محققان در مقاله جدیدی به بررسی چالش کوانتایز کردن (Quantization) مدل‌های بزرگ زبانی پرداختند و با معرفی چارچوب TASA، تحولی در این حوزه ایجاد…

محققان در مقاله جدید خود به سراغ چالش «بهینه‌سازی بیزین» (Bayesian Optimisation) رفته‌اند. وقتی با محدودیت‌های شدید و اطلاعات محدود روبرو هستیم، پیدا کردن…

یکی از بزرگ‌ترین چالش‌های استفاده از هوش مصنوعی در صنعت مالی، «جعبه‌سیاه» بودن مدل‌هاست. در حوزه‌ای که مقررات سخت‌گیرانه حاکم است، نمی‌توان به خروجی‌های…

محققان با استفاده از یادگیری ماشین (Machine Learning) و طیف‌سنجی مادون‌قرمز (NIR)، روشی سریع و کم‌هزینه برای اندازه‌گیری کربن و نیتروژن در خاک‌های مختلف…

محققان در مقاله جدیدی به بررسی چالش یادگیری مدل‌های RL از روی ویدیوهای اینترنتی پرداخته‌اند. روش‌های فعلی اغلب جزئیات مهم را در میان داده‌های…

محققان در مقاله‌ای جدید، روشی نوآورانه برای ارتقای یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در ربات‌ها معرفی کرده‌اند. برخلاف روش‌های سنتی که کل حرکت ربات را…

یکی از بزرگترین مشکلات هوش مصنوعی در یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)، این است که مدل‌ها گاهی به جزئیات بی‌ربط محیط عادت می‌کنند و نمی‌توانند…

محققان در مطالعه اخیر خود به سراغ چالش مهمی در سیستم‌های BCI مبتنی بر «پتانسیل‌های مرتبط با رویداد» (ERP) رفته‌اند. معمولاً در مدل‌های هوش…

مدل‌های انتشار گسسته (Discrete Diffusion Models) که در تولید داده‌های متنی و مولکولی نقش حیاتی دارند، معمولاً به دلیل ماهیت ترتیبی و گام‌به‌گام‌شان، کند…

حتماً می‌دانید که در مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، مدیریت حافظه KV Cache یکی از بزرگ‌ترین چالش‌ها برای اجرای مدل‌های با متون بسیار طولانی است؛…