دانشمندان به تازگی روشی کاملاً خودکار و مبتنی بر هوش مصنوعی توسعه داده‌اند که می‌تواند انتشار گازهای گلخانه‌ای و آلاینده‌های جوی را با دقتی…

محققان در پژوهشی جدید، معماری نوآورانه‌ای به نام «Phase-Coherent Transformer» (به اختصار PCT) معرفی کرده‌اند که فراتر از محدودیت‌های مدل‌های ترنسفورمر رایج عمل می‌کند.…

یکی از چالش‌های بزرگ در سیستم‌های هوش مصنوعی (XAI)، این است که مدل‌ها معمولاً بدون در نظر گرفتن «میزان عدم قطعیت»، یک پاسخ واحد…

محققان در پژوهشی جدید، راهکاری خلاقانه برای بهبود عملکرد مدل‌های SVM (ماشین بردار پشتیبان) در محیط‌های پرنویز ارائه کرده‌اند. 🧠 در روش‌های سنتی، اندازه‌گیری‌ها…

محققان در پژوهشی تازه، پرده از راز درونی شبکه‌های عصبی برداشتند! این مطالعه نشان می‌دهد که چگونه هنگام آموزش مدل‌ها، «ساختار درونی» شکل می‌گیرد.…

یکی از چالش‌های بزرگ در سیستم‌های هوشمند، نیاز به یادگیری مداوم (Online Learning) در محیط‌های واقعی است. اما در شبکه‌های بزرگ عصبی، این کار…

یکی از چالش‌های بزرگ در شبکه عصبی گراف (GNN)، حفظ حریم خصوصی کاربران بدون کاهش دقت مدل است. معمولاً افزودن نویز برای محافظت از…

محققان در یک پژوهش فنی و جذاب، راهکار جدیدی برای «حسابرسی» و مدیریت دقیق‌تَرِ به‌روزرسانی وزن‌ها در مدل‌های هوش مصنوعی ارائه داده‌اند. این متد…

حتماً می‌دانید که فشرده‌سازی مدل‌های بزرگ (Quantization) معمولاً باعث افت کیفیت آن‌ها می‌شود، به‌ویژه وقتی سراغ مدل‌های سبک‌تر مثل ۳ یا ۴ بیتی می‌رویم.…

محققان در پژوهشی جدید، تحلیل دقیقی از عملکرد اپتیمایزر نوظهور «Muon» ارائه کرده‌اند. بیشتر اپتیمایزرهای رایج، پارامترهای ماتریسی مدل‌ها را به صورت بردار (Flatten)…