چگونه هوش مصنوعی در حال تحول مصاحبه‌های شغلی در حوزه علوم داده است و مدیران استخدام و متقاضیان چگونه می‌توانند خود را با این تغییرات تطبیق دهند؟

با پیشرفت خیره‌کننده مدل‌های زبان بزرگ (LLM) در زمینه کدنویسی، معیارهای ارزیابی سنتی به تدریج کارایی خود را از دست می‌دهند.

برخلاف مدل‌های متداول که تنها به داده‌های آموزشی ثابت و از پیش بارگذاری‌شده متکی هستند، مدل زبان بزرگ (LLM) جدید «Diffbot» به گراف دانش پویای این شرکت متصل است.

آیا شما نسبت به پیشرفت‌های تکنولوژی، به‌ویژه هوش مصنوعی، خوش‌بین هستید یا بدبین؟

بخش فناوری اطلاعات هند در سال‌های اخیر به دلیل تأخیرهای طولانی در جذب نیرو و پس گرفتن پیشنهادهای کاری، با انتقادات جدی روبرو شده است.

تب هوش مصنوعی باعث شده است سرویس‌هایی مانند چت ‌جی‌ پی ‌تی (ChatGPT) به بخش‌های مختلف زندگی دیجیتال ما راه یابند؛ با این حال، همچنان مشکلات ما با ایمیل‌ها بر جای خود باقی است.

جدیدترین مدل زبانی شرکت OpenAI تنها بهبودهایی محدود در عملکرد نشان داده و این موضوع باعث شده این پرسش مطرح شود که آیا صنعت هوش مصنوعی با طراحی‌های فعلی قادر به دستیابی به پیشرفت‌های چشمگیر خواهد بود یا نه.

روزهایی که وب تحت سلطه انسان‌هایی بود که در شبکه‌های اجتماعی پست می‌گذاشتند گذشته است. اوایل سال جاری میلادی، برای اولین‌بار از زمانی که داده‌ها ردیابی شده‌اند، ربات‌های خزشگر به‌جای انسان‌ها بخش عمده ترافیک وب را به خود اختصاص دادند.

اندازه‌گیری‌های دقیق انجام می‌شوند و سپس رصدخانه موج گرانشی با تداخل‌سنج لیزری (Laser Interferometer Gravitational-Wave Observatory) یا به‌اختصار همان LIGO وارد عمل می‌شود.

تفاوت‌های نه‌چندان محسوس نسخه جدید ChatGPT با نسخه‌های پیشین آن، گمانه‌زنی‌هایی از کاهش سرعت یا حتی توقف روند توسعه مدل‌های زبانی بزرگ را در میان کاربران و متخصصان به دنبال داشته است.

پژوهشگران امنیت سایبری یک نقطه ضعف در ویژگی Connectors زیرساخت‌های OpenAI پیدا کرده‌اند که به کاربران امکان اتصال ChatGPT به سرویس‌های دیگر را می‌دهد. این حفره امنیتی به آن‌ها اجازه داد بدون هیچ دخالتی از سوی کاربر، داده‌هایی را از حساب گوگل درایو وی استخراج کنند.

تجربیات تاریخی نشان می‌دهد که اعتماد به فناوری هیچ‌گاه مسیری ساده نبوده و با گسترش روزافزون هوش مصنوعی، پرسشی بنیادین در برابر جامعه قرار گرفته است: آیا می‌توانیم روزی با سپردن تصمیم‌ها و وظایف مهم به ماشین‌ها احساس آرامش و اطمینان کنیم؟

افراد هنگام مواجهه با هوش مصنوعی بر اساس دو معیار کلیدی به قضاوت می‌پردازند: توانمندی درک‌شده‌ آن در مقایسه با انسان و نیاز به شخصی‌سازی در موقعیت‌های خاص.

هوش مصنوعی عاملی (Agentic AI)، با توانایی‌های پیشرفته در اجرای وظایف و تصمیم‌گیری خودمختار، نسل جدیدی از سامانه‌های هوشمند را معرفی می‌کند.

در دنیای امروزی که فناوری نقش پررنگی در زندگی ما ایفا می‌کند، هوش مصنوعی و چت‌بات‌ها در بسیاری از جنبه‌های زندگی، از نوشتن تا برنامه‌ریزی، به کمک ما آمده‌اند.

برخی پژوهشگران دانشگاهی به دلیل کمبود داوران انسانی و فشار کاری بالا، از پلتفرم‌های هوش مصنوعی مانند ChatGPT برای داوری مقالات استفاده می‌کنند.

با گسترش توجه جهانی به هوش مصنوعی، «پروفسور وی. کاماکوتی»، دانشجویان را به بازنگری در اهمیت رشته‌های مهندسی سنتی دعوت کرده و تلاش دارد توجه‌ها را به مهندسی پایه بازگرداند.

شبکه‌های عصبی دقیقاً چه هستند و چگونه عمل می‌کنند؟ در این مقاله، با مهم‌ترین انواع شبکه‌های عصبی، کاربردهای آن‌ها و اتفاقاتی که در صورت بروز خطا یا شکست در عملکردشان رخ می‌دهد، آشنا خواهیم شد.

در عصر هوش مصنوعی، ناشران خبری و وب‌سایت‌ها با چالشی جدی روبه‌رو شده‌اند، ربات‌هایی که بدون اجازه به محتوای آن‌ها دسترسی پیدا می‌کنند تا داده‌ها را برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی استخراج کنند.

این مقاله به شما کمک می‌کند تا با مفاهیم و تکنیک‌های مختلف مربوط به عوامل هوش مصنوعی (AI Agents) آشنا شده و مهارت‌های لازم را کسب کنید.