تعاملات عمیق‌تری بین ربات‌ها را ممکن می‌سازد و نقشی کلیدی در توسعه مدل‌های AI ایفا می‌کند.