توسعه تراشه‌های پیشرفته همیشه با چالش «اثرات انگلی» (Parasitic effects) در مدارات آنالوگ و سیگنال‌مخلوط همراه بوده که هزینه‌های طراحی را به شدت بالا…

مدل‌های دیفیوژن (Diffusion Models) که امروزه دنیای تولید تصویر و محتوا را متحول کرده‌اند، هنوز از نظر تئوری چالش‌های زیادی دارند. پژوهشگران در مقاله…

یکی از بزرگترین چالش‌های استفاده از هوش مصنوعی در تصمیم‌گیری‌های حیاتی، «جعبه سیاه» بودن مدل‌های یادگیری عمیق است. حالا محققان با معرفی چارچوب جدیدی…

تکنولوژی‌های یادگیری عمیق در تحلیل مراحل خواب (Sleep Staging) بسیار پیشرفت کرده‌اند، اما گاهی اوقات خروجی‌های غیرواقع‌بینانه تولید می‌کنند؛ مثلاً گذار ناگهانی و غیرطبیعی…

یکی از چالش‌های همیشگی در یادگیری ماشین، مواجهه با داده‌های ناقص یا «گمشده» است. محققان به تازگی روشی نوآورانه به نام FILLER معرفی کرده‌اند…

محققان در یک پژوهش جدید، بنچمارک جذابی به نام «AlloBench» را معرفی کرده‌اند تا بسنجند آیا مدل‌های زبانی بزرگ (مثل GPT-5.6 و Claude) می‌توانند…

محققان در مطالعه‌ای جدید، روشی نوآورانه برای آموزش مدل‌های «تک‌لایه سلف-اتنشن» با استفاده از تابع زیان «Swap-Regret» معرفی کرده‌اند. این پژوهش نشان می‌دهد که…

دانشمندان در تحقیق جدیدی، روشی نوآورانه برای مدل‌سازی سیستم‌های پویا (Dynamical Systems) معرفی کرده‌اند. روش جدید Neural Operator Discovery (NOD) به هوش مصنوعی اجازه…

محققان در مطالعه جدیدی به چالش مهمی در حوزه «یادگیری گراف» پرداخته‌اند: وقتی گراف‌ها را برای افزایش سرعت محاسبات فشرده‌سازی می‌کنیم، چه بلایی سر…

همان‌طور که می‌دانید، اجرای مدل‌های حجیم هوش مصنوعی روی سخت‌افزارهای ضعیف (مثل تجهیزات بیمارستانی یا اینترنت اشیاء) یکی از چالش‌های اصلی دنیای امروز است.…