وبلاگ تحقیقات هوش مصنوعی

جدیدترین مقالات تحقیقاتی هوش مصنوعی از arXiv را کشف کنید — به‌روزرسانی خودکار روزانه برای پژوهشگران و علاقه‌مندان.

۱۳۰ مقاله · به‌روزرسانی روزانه

arXiv:2609.01564ترجمه شده

از ابهام تا شفافیت: بازیابی و تزریق دانش آگاه از ابهام برای دسته‌بندی متن

Manish Gupta، Chaitanya Giri، Jayasimha Talur

مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در طبقه‌بندی متون در ساختارهای طبقه‌بندی با برچسب‌های متعدد که از نظر معنایی به یکدیگر شبیه هستند، با مشکل مواجه می‌شوند؛ زیرا این تمایزات، مختص هر حوزه بوده و در مرحله‌ی پیش‌آموزش مدل لحاظ نشده‌…

arXiv:2609.01560ترجمه شده

H3-World: تبدیل درک زبان به کنترل جهان

Danze Chen، Zeqing Wang، Ziyue Lin، Xingyi Yang و 1 نفر دیگر

ما در این مقاله، H3-World را معرفی می‌کنیم؛ یک چارچوب کارآمد که مولد ویدیوی MiniMax-H3 با ۳۳ میلیارد پارامتر را به یک مدل جهان تعاملی تبدیل می‌کند. یافته‌های ما نشان می‌دهد که با پیشرفت مولدهای ویدیوی بزرگ، زبان به‌عنوان…

arXiv:2608.31167ترجمه شده

سان: برنامه‌های پایدار برای سیاست‌های کنترل تا یادگیری تا واقعی مبتنی بر زبان

Weiqi Wang، Zhi Li، Yudong Lei، David Martinez و 6 نفر دیگر

بین کنترل مبتنی بر مدل و سیاست‌های یادگرفته در Manifold Policy Horizon، اختلافی ناچیز وجود دارد: این رویکرد اهداف مشخص‌شده را اجرا می‌کند و یادگیری آن رفتار را به یک سیاست واکنش‌گرا تبدیل می‌کند، اما پروتکل‌های موجود سیم…

arXiv:2608.31142ترجمه شده

ممیزی مدل‌های هوش مصنوعی ناشناس: یک پروتکل چهارمرحله‌ای برای تأیید هویت جعبه سیاه

Yisen Xi

به نظر می‌رسد متنی برای ویرایش ارائه نشده است. لطفاً متن فارسی‌ای که نیاز به ویرایش و بهبود دارد را در پیام بعدی خود ارسال کنید تا بتوانم آن را بررسی و بهبود بخشم.

arXiv:2608.31118ترجمه شده

چه زمانی اندازه بزرگتر مفید است؟ یک مطالعه کنترل‌شده در مورد مقیاس LLM برای یادگیری انتولوژی

Hamed Babaei Giglou، Sören Auer، Jennifer D'Souza

تأثیر اندازه مدل‌های زبان بزرگ (LLM) بر عملکرد یادگیری متا همچنان به طور کامل مشخص نیست. ما یک ارزیابی کنترل‌شده از ۱۳ مدل متراکم و مدل‌های Mixture-of-Experts از نسل‌های Qwen3.5 و Qwen3.6، به همراه نسخه‌های اختصاصی GPT،…

arXiv:2608.31102ترجمه شده

آموزش پسین LLM به‌عنوان نگهداری قهوه‌ای‌میدان: نگاهی صنعتی به مهندسی داده‌انبار

Gopi Krishnan Rajbahadur، Amir M. Ebrahimi، Boyuan Chen، Ahmed E. Hassan

پسا‌آموزش صنعتی یک رژیم قهوه‌ای‌میدانی (brownfield) است. تیم‌ها یک نقطه‌بازرسی (checkpoint) از‌پیش‌مستقر را به ارث می‌برند و باید در چارچوب بودجه‌های ثابت محاسبات و ترکیب، بهبودهای هدفمندی اعمال کنند، بدون آنکه سایر قابل…

arXiv:2608.31097ترجمه شده

پیش‌بینی مقاومت سرمای تاک‌ها در مناطق مختلف از طریق نمایندگی‌های پنهان چندمدلی یادگرفته‌شده

William Solow، Paola Pesantez-Cabrera، Markus Keller، Lav Khot و 2 نفر دیگر

پیش‌بینی‌های دقیق روزانه سختی سرد در گیاهان خشک‌دار برای مناطق که در آن دماهای یخ‌زده می‌توانند به برشه‌های خاموش آسیب وارد کنند و عملکرد فصلی را کاهش دهند، حیاتی است. مدل‌های بیافیزیکی، هیبریدی و یادگیری عمیق موجود، وقت…

arXiv:2608.31082ترجمه شده

عوامل استدلال داده‌ای کارای توکن از طریق ساختاردهی تطبیقی داده‌های غیرساختاریافته

Milad Rezaei Hajidehi، Qitong Wang، Stratos Idreos

داده‌های ارزشمند در منابع بدون ساختار پنهان باقی می‌مانند: صفحات وب، گزارش‌ها، قراردادها، ثبت‌ها، تماس‌های درآمدی و فایل‌های PDF. نقطه عطف در هوش مصنوعی سازمانی، به‌کارگیری عوامل (agents) مدل زبانی بزرگ (LLM) است که بر ر…

مقالات منبع از arXiv cs.AI

به‌روزرسانی خودکار روزانه با جدیدترین تحقیقات هوش مصنوعی