DeepSeek از تکنیک‌های جدید استفاده می‌کند که می‌توانند توانایی «به خاطر سپردن» در هوش مصنوعی را به‌طور چشمگیری بهبود دهند.

از زمانی که «گالیله» تلسکوپ خود را به سمت آسمان نشانه رفت، علم نجوم همواره در حال گسترش مرزهای دید ما بوده است. اما در دهه‌های اخیر، این گسترش تنها محدود به فاصله نشده؛ بلکه در حجم داده‌هایی که دریافت می‌کنیم، به یک «انفجار بزرگ داده» رسیده‌ایم.

در ماه سپتامبر سال جاری میلادی، امارات متحده عربی دومین کشوری شد که یک مدل زبانی بزرگ با نام K2 عرضه کرد؛ پس از مدل Kimi K2 چین.

روزهای نخست ChatGPT همان‌قدر انقلابی به نظر می‌رسید که معرفی نخستین آیفون اپل در سال ۲۰۰۷. اما حالا پیشرفت‌های تازه در مرز هوش مصنوعی بیشتر شبیه ارتقای جزئی یک گوشی جدید است تا یک تحول واقعی.

جیم گری، برنده جایزه تورینگ، دیتا ساینس یا علم داده را به‌عنوان «پارادایم چهارم» علم (تجربی، نظری، محاسباتی و اکنون مبتنی بر داده) تصور کرد و اظهار داشت که همه چیز در مورد علم به دلیل تأثیر فناوری اطلاعات و سیل داده‌ها در حال تغییر است.

در دنیای به سرعت در حال تحول کاربردهای هوش مصنوعی تولیدی، معماری ترکیبی به عنوان چارچوبی برای ساخت برنامه‌های کاربردی مقیاس‌پذیر مبتنی بر هوش مصنوعی در حال ظهور است.

اگر به دنبال درک عمیق‌تری از هوش مصنوعی مولد، رباتیک، تراشه‌ها و فناوری‌های مرتبط هستید، این فرصت طلایی را از دست ندهید.

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.

امروزه، با پیشرفت‌های چشمگیر در حوزه هوش مصنوعی و ترکیب آن با علم ژنتیک، این رویا بیش از هر زمان دیگری به واقعیت نزدیک شده است.

با افزایش چشمگیر تعداد و وسعت مراکز داده، شرکت‌های فناوری با چالش تأمین انرژی روبه‌رو شده‌اند؛ چالشی که می‌تواند فشار زیادی بر زیرساخت‌های فعلی وارد کند.

چت‌بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی طی چند سال اخیر با سرعتی بی‌سابقه در زندگی روزمره و کسب‌وکارها نفوذ کرده‌اند. با توجه به این رشد انفجاری و نقش فزاینده، در این مقاله به بررسی تطبیقی چت‌بات‌های شناخته‌شده پرداخته و چشم‌انداز جهانی و داخلی آنها را تحلیل خواهیم کرد.

مدل‌های بنیادی، با وجود تحول بزرگی که ایجاد کرده‌اند، خالی از ضعف نیستند. شناخت این محدودیت‌ها برای استفاده درست و مسئولانه از این ابزارهای قدرتمند ضروری است. در ادامه این محدودیت‌ها را بررسی می‌کنیم.

اکنون زمان خوبی است تا نگاهی به وضعیت فعلی هوش مصنوعی بیندازیم و ببینیم در آینده چه تغییراتی ممکن است رخ دهد.

پردازش زبان طبیعی یا NLP فرآیندی است که به کامپیوترها امکان درک و تحلیل زبان انسانی را می‌دهد. پیشرفت‌های اخیر در این حوزه، زیربنای توسعه چت‌بات‌های هوش مصنوعی مولد امروزی شده‌اند.

به نظر می‌رسد رقابت برای ساخت مدل‌های زبانی بزرگ به پایان رسیده است و تنها چند برنده واضح در این رقابت باقی‌مانده‌اند.

سازمان‌ها به طور روزافزونی از مدل‌های یادگیری ماشینی برای تخصیص منابع یا فرصت‌های محدود استفاده می‌کنند.

LlamaIndex به‌عنوان چارچوب محبوب هماهنگی هوش مصنوعی، معماری جدیدی به نام ADW (Agent Document Workflow) معرفی کرده است.

در حالی که OpenAI، همچنان مدل‌های استدلالی قدرتمندتری مانند سری جدید o3 را معرفی می‌کند، مایکروسافت نیز دست روی دست نگذاشته است. این شرکت در حال توسعه مدل‌های کوچک‌تر و قدرتمندتری است که تحت برند خود عرضه می‌شوند. اخیراً چند تن از  محققان فعلی و سابق مایکروسافت و دانشمندان هوش

با گسترش پروژه‌های هوش مصنوعی در سراسر جهان، دسترسی به داده‌های آموزشی باکیفیت، به یکی از موانع اصلی تبدیل شده است.

یک تحقیق جدید از سوی مایکروسافت اندازه برخی از قدرتمندترین مدل‌های هوش مصنوعی که امروزه وجود دارند را مورد بررسی قرار داده است و اندازه آن‌ها را تخمین زده است، ویژگی خاصی که معمولاً به عنوان یک راز نگهداری می‌شود. مایکروسافت همچنین ادعا می‌کند که مدل Claude 3.5 Sonnet شامل

عدادی از استارتاپ‌های علم داده با بهره‌گیری از فناوری‌ها و راه‌حل‌های نوین، در حال ایجاد تحولات قابل توجهی هستند. این شرکت‌ها قصد دارند با استفاده از داده‌ها، تغییرات بنیادینی در حوزه‌هایی نظیر بهداشت و درمان و مالی به وجود آورند.