تعلم و استخدام الذكاء الاصطناعي
-
Models.dev تحل مشكلة البحث عن مواصفات نماذج الذكاء الاصطناعي
Models.dev قاعدة بيانات مجتمعية تجمع مواصفات وأسعار نماذج الذكاء الاصطناعي مع API مجاني للوصول السريع للمعلومات الفنية والتسعير
أكمل القراءة » -
إنفيديا تكسر معادلة السرعة والدقة بنماذج Nemotron-Labs الهجينة
إنفيديا تكسر معادلة السرعة والدقة بنماذج Nemotron-Labs التي تدمج ثلاثة أنماط توليد وتحقق 6.4 أضعاف الأداء التقليدي
أكمل القراءة » -
TML-Interaction-Small: تقنية المحادثة الذكية بـ 276 مليار معامل
TML-Interaction-Small يغير قواعد المحادثة الذكية بمعالجة متزامنة للصوت والفيديو والنص باستخدام 276 مليار معامل وزمن استجابة 0.40 ثانية
أكمل القراءة » -
Anthropic تطور نظام مراقبة رموز التفكير في Claude SDK
Anthropic SDK Python v0.104.0 يدعم thinking-token-count لمراقبة استهلاك رموز التفكير الداخلي في Claude لأول مرة مع النسخة بيتا
أكمل القراءة » -
LLaMA.cpp يطور نواة Vulkan موحدة لتسريع نماذج الصوت
LLaMA.cpp الإصدار b9279 يدمج خمس عمليات Snake في نواة Vulkan واحدة مع 22 حزمة للمنصات لتحسين BigVGAN وVocos
أكمل القراءة » -
كيف يحل الذكاء الاصطناعي معضلة التيه في العوالم ثلاثية الأبعاد
تقنية جديدة تدمج الإعمار المستمر مع الذاكرة السياقية لحل مشكلة الاستكشاف بالفضول الاصطناعي في البيئات المعقدة وتحقيق تعميم فعال عبر…
أكمل القراءة » -
Vector Policy Optimization: خوارزمية التدريب على التنوع تتفوق في البحث
Vector Policy Optimization تطور خوارزمية GRPO لتدريب نماذج اللغة على إنتاج حلول متنوعة وتحسين أداء البحث وقت الاستنتاج بشكل جذري
أكمل القراءة » -
مطور يحل مشكلة استهلاك VRAM بتقنية تُسرّع LLM 48 مرة
KVBoost تُسرّع استدلال نماذج اللغة الكبيرة 48 مرة وتقلل استهلاك VRAM إلى 8GB عبر إعادة استخدام KV cache على مستوى…
أكمل القراءة » -
CODA تكسر عقدة البيانات في أنظمة تدريب Transformer
CODA تقنية GEMM-Epilogue ثورية تحل عقدة البيانات في تدريب Transformer عبر دمج العمليات أثناء بقائها على الشريحة بدلاً من نقلها…
أكمل القراءة » -
Anna’s Archive تصدر دليل llms.txt: 5 طرق للوصول المنظم للبيانات
Anna's Archive تصدر ملف llms.txt جديد مع 5 طرق وصول منظم لنماذج اللغة الكبيرة، محولة الصراع التقني إلى شراكة مستدامة…
أكمل القراءة »
