دسته: مقالات علمی

محققان در مقاله جدیدی به چالش مهم «خود-تقطیر» در مدل‌های مولد پرداخته‌اند. هدف این است که مدل‌های دانش‌آموز (Student) بتوانند با یادگیری از سیگنال‌های…

یکی از بزرگترین چالش‌های استفاده از هوش مصنوعی در سیستم‌های حساس (مثل ربات‌های خودمختار)، تضمین ایمنی عملکرد آن‌هاست. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) عالی عمل…

محققان در یک مقاله جدید، چارچوب نوآورانه «cGAP» را برای تصویرسازی و تحلیل داده‌های دسته‌ای (Categorical) با ابعاد بالا معرفی کرده‌اند. برخلاف روش‌های سنتی…

مدل‌های جهانی (World Models) که پایه و اساس هوش مصنوعی در یادگیری تقویتی (MBRL) هستند، همیشه آن‌قدرها که فکر می‌کنیم دقیق نیستند! 🎮 محققان…

محققان در مقاله جدید خود به سراغ مفهوم «عدم قطعیت» (Uncertainty Quantification) در مدل‌های هوشمند رفته‌اند. برخلاف رویکردهای سنتی، این پژوهش پیشنهاد می‌دهد که…

محققان در مقاله جدیدی، رویکرد نوآورانه‌ای برای بهینه‌سازی مدل‌های زبانی دیفیوژن ارائه کرده‌اند. تا پیش از این، استفاده از یادگیری تقویتی در این مدل‌ها…

محققان در مطالعه‌ای جدید، چالش «سوگیری» (Bias) در الگوریتم‌های پرکاربرد «همیلتونین مونت‌کارلو» و «لانژون» را هدف قرار داده‌اند. این الگوریتم‌ها که ستون فقرات بسیاری…

محققان در یک دستاورد هیجان‌انگیز، معماری جدیدی به نام «NeuronSoup» معرفی کرده‌اند که یادگیری در شبکه عصبی را بدون نیاز به الگوریتم سنتی Backpropagation…

دانشمندان در مقاله جدیدی، روشی نوآورانه برای «توسعه توکنایزر» (Tokenizer Expansion) معرفی کرده‌اند که به مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) اجازه می‌دهد بدون نیاز به…

محققان در دستاورد جدیدی از مدلی به نام RoboTTT رونمایی کرده‌اند که تحولی در حافظه و عملکرد ربات‌ها ایجاد می‌کند. این مدل با افزایش…