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.

مؤسسه آلن برای هوش مصنوعی (AI2) با ارائه مدل جدیدی به نام فلکس‌المو (FlexOlmo)، راه‌حلی نوآورانه برای رفع یکی از چالش‌های بزرگ در حوزه هوش مصنوعی ارائه داده است.

شرکت Databricks، تکنیک جدیدی توسعه داده است که می‌تواند عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی را بدون نیاز به داده‌های پاک و برچسب‌خورده بهبود بخشد.

در سال‌های اخیر، رقابت میان ایالات متحده و چین در حوزه هوش مصنوعی به یکی از مهم‌ترین محورهای سیاست و اقتصاد جهانی تبدیل شده است.

Boston Dynamics، با طراحی ربات‌هایی که از رقص و پارکور گرفته تا جابجایی کالا در انبار را انجام می‌دهند، چشم‌انداز جهانی رباتیک را تغییر داده است.

مدل جدید آنتروپیک می‌تواند بسته به دستور کاربر، پاسخ معمول ارائه دهد یا برای حل مسائل دشوارتر، میزان مشخصی از «استدلال» را به کار گیرد و خروجی ایجاد کند.

کدنویسی وایب (Vibe Coding) که با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی امکان ساخت اپلیکیشن‌ها و صفحات وب را به‌صورت سریع و ساده فراهم می‌کند، به طور فزاینده‌ای در فضای سازمانی مورد استقبال قرار گرفته است.

در این مقاله، بر اساس رتبه‌بندی‌های پلتفرم HuggingFace، به معرفی بهترین مدل‌ها در هر یک از دسته‌های اصلی مانند تولید متن، کد، تصویر و چندحالته (متن+تصویر+کد+ویدئو) می‌پردازیم.

در حالی که کیفیت جست‌وجوی اینترنتی زیر سایه تغییرات گوگل و سیل محتوای کم‌کیفیت رو به افول گذاشته است، استارتاپ آمریکایی Perplexity AI با هدف بازتعریف تجربه جست‌وجو وارد میدان شده است.

تلاش ناکام جمهوری‌خواهان برای جلوگیری از تصویب قوانین متنوع ایالتی در حوزه حریم خصوصی و امنیت هوش مصنوعی، موجب شد که توسعه‌دهندگان بر لزوم ایجاد «استانداردهای یکپارچه» تأکید کنند.

تقریباً تمام مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) ذاتاً دچار یک مشکل هستند و مانند افراد تأییدگر رفتار می‌کنند.

فناوری بینایی کامپیوتری در استراتژی‌های تحول دیجیتال روزبه‌روز اهمیت بیشتری پیدا می‌کند.

امروزه بیشتر کسب‌وکارها با رویکردی مشتری‌محور از تقسیم‌بندی مشتریان برای بهبود رویکردهای بازاریابی و تجربۀ مشتری استفاده می‌کنند.

هوش مصنوعی (AI) نحوه جمع‌آوری، تحلیل و استفاده از داده‌ها را در سازمان‌ها متحول کرده است.