วันที่อ้างอิง 2026-11-03
การรัน 2026-11-03 21:00:25
S&P 500
7,569
NDX 100
28,180
VIX
20.82
US 10Y
4.95%
DXY
101.86
WTI
$96.60
Gold
$3,932
USD/KRW
1,344
SOX
10,599
Trump Approve
35.4%
S&P 500
7,569
NDX 100
28,180
VIX
20.82
US 10Y
4.95%
DXY
101.86
WTI
$96.60
Gold
$3,932
USD/KRW
1,344
SOX
10,599
Trump Approve
35.4%
← ผู้นำ AI: การย้ายงานและงานวิจัย
แล็บเกิดใหม่

Ashish Vaswani

Essential AI

เหตุผลที่ติดตาม: ผู้เขียนหลักของ Transformer

การย้ายงาน

ยังไม่มีการย้ายงานที่เผยแพร่

งานวิจัย

งานวิจัย2026-10-28

การพัฒนาโมเดล AI ประสิทธิภาพสูงที่สามารถปฏิบัติงานที่ซับซ้อนได้

Nemotron 3.5 Super and Lightning: Open, Efficient Mixture-of-Experts Hybrid Mamba-Transformer Models for Agentic AI
Ashish Vaswani และอีก 499 คน
ทำอะไร
คณะนักวิจัยได้พัฒนา Nemotron 3.5 Super และ Lightning ซึ่งเป็นโมเดล AI แบบเปิดที่เหมาะสำหรับการใช้เหตุผล การเข้าใจบริบทRiยาวยาว และการปฏิบัติงานแบบอัตโนมัติ
ผลลัพธ์หลัก
โมเดล Super ทำคะแนนในการประเมินด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์ได้ 51.78% ซึ่งเหนือกว่ารุ่นก่อนหน้า แม้จะใช้พารามิเตอร์ที่ทำงานจริงน้อยกว่า และแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพการประมวลผลที่สูงผ่านการปรับแต่งที่หลากหลาย
ความสำคัญ
งานวิจัยนี้แสดงให้เห็นถึงความเป็นไปได้ในการยกระดับประสิทธิภาพและสมรรถนะของโมเดลขนาดใหญ่ไปพร้อมๆ กัน เพื่อให้สามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้จริงในหลากหลายสภาพแวดล้อมสรุปโดย AI
งานวิจัย2026-10-07

พัฒนาวิธีการทำนายประสิทธิภาพของโค딩เอเจนต์จากโมเดล AI พื้นฐานล่วงหน้า

Before They Can Solve: Predicting Post-Training Coding-Agent Performance from Base Models
Ashish Vaswani และอีก 21 คน
ทำอะไร
พัฒนาหน้าจอประเมินสามแบบที่ใช้ประโยชน์จากเส้นทางความสำเร็จของโค딩เอเจนต์ผ่านการฝึกฝนภายหลัง เพื่อประเมินศักยภาพของโมเดล AI พื้นฐาน
ผลลัพธ์หลัก
วิธีการประเมินทั้งสามแบบที่พัฒนาขึ้น สามารถทำนายการจัดอันดับของกลุ่มโมเดลโอเพนซอร์สให้ใกล้เคียงกับประสิทธิภาพจริงได้
ความสำคัญ
นำเสนอความเป็นไปได้ในการนำการประเมินมาตรฐานของโค딩เอเจนต์ไปใช้ในการประเมินโมเดลพื้นฐานในอนาคตสรุปโดย AI
งานวิจัย2026-10-06

