دنبال کردن سوالات تا جایی که پیش می‌برند.
بیلی فلانیگان، محقق چند رشته‌ای MIT، از کودکی کنجکاو و خلاق بوده و این کنجکاوی او را به سمت تحقیقات پیشرفته در علوم کامپیوتر، علوم سیاسی و مهندسی هدای...
بیشتر بخوانیداخبار و رویدادها
آخرین خبرهای دنیای هوش مصنوعی
به‌روزترین اخبار حوزه هوش مصنوعی، تکنولوژی و یادگیری ماشین را از معتبرترین منابع جهانی دنبال کنید.
شکاف محاسباتی هوش مصنوعی: شرکت‌ها زیرساخت را سریع‌تر از آنچه می‌توانند هزینه‌های آن را اندازه‌گیری کنند، خریداری می‌کنند.
شرکت‌ها به سرعت در زیرساخت هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری می‌کنند، اما درک و کنترل جنبه‌های اقتصادی این سرمایه‌گذاری‌ها عقب مانده است و این شکاف محاسباتی، چا...
بیشتر بخوانید
شکاف امنیتی عامل‌ها: ۵۴ درصد از شرکت‌ها قبلاً یک حادثه مربوط به عامل هوش مصنوعی داشته‌اند و اکثر آن‌ها هنوز به عامل‌ها اجازه می‌دهند اعتبارنامه‌ها را به اشتراک بگذارند.
شرکت‌ها در حال استقرار سریع عامل‌های هوش مصنوعی هستند، اما کنترل‌های امنیتی لازم برای مهار آن‌ها عقب مانده است و منجر به شکاف امنیتی عامل‌ها و افزایش ...
بیشتر بخوانیدشکاف زمینه هوش مصنوعی: سازمان‌های هوش مصنوعی شرکتی مشکل اعتماد دارند، نه مشکل بازیابی - و بیشتر آن‌ها هنوز در حال ساخت راه حل هستند.
اکثر شرکت‌ها در حال ساخت زیرساخت هوش مصنوعی هستند که با شکاف اطلاعاتی - یعنی ارائه پاسخ‌های با اعتماد به نفس اما نادرست به دلیل اطلاعات ناقص یا متناقض...
بیشتر بخوانیدشکاف ارزیابی عامل: سازمان‌های هوش مصنوعی سازمانی مشکل هم‌راستایی با واقعیت دارند، نه مشکل پوشش - و با این حال بیشتر آن‌ها محصول را به تولید می‌فرستند.
سازمان‌ها در حال افزایش استقلال هوش مصنوعی هستند، اما اعتماد به ارزیابی‌های خودکار برای کنترل آن کاهش یافته و این شکاف ارزیابی منجر به استقرار هوش مصن...
بیشتر بخوانید
راهی بهتر برای تبدیل طرح‌های دو بعدی به مدل‌های سه بعدی برای نمونه‌سازی سریع.
مهندسان اغلب از مدل‌های بینایی-زبانی برای تولید طرح‌های جدید مانند قطعات هواپیما یا خودرو استفاده می‌کنند. ...
بیشتر بخوانید
هماهنگی عامل‌محور: سازمان‌های هوش مصنوعی سازمانی مشکل استقرار دارند، نه مشکل پلتفرم - و بیشتر آن‌ها چت‌بات‌ها را عامل می‌نامند.
شرکت‌ها به سمت پلتفرم‌های ارائه‌دهنده مدل (به ویژه Claude از Anthropic) برای هماهنگی عامل‌ها گرایش دارند، اما بیشتر پیاده‌سازی‌ها هنوز در سطح چت‌بات ه...
بیشتر بخوانید
۳ پرسش: شفافیت عصبی و آینده طراحی هوش مصنوعی
محققان MIT ابزاری به نام "شفافیت عصبی" را توسعه داده‌اند که به کاربران اجازه می‌دهد تا قبل از تعامل، نحوه عملکرد شبکه‌های عصبی هوش مصنوعی شخصی‌سازی‌شد...
بیشتر بخوانید
کمک به مدل‌های هوش مصنوعی برای انطباق با دنیای واقعی.
محقق MIT، دواورات شاه، با توسعه مدلی به نام Ikigai Labs، به دنبال بهبود تصمیم‌گیری‌های تجاری با استفاده از هوش مصنوعی و استخراج کارآمد اطلاعات از داده...
بیشتر بخوانید