پژوهش
هوش مصنوعی: مسیر نوآوری در کدگذاری موقعیتی ترنسفورمری
در این مقاله به بررسی جادهٔ نوآوری در کدگذاری موقعیتی برای ترنسفورمری میپردازیم و نشان میدهیم چگونه روشی نوین به نام RoPE بهینهسازی مدلهای زبانی پیشرفته را امکانپذیر میکند
پژوهش
لیست برداری هوش مصنوعی: ورود LLMهای ژاپنی به هافینگ فیس
این مقاله لیستبرداری Open Japanese LLM در هافینگ فیس را معرفی کرده؛ از ۲۰+ مجموعه داده و چالشهای ژاپنی در کنار ابزارهای پیادهسازی را جمعآوری کردهاند.
محصولات
هوش مصنوعی در PyCharm: ادغام کامل Hugging Face
در این مقاله، نحوه ادغام Hugging Face با PyCharm به صورت عملی بررسی میشود؛ از گامهای نصب تا راهاندازی یک چتآپ با قابلیت پردازش تصویر. نکات کلیدی برای توسعهدهندگان به صورت خلاصه آورده شده است.
پژوهش
هوش مصنوعی به عنوان داور در اپ RAG: راهکار Green برای کشاورزان کوچک
در این مقاله، نحوه استفاده از مدلهای بزرگی به عنوان داور در یک پلتفرم RAG برای ارتقاء دسترسی به اطلاعات دقیق و سریع به کشاورزان کوچک بررسی میشود.
پژوهش
هوش مصنوعی در خدمت نطق: راهنمای راهاندازی Speech-to-Speech در Hugging Face
در این مقاله به صورت گامبهگام راهنمایی میکنیم تا سرویس Speech-to-Speech را در Hugging Face پیادهسازی کنید و از امکانات چند زبانی یاد بگیرید. یک راهحل نوین برای تبدیل صدا در زمان واقعی.
پژوهش
معرفی راهکار مقیاسپذیری دادههای هوش مصنوعی با Hugging Face و Dask
در این مقاله بهطور عملی، بررسی میکنیم چگونه با ترکیب Hugging Face و Dask، پردازشی مقیاسپذیر و سریع روی دادههای عظیم (مثل FineWeb) انجام دهیم و مدلهای pretrained را بهینهتر اجرا کنیم.
سختافزار
هوش مصنوعی در هافینگ فیس: بهبود کارایی فشردهسازی Parquet
ههافینگ فیس با استفاده از تکنیک Content‑Defined Chunking، پارکتهای خود را بهصورت بهینهتری دودهاند و احتیاط در فضای ذخیرهسازی را کاهش داده. در این مقاله، جزئیات این بهبود را بررسی میکنیم.
پژوهش
سریعاً مدلهای 3D را از رنگدار به بافتدار تبدیل کنید – راهنمای هوش مصنوعی
در این مقاله بهصورت گامبهگام روش تبدیل یک گِرهنشانِ رنگدار به متن بافتدار را معرفی میکنیم؛ از کتابخانه InstantTexture تا نکات کاربردی.