آیا هوش مصنوعی می‌تواند بازار آینده را پیش‌بینی کند؟
یک پژوهش تازه نشان می‌دهد ترکیب داده‌های رفتاری و زمینه‌ای می‌تواند دقت پیش‌بینی بازار و کیفیت تصمیم‌سازی بانکی را به‌طور چشمگیر افزایش دهد.
تعریف AGI با عدد؛ معرفی مدل امتیازدهی شناختی
پژوهشی تازه با تکیه بر مدل‌های روان‌شناسی شناختی، چارچوبی عددی برای تعریف و سنجش AGI ارائه می‌دهد و ابهام این مفهوم را کاهش می‌دهد.
پیشنهاد IBM برای طراحی استراتژی داده در ۶ گام
IBM چارچوبی ۶ مرحله‌ای برای طراحی استراتژی داده ارائه می‌دهد تا سازمان‌ها با مدیریت بهینه داده‌ها و تقویت سواد داده‌ای کارکنان، از ظرفیت هوش مصنوعی سنتی و مولد بهره‌مند شوند.
واژه‌نامه هوش مصنوعی
این واژه‌نامه با تکیه بر منابع MIT و گردآوری پروفسور حسین رهنما، تعاریف به‌روز و قابل‌فهم از مفاهیم کلیدی هوش مصنوعی را برای مخاطبان فارسی‌زبان ارائه می‌دهد.
چگونه داشبوردها به ابزار اقدام تبدیل می‌شوند
در بسیاری از سازمان‌ها، ابزارهایی وجود دارد که داده‌ها را در قالب یک صفحه‌ی خلاصه‌شده با نمودارها و شاخص‌ها نشان می‌دهند؛ به این صفحه‌ها «داشبورد» می‌گویند. هدف از داشبورد این است که مدیر یا کاربر بتواند وضعیت کلیدی سازمان را یک‌جا ببیند. اما واقعیت این است که بسیاری از این داشبوردها فقط به یک نمایشگر […]
آینده عامل‌های هوش مصنوعی: SLM بر غول‌ها غلبه می‌کند؟
مدل‌های زبانی کوچک در بسیاری از وظایف عامل‌محور می‌توانند هزینه و تأخیر را کاهش دهند. این مقاله استدلال انویدیا و محدودیت‌های این رویکرد را بررسی می‌کند.
مصورسازی داده‌ها: انقلابی در تحلیل مالی و تصمیم‌گیری در صنعت بانکداری
مصورسازی داده، اعداد و داده‌های پیچیده بانکی را به نمودارها و داشبوردهای قابل‌فهم تبدیل می‌کند و به تحلیل روندها و تصمیم‌گیری کمک می‌کند.
مدلی نو از هوش مصنوعی که کنترل را به صاحبان داده بازمی‌گرداند
FlexOlmo روشی برای آموزش مدل زبانی با داده‌های جداگانهٔ صاحبان داده ارائه می‌کند. این مقاله سازوکار آن و پیامدهایش برای کنترل داده را توضیح می‌دهد.
انویدیا ۴ تریلیون دلاری؛ سیگنال ورود به عصر ابرساختارهای هوش مصنوعی
رکورد ارزش بازار انویدیا در سال ۲۰۲۵ نشانه‌ای از رشد تقاضا برای زیرساخت هوش مصنوعی بود. مقاله، عوامل این رشد و مقایسه‌های اقتصادی آن زمان را مرور می‌کند.
چگونه هوش مصنوعی جلوی هک‌شدن بانک را می‌گیرد؟
تشخیص ناهنجاری با تحلیل رفتار و لاگ‌های سامانه‌های بانکی به شناسایی تهدیدهای احتمالی کمک می‌کند؛ دقت هشدارها به کیفیت داده و زمینهٔ رخداد وابسته است.