آیا تا به حال شنیده‌اید که مدل‌های هوش مصنوعی مدت‌ها پس از حفظ کردن داده‌های آموزشی، تازه شروع به یادگیری و «تعمیم» (Generalization) می‌کنند؟…

محققان در مقاله جدیدی سراغ یکی از مفاهیم جذاب دنیای یادگیری عمیق، یعنی «فرضیه بلیط بخت‌آزمایی» (Lottery Ticket Hypothesis) رفته‌اند. این فرضیه می‌گوید شبکه‌های…

یکی از مشکلات بزرگ سیستم‌های RAG (بازیابی-تولید تقویت‌شده)، عدم تشخیص تاریخ انقضای اطلاعات است! مثلاً یک نتیجه آزمایش پزشکی برای دیروز معتبر است، اما…

محققان به‌تازگی موفق شدند با استفاده از یک مدل یادگیری عمیق مبتنی بر Swin3D Transformer، محاسبات پیچیده و زمان‌بر شبیه‌سازی عملکرد تخلیه باتری‌های لیتیوم-یون…

محققان در مقاله جدیدی به بررسی مفهوم «عرض فیشر» (Fisher Widths) پرداخته‌اند تا درک بهتری از چگونگی نوسانات پارامترها در مدل‌های هوش مصنوعی داشته…

دانشمندان در مقاله اخیر خود به سراغ یکی از مباحث تخصصی اما بنیادی در هوش مصنوعی رفته‌اند؛ بررسی چگونگی بازنمایی (Realization) دقیق تکرارهای پالایش…

مدل‌های یادگیری ماشین در حوزه‌های محیط‌زیستی نقش بسیار پررنگی دارند، اما چالش‌هایی مثل نحوه انتخاب داده‌ها و استراتژی‌های ارزیابی باعث شده که خروجی این…

در دنیای تفسیرپذیری مدل‌های زبانی (Interpretability)، استفاده از «Sparse Autoencoders» یا همان SAEها برای درک بهتر نحوه تصمیم‌گیری مدل‌ها بسیار رایج است. اما یک…

🚀 تحولی در تشخیص پزشکی با یادگیری فدرال تحلیلی! محققان در مقاله جدیدی راهکاری هوشمندانه برای حل چالش «یادگیری فدرال» در محیط‌های پزشکی ارائه…

محققان در مقاله جدیدی موفق شده‌اند یکی از چالش‌های بزرگ در حوزه هوش مصنوعی و رباتیک را حل کنند: «آموزش کنترل‌کننده‌های بازخورد در ابعاد…