وبلاگ تحقیقات هوش مصنوعی

جدیدترین مقالات تحقیقاتی هوش مصنوعی از arXiv را کشف کنید — به‌روزرسانی خودکار روزانه برای پژوهشگران و علاقه‌مندان.

۶۸ مقاله · به‌روزرسانی روزانه

arXiv:2608.26090ترجمه شده

یافتن و استفاده از متغیرهای پنهان قابل تفسیر در یک مدل بنیادی نوترونی با خودکارگذارهای پراکنده

Raphaël Bonnet-Guerrini، Johann Ioannou-Nikolaides، Inar Timiryasov، Vincenzo Piuri

ما نخستین کاربرد تفسیر مکانیکی مبتنی بر رمزگشای تنک-خارجی را در فیزیک ذرات ارائه می‌دهیم. با بررسی یک مدل پایه‌ی نوترینو که بر داده‌های IceCube آموزش دیده و برای بازسازی جهت تنظیم شده است، مجموعه‌ای معتبر از مفاهیم فیزیک…

arXiv:2608.26088ترجمه شده

User Safety: safe

Evelyn Ma، Rama Kumar Pasumarthi، Kishwar Shafin، Mandar Sharma و 24 نفر دیگر

User Safety: safe

arXiv:2608.26083ترجمه شده

تجزیه ICON: توضیحات چندمتغیره سطح مفهوم برای نمایش‌های عمیق برای بررسی مدل

Roshan Prakash Rane، Marco Simnacher، Manuel Pfeuffer، Marc-Andre Schulz و 6 نفر دیگر

شبکه‌های عصبی عمیق اغلب از ارتباطات جعلی در داده‌های آموزشی خود بهره می‌برند؛ نقصی که با نام یادگیری میانبر شناخته می‌شود. روش‌های تبیین‌پذیری مبتنی بر مفهوم، برای شناسایی این میانبرها، با بررسی این پرسش عمل می‌کنند که آ…

arXiv:2608.26074ترجمه شده

گیتینگ پیش از تعهد: پیش‌بینی واگرایی قصد به‌منظور جلوگیری از شکست‌های تصمیم‌گیری پس از تعامل در رانندگی خودران

Cong Xu، Ravi Sankar

تفسیر نادرست قصد در طول تعاملات خودرو، به شکست‌های مکرر برنامه‌ریزی منجر می‌شود. ما یک لایهٔ تصمیم‌گیری را بررسی می‌کنیم که در آن یک ماژول قصد هدایت‌شونده با زبان، توصیف‌گرهای ساختاریافته را می‌خواند، یک امتیاز واگرایی ه…

arXiv:2608.26070ترجمه شده

پیشوند لغزان برای مقیاس‌پذیری کارآمد در زمان آزمون

Niklas Muennighoff، Zhengyang Wang، Zeyi Chen، Weijia Shi و 14 نفر دیگر

مقیاس‌دهی در زمان آزمون (test-time scaling) با بهره‌گیری از محاسبات اضافی در زمان آزمون، عملکرد مدل را بهبود می‌بخشد؛ برای نمونه، به مدل‌های زبانی اجازه می‌دهد هنگام حل یک مسئله، استدلال طولانی‌تری داشته باشند. از آنجا ک…

arXiv:2608.24876ترجمه شده

تکامل حافظه کاری تجربه‌ای بازگشتی برای چارچوهای عامل با افق طولانی

Zhaochen Yu، Yingcheng Wu، Zhenfei Yin، Kaiyuan Chen و 4 نفر دیگر

بهبود خود‑بازگشتی (RSI) در وظایف افق‌طولانی دشوار می‌ماند؛ جایی که سابقه‌های رشدگی وضعیت وظیفه را مبهم می‌سازند و فراخوانی مهارت را نامتناسب می‌کنند. ما Recuris را معرفی می‌کنیم، یک معماری حافظه تجربی‑کار بازگشتی برای وظ…

arXiv:2608.24870ترجمه شده

SPO++: بهینه‌سازی خط‌مشی هم‌راستا با جریان برای یادگیری تقویتی عاملی ناهم‌زمان

Kai Ruan، Jinghao Lin، Qianshan Wei، Ziqi Zhou و 1 نفر دیگر

یادگیری تقویتی نسبی به گروه، منتظر بازپخش‌های همزاد یکسان از یک پیام می‌ماند که برای مسیرهای ابزی طولانی و هزینه‌بر متغیر است. بهینه‌سازی سیاست تک‌جریانی (SPO) با حذف این وابستگی، با استفاده از یک برآورد ارزش سطحی از پیا…

مقالات منبع از arXiv cs.AI

به‌روزرسانی خودکار روزانه با جدیدترین تحقیقات هوش مصنوعی