🗂 گزارش #118 | 📌 8 آیتم گزارش | 🧾 از 16 پست بررسی‌شده
🕐 جمعه 1405/06/27 ساعت 14:00 تا شنبه 1405/06/28 ساعت 14:00
🔎 تحلیل کوتاه
تمرکز زیست‌بوم هوش مصنوعی به سمت عامل‌های هوشمند یا همان AI Agents معطوف شده است که با هدف ارتقای استقلال عملیاتی توسعه می‌یابند. این روند با اولویت‌بندی ساختارهای زیرساختی و مهندسی استنتاج در مدل‌های Mixture of Experts همراه است تا خروجی سیستم‌ها به سطح قابل اعتمادی برسد.
🛠 زیرساخت و توسعه ایجنت‌ها
نقشه راه جامع یادگیری AI Agents
بررسی مهارت‌های کلیدی برای توسعه عامل‌های هوشمند از پایتون تا معماری MCP. نقشه راه جامع یادگیری AI Agents
🔗 مشاهده پست
تجربه ساخت زیرساخت اختصاصی ایجنت‌ها
پیاده‌سازی Hermes در تیم Artie برای شخصی‌سازی دستیارهای هوشمند کاری.
🔗 نسخه مفصل در سایت
بهینه‌سازی هوش مصنوعی با Agent, Loop و Graph
راهنمای تبدیل هوش مصنوعی از یک ابزار ساده به همکار مستقل و قدرتمند.
🔗 مطالعه کامل در سایت
مهندسی هارنس: ساخت ایجنت‌های قابل اعتماد
چارچوب عملیاتی ۶ لایه‌ای برای کاهش خطای ایجنت‌ها و پایداری در اجرا.
🔗 نسخه مفصل در سایت
🚀 پیشرفت مدل‌ها و سخت‌افزار
معرفی مدل قدرتمند Xing4.0 با معماری MoE
مدل ۲۹ میلیارد پارامتری چاینا تلکام با قابلیت پنجره متنی تا ۵۱۲ هزار توکن. معرفی مدل قدرتمند Xing4.0 با معماری MoE
🔗 مشاهده پست
معماری MoE: راهنمای مهندسی استنتاج
بررسی فنی مدل‌های Mixture of Experts برای کاهش هزینه‌های محاسباتی.
🔗 جزئیات کامل در سایت
پیش‌بینی انویدیا از آینده هوش مصنوعی فیزیکی
جن‌سون هوانگ بر نقش ربات‌های انسان‌نما در جبران کمبود نیروی کار تاکید کرد.
🔗 مشاهده پست
🔬 کاربردهای تخصصی و پژوهشی
راهنمای جامع Fine-tuning مدل‌های کوچک
آموزش تنظیم دقیق مدل‌ها با QLoRA و مدیریت داده‌های اختصاصی.
🔗 ادامه مطلب در سایت
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما