محققان در یک پیشرفت جدید، متدولوژی تازه‌ای به نام «RELTA-SGLD» معرفی کردند که مشکل «تطبیق‌دهی» (Taming) در مدل‌های یادگیری تصادفی غیرمحدب را حل می‌کند.…

محققان در یک پژوهش جدید، از تکنیک «یادگیری فدرال» (Federated Learning) برای تحلیل داده‌های پیچیده پزشکی استفاده کردند. این روش به مدل‌های هوش مصنوعی…

محققان در یک پژوهش علمی جدید، فریم‌ورک «بازی‌های علی تعادلی» (ECG) را برای درک بهتر سیستم‌های پیچیده مثل شبکه‌های برق، بازارهای مالی و تعاملات…

اگر در حوزه یادگیری ماشین (Machine Learning) و تحلیل بقا (Survival Analysis) فعالیت می‌کنید، یک مقاله جدید در ICML 2026 هشداری جدی برای شما…

یادگیری فدرال (Federated Learning) ابزاری عالی برای حفظ حریم خصوصی در داده‌های پزشکی است، اما چالش‌هایی مثل کمبود داده و توزیع ناهمگون اطلاعات همیشه…

محققان در یک پژوهش جدید، مدل نوآورانه «GeoDES» را معرفی کرده‌اند که با استفاده از تکنولوژی مدل‌های انتشار (Diffusion Models)، تحول بزرگی در شبیه‌سازی…

محققان در یک پژوهش جدید، مدل نوآورانه «DECAF» را برای طراحی مولکولی معرفی کردند. تا پیش از این، اکثر مدل‌های هوش مصنوعی برای طراحی…

محققان در پژوهشی جدید به سراغ بررسی «هولونومی» در شبکه‌های عصبی دسته‌بندی‌شده رفته‌اند تا ببینند آیا معماری‌های هندسی واقعاً از مکانیسم‌های چرخش و تقارن…

آیا می‌دانستید دو موتور اجرایی مختلف (مثل vLLM و SGLang) حتی وقتی وزن‌های یکسانی دارند، می‌توانند نتایج متفاوتی تولید کنند؟ محققان در پژوهش جدیدی…