در یک سال گذشته، مکرراً به ما گفته شده که هوش مصنوعی در حال ایجاد انقلابی در بهرهوری است؛ کمک به نوشتن ایمیلها، تولید کد و خلاصهسازی اسناد. اما اگر واقعیتِ نحوه استفاده مردم از هوش مصنوعی کاملاً متفاوت از آن چیزی باشد که به ما گفتهاند چطور؟ یک مطالعه
آخرین بهروزرسانی در استاندارد MCP با ایجاد لایههای امنیتی قویتر، زیرساخت سازمانی را مقاومتر کرده و باعث میشود عاملهای هوش مصنوعی از «مرحله آزمایشی» به «مرحله بهرهبرداری واقعی» برسند. طی یک سال از ایجاد این پروژه متنباز توسط آنتروپیک، نسخه تازهای از این استاندارد منتشر شد؛ نسخهای که مستقیما به
نویسنده: استیون لیوی درحالیکه انویدیا، اوپنایآی، گوگل و مایکروسافت شراکتها و قراردادهایی با هم منعقد میکنند، صنعت هوش مصنوعی بیشتر شبیه یک ماشین واحدِ بههمپیوسته به نظر میرسد. این برای ما چه معنایی دارد؟ همه چیز، مانند بسیاری از اتفاقات دیگر، با ایلان ماسک آغاز شد. در اوایل دهه ۲۰۱۰،
اگر یک مدل فقط دادههای رفتاری را ببیند، بخشی از تصویر را از دست میدهد؛ اگر فقط دادههای زمینهای را ببیند نیز همینطور. اما وقتی این دو دنیا کنار هم قرار میگیرند، چه اتفاقی میافتد؟ برای یافتن پاسخ، سراغ یکی از تازهترین پژوهشهای علمی رفتیم؛ پژوهشی که هرچند درباره بازار
سالهاست تعریف هوش مصنوعی عمومی میان پژوهشگران مانند سایهای روی دیوار جابهجا میشود؛ نسلهای تازه مدلها میرسند و ادعا میکنند پیشرفتی رقم زدهاند؛ اما هنوز روشن نیست دقیقاً از چه سخن میگوییم. در چنین فضایی توجهها به سمت پژوهشگرانی میرود که از نزدیک با چالشهای فنی این حوزه درگیر بودهاند.
در عصر هوش مصنوعی، داده دیگر صرفاً یک دارایی نیست؛ بلکه زیربنای تصمیمگیری هوشمند، نوآوری و رقابتپذیری سازمانهاست. همه کاربردهای هوش مصنوعی متکی به داده است که اهمیت داشتن یک استراتژی داده دقیق و منسجم را بیش از پیش بالا برده است. اما نکتهی کلیدی این است که همهی رویکردهای
