فرصت مالزی: بهره‌گیری از انقلاب متن‌باز هوش مصنوعی چین
مالزی می‌تواند با استفاده از مدل‌های متن‌باز هوش مصنوعی چین، نوآوری را تسریع بخشد، استقلال داده‌ها را حفظ کند و یک اکوسیستم هوش مصنوعی قوی بسازد.
Tag: Fine-Tuning
اثر Deepseek-R1: کاتالیزور نوآوری مدل زبانی استدلالی
تحلیل نقش کلیدی Deepseek-R1 در تسریع تحقیق و توسعه مدل‌های زبانی با قابلیت استدلال، از طریق تکنیک‌های نوآورانه و کیفیت داده بالا.
رهاسازی قدرت هوش مصنوعی شخصی‌سازی‌شده
OpenAI به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا مدل‌های زبانی o4-mini را با یادگیری تقویتی تنظیم دقیق کنند. این امکان سفارشی‌سازی برای اهداف سازمانی و یکپارچه‌سازی آسان را فراهم می‌کند.
رمزگشایی تقطیر دانش: یادگیری مدل‌های هوش مصنوعی
تقطیر دانش به مدل‌های کوچکتر اجازه می‌دهد از مدل‌های بزرگتر یاد بگیرند، کارایی را بهبود می‌بخشد و استقرار را تسهیل می‌کند.
مدل متن‌باز جدید Nvidia از DeepSeek-R1 فراتر رفت
مدل‌های سری Llama-Nemotron شرکت Nvidia رسماً از DeepSeek-R1 پیشی گرفته‌اند و جزئیات آموزش آن‌ها به‌طور کامل افشا شده است و بینش‌هایی را در مورد چگونگی توسعه این مدل‌ها برای دستیابی به عملکرد برتر ارائه می‌دهد.
رمزگشایی LlamaCon متا: نگاهی عمیق به LLM
LlamaCon متا نقطه عطفی برای بحث در مورد مدل‌های زبانی بزرگ و کاربردهای چندوجهی بود. این رویداد به بررسی مسیر آینده این فناوری متحول‌کننده پرداخت.
دیپ‌سیک: به‌سوی پذیرش هوش مصنوعی سازمانی
دیپ‌سیک، استارتاپ چینی، با مدل‌های پایه‌ای ارزان‌تر، پذیرش هوش مصنوعی را برای کسب‌وکارها دگرگون می‌کند و هزینه را کاهش می‌دهد.
Phi-4-Reasoning-Plus مایکروسافت: یک نیروگاه کوچک
مایکروسافت مدل زبانی متن‌باز Phi-4-reasoning-plus را برای استدلال ساختارمند معرفی کرد. این مدل با استفاده از داده‌های آموزشی با کیفیت و تکنیک‌های یادگیری تقویتی، در ریاضیات، علوم، برنامه‌نویسی و منطق عملکرد بالایی دارد.
بهبود کارایی ابزار با سفارشی‌سازی مدل‌های Amazon Nova
این مقاله به بررسی جنبه‌های فنی فراخوانی ابزار با استفاده از مدل‌های Amazon Nova از طریق Amazon Bedrock و روش‌های سفارشی‌سازی این مدل‌ها برای دستیابی به دقت بیشتر در استفاده از ابزار می‌پردازد.
GPT-4.1 OpenAI: پسرفت در همسویی؟
GPT-4.1 از OpenAI با ادعای برتری در پیروی از دستورالعمل‌ها معرفی شد. اما، ارزیابی‌های اولیه نشان می‌دهد که ممکن است نسبت به نسخه‌های قبلی خود کمتر قابل اعتماد باشد. این موضوع بحث‌هایی را در مورد جهت توسعه هوش مصنوعی برانگیخته است.