پژوهش
هوش مصنوعی در کسبوکار: چرا منطقیگاه عامل ضروری برای پذیرش مقیاسپذیر است
در این مقاله، شایستگی منطقیگاه عاملهای هوش مصنوعی برای تسهیل پذیرش مقیاسپذیر در سازمانها بررسی میشود و مزایای تجاری و چالشهای پیشرو را تحلیل میکند.
پژوهش
هوش مصنوعی در دقت بالا: چرخش زمان با torch.profiler در پایتورچ
در این مقاله، به بررسی ابزار torch.profiler در پایتورچ میپردازیم و نکات کلیدی برای پروفایلینگ مدلهای هوش مصنوعی و بهینهسازی سرعت ارائه میکنیم. با این گامها، توسعه دهندگان میتوانند عملکرد مدلهای خود را به طور قابل توجهی بهبود بخشند.
مدلها
Granite R2: مدل هوش مصنوعی چندزبانه با 32K تناظر و سرعت بالا
در این مقاله به معرفی جدیدترین مدل embedding چندزبانه Granite R2 میپردازیم؛ با 32k توکن، 200+ زبان و عملکرد برتر در MTEB، صنعت جستجو و retrieval را تغییر میدهد.
مدلها
AWS: بلوکهای اساسی برای آموزش پیشرفته و تست مدلهای پایه هوش مصنوعی
در این مقاله به بررسی بلاکهای ساختاری مشارکت Amazon در آموزش و inference مدلهای پایه هوش مصنوعی روی پلتفرم AWS پرداختهایم. امکانات و نکات کلیدی را بررسی میکنیم.
پژوهش
هوش مصنوعی vLLM: مهاجرت از V0 به V1 با تمرکز بر صحت قبل از اصلاحات
مقاله جدید ServiceNow-AI در هافنگ فیچ، جزئیات migration vLLM V0 به V1 را بررسی میکند؛ چگونگی اصلاح پیکربندیهای backend برای بهبود دقت RL و کاهش انحراف در لودپروبها.
پژوهش
هوش مصنوعی و امنیت سایبری: چرا شفافیت کلیدپایه آینده در دنیای دیجیتال؟
در این مقاله به بررسی نقش شفافیت در فرهنگ هوش مصنوعی و تأثیر آن بر امنیت سایبری میپردازیم. پروژههای Mythos و Glasswing و چالشهای ناشی از آینده.
پژوهش
آموزش فاینتون مودال استرینگ ترنسفورمر برای جستجوی مستندات تصویری و متنی
در این مقاله به پیشرفتهای جدید حِفینګ فِیچر در مدلهای چندرسانهای با استفاده از کتابخانه سِنتنس ترنسفورمر میپردازیم و نحوه فاینتون Qwen3-VL-Embedding-2B برای جستجوی مستندات تصویری را توضیح میدهیم.
مدلها
MLX & Transformers: چگونه مدلهای زبان را به سرعت به MLX منتقل کنیم
در این مقاله به بررسی راهنمایی برای انتقال مدلهای زبان Transformers به سیستم MLX میپردازیم؛ از ابزار Skill تا تستهای مورد نیاز و نکات کلیدی