مدل‌های استدلالی، ارتقاء مهارت تیم مهندسی، مدل‌های پایه برای سری‌های زمانی و تجسم ساختارهای پنهان

مدل‌های استدلالی با فعال کردن حل مسئله گام به گام، و نه فقط پیش‌بینی متن، در حال بازتعریف هوش مصنوعی هستند. این مدل‌ها دقت و عمق بیشتری را به ارمغان می‌آورند — اما با هزینه بالاتر. با رسیدن به محدودیت‌های مقیاس‌پذیری، استدلال تکامل بعدی در مدل‌های زبان بزرگ (Large Language Models) را نشان می‌دهد.

هوش مصنوعی در حال بازتعریف مهندسی است — قدرت‌بخشی به تولید کد، عامل‌های خودکار (autonomous agents) و سیستم‌های چندوجهی (multimodal systems). تسلط بر ابزارهایی مانند مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)، مهندسی پرامپت (prompt engineering) و آماده‌سازی داده‌ها (data wrangling) اکنون برای هر توسعه‌دهنده مدرنی ضروری است.

مدل‌های پایه (Foundation models) در حال ایجاد انقلابی در تحلیل سری‌های زمانی هستند — امکان پیش‌بینی بدون نمونه (zero-shot forecasting)، تشخیص ناهنجاری (anomaly detection) و موارد دیگر را در حوزه‌های اقلیم، مراقبت‌های بهداشتی و مالی با معماری‌های الهام‌گرفته از GPT مانند Temple و TimeD فراهم می‌کنند.

کشف کنید که چگونه Docling ساختار را در اسناد پیچیده آشکار می‌کند — با حفظ طرح‌بندی، زمینه و قالب‌بندی برای تقویت گردش‌کارهای هوش مصنوعی، از RAG (تولید مبتنی بر بازیابی) گرفته تا آموزش LLM (مدل زبان بزرگ).

این دیدگاه‌ها تصویر قانع‌کننده‌ای از چگونگی تقویت تخصص انسانی توسط هوش مصنوعی به جای جایگزینی آن، و همچنین چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو را ترسیم می‌کنند.