OTel เปิดเผยข้อมูลและโมเดล AI สำหรับอุตสาหกรรมโทรคมนาคมโดยเฉพาะ

OTel: Open Telco AI Datasets, Benchmarks, and Models
Ashish Vaswani และอีก 17 คน
ทำอะไร
คณะนักวิจัยได้เปิดตัวทรัพยากร 'Open Telco (OTel)' ซึ่งรวบรวมชุดข้อมูล เกณฑ์การประเมิน และโมเดลที่ได้รับการฝึกฝนมา ซึ่งจำเป็นสำหรับการฝึกอบรม AI เฉพาะทางด้านโทรคมนาคม
ผลลัพธ์หลัก
โมเดลที่ใช้ OTel ทำผลงานได้ 93.1%, 0.947 และ 87.8% ตามลำดับ ในด้านการค้นหาข้อมูลโทรคมนาคม การจัดอันดับเอกสารใหม่ และการประเมินความแม่นยำของโมเดลภาษา
ความสำคัญ
การเปิดตัวครั้งนี้มอบจุดเริ่มต้นที่สามารถทำซ้ำได้ เพื่อส่งเสริมการวิจัยและประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในด้านโทรคมนาคมสรุปโดย AI
งานวิจัย2026-05-27 · arXiv.org

พัฒนาเครื่องมือวินิจฉัยเพื่อติดตามการเปลี่ยนผ่านจากการท่องจำสู่การ generalization ระหว่างการฝึกอบรมปัญญาประดิษฐ์

A Training-Time Diagnostic for Generalization via the Log-Alignment Ratio
Ashish Vaswani และอีก 1 คน
ทำอะไร
ได้ศึกษาходилวิธีการวินิจฉัยที่ใช้ 'อัตราส่วนการจัดแนวล็อก (Log-Alignment Ratio หรือ LAR)' ซึ่งวัดพารามิเตอร์และการเปิดใช้งาน เพื่อติดตามว่าปัญญาประดิษฐ์กำลังท่องจำข้อมูลเพียงอย่างเดียวหรือกำลังเรียนรู้จริงๆ
ผลลัพธ์หลัก
LAR สามารถตรวจจับการเปลี่ยนแปลงความสามารถในการ generalization และสัญญาณของการ overfitting ของปัญญาประดิษฐ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยไม่ต้องใช้ข้อมูลตรวจสอบเพิ่มเติม
ความสำคัญ
ช่วยให้สามารถวินิจฉัยประสิทธิภาพของ AI ในระหว่างกระบวนการฝึกอบรมได้โดยไม่ต้องใช้ข้อมูลตรวจสอบแยกต่างหาก ซึ่งอาจมีส่วนช่วยในการพัฒนาเทคโนโลยีการจัดการการฝึกอบรมโมเดลที่มีประสิทธิภาพในอนาคตสรุปโดย AI

หน้านี้รวบรวมงานวิจัยที่เผยแพร่ ประกาศอย่างเป็นทางการ และรายงานข่าว เพื่อเป็นข้อมูลเท่านั้น บทสรุปงานวิจัยเขียนโดย AI จากบทคัดย่อและตรวจสอบโดยผู้ดูแล อาจแตกต่างจากต้นฉบับ โปรดตรวจสอบต้นฉบับสำหรับเนื้อหาสำคัญ ไม่ใช่คำแนะนำให้ซื้อหรือขายหลักทรัพย์ใดหรือคำปรึกษาด้านการลงทุน การย้ายงานอ้างอิงประกาศอย่างเป็นทางการหรือสื่อหลัก และประวัติการทำงานบางส่วนอ้างอิงจาก Wikidata (CC0) บทสรุปในหน้านี้แปลโดย AI จากฉบับภาษาเกาหลีที่ผู้ดูแลตรวจสอบแล้ว

🐩 สนับสนุนค่าขนม Kobong
코봉이
หากหน้านี้เป็นประโยชน์กับคุณ การสนับสนุนค่าขนมให้ Kobong ก็ยินดีต้อนรับ 🦴
💬 ความคิดเห็นชุมชน
ชื่อเล่นไม่ระบุตัวตนตาม IP · อาจถูกดำเนินการหากใช้คำหยาบ/สแปม
กำลังโหลด...