با هوشمندتر شدن سیستم‌های ایجنتیک (Agentic AI)، چالش اصلی دیگر فقط پیش‌بینی یا توصیه نیست؛ بلکه نحوه واگذاری «اختیار» به این سیستم‌هاست. محققان در…

همان‌طور که برای نرم‌افزارها لیست محتویات (SBOM) داریم، حالا محققان به دنبال ایجاد استانداردی به نام AIBOM برای مدل‌های هوش مصنوعی هستند تا شفافیت…

محققان در مقاله‌ای جدید، روشی نوآورانه به نام «Distilled RL» را معرفی کرده‌اند که یادگیری تقویت‌شده (RL) و تقطیر (Distillation) را با هم ترکیب…

یکی از چالش‌های اصلی ربات‌ها، هماهنگ کردن داده‌های مختلف (مثل بینایی و حس لمس/فشار) با سرعت‌های پردازش متفاوت است. محققان با معرفی «LAG-Fusion»، راهکاری…

محققان در پژوهشی جدید، فریم‌ورک جذابی به نام DoG (Debate-on-Graph) را معرفی کرده‌اند که به مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) کمک می‌کند تا هنگام پاسخ…

محققان در مطالعه‌ای جدید به بررسی چالش امنیت در مدل‌های تولید ویدیو (T2V) پرداخته‌اند. اگرچه مدل‌های هوش مصنوعی پیشرفت‌های بزرگی داشته‌اند، اما همچنان در…

محققان در پژوهشی جدید، چارچوب نوآورانه‌ای به نام AIGB-R1 را برای تحول در صنعت «تبلیغات هوشمند» معرفی کردند. مشکل اصلی سیستم‌های مزایده خودکار (Auto-bidding)…

ساخت داده‌های آموزشی با کیفیت برای شبکه‌های عصبی گراف، همیشه به دلیل هزینه‌های بالا و چالش‌های حریم خصوصی یک دغدغه بوده است. حالا محققان…

محققان در مقاله جدیدی راهکار هوشمندانه‌ای برای بهبود دقت و سرعتِ «راستی‌آزمایی» (Verification) شبکه‌های عصبی ارائه داده‌اند. این روش با استفاده از استراتژی Lookahead…

تولید متون طولانی در ایجنت‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) همیشه یک گلوگاه بزرگ برای سیستم‌های هوش مصنوعی بوده است. اما حالا یک راهکار جدید…