رمزگشایی همکاری هوش مصنوعی: پروتکل A2A
پروتکل Agent2Agent (A2A) گوگل راه حلی نوآورانه برای ایجاد قابلیت همکاری و کار گروهی بین عاملهای هوش مصنوعی است و امکان ارتباط موثر و یکپارچه را فراهم میکند.
پروتکل Agent2Agent (A2A) گوگل راه حلی نوآورانه برای ایجاد قابلیت همکاری و کار گروهی بین عاملهای هوش مصنوعی است و امکان ارتباط موثر و یکپارچه را فراهم میکند.
رشد نمایی ادبیات علمی و پیشرفت های سریع هوش مصنوعی، علاقه زیادی را به تاثیر ابزارهای تحقیقاتی عمیق مبتنی بر هوش مصنوعی بر ایجاد و مصرف بررسی متون علمی برانگیخته است.
نشانههای اخیر حاکی از کند شدن احتمالی توسعه مایکروسافت در بخش هوش مصنوعی است. با این حال، بررسی دقیقتر نشان میدهد که این یک تنظیم استراتژیک است، نه عقبنشینی کامل. تمرکز از آموزش فشرده هوش مصنوعی به استقرار مدل مقرون به صرفهتر تغییر کرده است.
در مواجهه با شرایط ناپایدار، اطلاعات ناقص، و زمان محدود، تصمیمگیری مؤثر چه موانعی دارد؟ آیا میتوان تصمیمات حیاتی را به AGI واگذار کرد؟ این متن به بررسی این سوالات میپردازد.
OpenAI جزئیاتی از توسعه GPT-4.5، با چالشها، 100,000 GPU، و راههای غلبه بر 'مشکلات فاجعهبار' به اشتراک گذاشت. این یک نگاه نادر به پشت صحنه ایجاد یک مدل بزرگ زبانی است.
پیشرفت سریع مدلهای زبانی بزرگ (LLM) مرزهای بین هوش انسانی و مصنوعی را محو کرده است. GPT-4.5 با موفقیت در آزمون تورینگ از انسان پیشی گرفت و نگرانیهایی را در مورد آینده هوش مصنوعی و تأثیر بالقوه آن بر جامعه افزایش داد.
گزارش شده است که OpenAI در حال توسعه نسخه جدیدی از مدل زبانی خود به نام GPT-4.1 است. انتظار میرود این مدل پلی بین GPT-4o و GPT-5 باشد. این پیشرفتها چه معنایی برای آینده هوش مصنوعی دارد؟
پروتکل زمینه مدل (MCP) به سرعت به عنوان سنگ بنای یکپارچگی هوش مصنوعی ظهور کرده است. تحولات اخیر، پیشرفتهای فناوری در سیستمهای چند عاملی و رشد اکوسیستم، نقش اصلی MCP را در بحثهای هوش مصنوعی سازمانی تقویت کردهاند.
بررسی عمیق آموزش GPT-4.5 OpenAI: چالشهای محاسباتی، پیشرفتها، و بینشهای سام آلتمن در مورد مقیاسپذیری و کارایی داده.
بررسی پروتکلهای A2A و MCP برای ارتباط بین Agentها و دسترسی به منابع خارجی در دنیای هوش مصنوعی.