احتمال کشف اولین آشکارساز ماده تاریک توسط دانشمندان

ببینید چرا امنیت ایمیل در سال ۲۰۲۵ برای ۲.۵ میلیارد کاربر جیمیل اهمیت ویژه‌ای دارد. با افزایش تهدیدهای هوش مصنوعی، راهکارهای جدید گوگل، سطح ایمنی ایمیل‌ها را به شکلی بی‌سابقه ارتقا می‌دهند.

ایمیل در ۲۰۲۵: عصر جدید امنیت و دگرگونی

ایمیل، پایه و اساس ارتباطات امروزی، مدام مورد حمله قرار می‌گیرد. گوگل بیش از ۹۹.۹٪ هرزنامه‌ها، فیشینگ و بدافزارها را مسدود می‌کند. اما با وجود این تلاش‌ها، اف‌بی‌آی و متخصصان امنیت سایبری هشدار می‌دهند که با ظهور ابزارهای پیشرفته هوش مصنوعی، تهدیدها پیچیده‌تر می‌شوند. سال ۲۰۲۵ برای ۲.۵ میلیارد کاربر جیمیل، زمان مهمی برای ارزیابی مجدد روش‌های استفاده از ایمیل است. چرا که نوآوری‌های جدید، حفاظت پیشرفته‌ای را نوید می‌دهند، اما چالش‌های جدیدی را نیز ایجاد می‌کنند.

تکامل تهدیدات ایمیل

جیمیل مدت‌هاست که در امنیت ایمیل پیشرو است. این سرویس از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) برای مسدود کردن محتوای مخرب استفاده می‌کند. این ابزارهای هوش مصنوعی، تشخیص هرزنامه را ۲۰٪ بهبود داده‌اند. همچنین می‌توانند روزانه ۱۰۰۰ برابر بیشتر از هرزنامه‌های گزارش‌شده توسط کاربر را پردازش کنند. اما همین پیشرفت‌های هوش مصنوعی توسط مجرمان سایبری برای ساخت کلاهبرداری‌های شخصی‌سازی‌شده و فریبنده استفاده می‌شود. به گفته McAfee، این کلاهبرداری‌های تولیدشده توسط هوش مصنوعی، منابع مورد اعتماد مانند بانک‌ها، کارفرمایان یا حتی اعضای خانواده را جعل می‌کنند. این باعث می‌شود تشخیص آنها سخت‌تر و موفقیت آنها بیشتر شود.

مقیاس این مشکل نگران‌کننده است. طبق Mailmodo، تنها در ماه دسامبر، هرزنامه ۴۶.۸٪ از ترافیک ایمیل جهانی را تشکیل می‌داد. این آسیب‌پذیری مداوم به دلیل طراحی اولیه ایمیل است: هر کسی که آدرس ایمیل دارد می‌تواند به صندوق ورودی شما دسترسی پیدا کند. این آدرس‌ها اغلب به عنوان شناسه اصلی در کنار رمزهای عبور برای حساب‌های آنلاین استفاده می‌شوند. بنابراین به راحتی جمع‌آوری، افشا و مورد سوءاستفاده قرار می‌گیرند.

راهکارهای نوین در افق

برای رفع این آسیب‌پذیری‌ها، شرکت‌ها در حال معرفی ابزارهای انقلابی هستند. هدف بازگرداندن امنیت به ایمیل است. ویژگی “Hide My Email” اپل به کاربران اجازه می‌دهد نام‌های مستعار ایمیل منحصر به فرد و تصادفی ایجاد کنند. این نام‌های مستعار به حساب اصلی آنها ارسال می‌شوند. این کار آدرس‌های ایمیل واقعی را خصوصی نگه می‌دارد و دریافت هرزنامه را کاهش می‌دهد. گوگل نیز در حال توسعه راهکاری مشابه برای جیمیل به نام “Shielded Email” است. این ویژگی کاربران را قادر می‌سازد نام‌های مستعار یکبار مصرف یا با کاربرد محدود ایجاد کنند.

این ابزارها گام مهمی در حفاظت از اطلاعات شخصی هستند. اما چالش‌هایی را نیز برای بازاریابان ایجاد می‌کنند. زیرا آدرس‌های ایمیل یکبار مصرف می‌توانند تعامل را کاهش دهند و باعث افزایش حساب‌های غیرفعال در پایگاه‌های داده شوند.

چرا یک آدرس ایمیل جدید مهم است

حتی با وجود فناوری‌های پوشاندن پیشرفته مانند Hide My Email و Shielded Email، اگر آدرس ایمیل اصلی شما قبلاً به خطر افتاده باشد، تاثیر این ابزارها کم می‌شود. سال‌ها قرار گرفتن در معرض خطر می‌تواند یک آدرس ایمیل قدیمی را به “تله‌ای” برای هرزنامه و تهدیدات سایبری تبدیل کند. انتقال به یک آدرس ایمیل جدید و خوب محافظت‌شده در سال ۲۰۲۵ می‌تواند تغییر بزرگی ایجاد کند. این کار به کاربران اجازه می‌دهد از ویژگی‌های امنیتی مدرن استفاده کنند و همزمان خطرات را به حداقل برسانند.

برای مدیریت این انتقال، کاربران می‌توانند از این روش‌ها استفاده کنند:
– انتقال تدریجی ارتباطات مهم به آدرس جدید.
– استفاده از پوشه‌ها، قوانین و ارسال مجدد برای مرتب کردن ایمیل‌های حساب قدیمی.
– استفاده از نام‌های مستعار موقت برای فرم‌های آنلاین و اشتراک‌ها.

نقش هوش مصنوعی روی دستگاه

فناوری‌های غربالگری مرکزی همچنان ضروری هستند. اما آینده امنیت ایمیل در هوش مصنوعی روی دستگاه نهفته است. این ابزارها با تجزیه و تحلیل پیام‌های دریافتی به صورت محلی، می‌توانند هرزنامه‌ها و ایمیل‌های مخربی را که از فیلترهای سمت سرور عبور می‌کنند، شناسایی کنند. این رویکرد، پیشرفت‌ها در مرور ایمن و دفاع در برابر بدافزارها را منعکس می‌کند. در این موارد، هوش مصنوعی سطح دستگاه یک لایه حفاظتی اضافی ارائه می‌دهد.

برای مثال، سیستم‌های ایمیل فعلی اغلب نمی‌توانند تفاوت بین آدرس فرستنده واقعی و نام نمایش داده شده را تشخیص دهند. هوش مصنوعی بهبودیافته می‌تواند چنین ناسازگاری‌هایی را بهتر شناسایی کند و از تلاش‌های فیشینگ که نهادهای مورد اعتماد مانند “پشتیبانی اپل” یا “تأیید X” را جعل می‌کنند، جلوگیری کند.

بازنگری معماری ایمیل

مشکل بزرگتر در معماری قدیمی ایمیل است. برخلاف پلتفرم‌های پیام‌رسانی ایمن مانند WhatsApp یا Slack، ایمیل مکانیسم‌های قوی برای تأیید فرستنده و ارتباط انتخابی ندارد. یک بازنگری اساسی لازم است. بازنگری‌ای که حریم خصوصی، سهولت استفاده و سادگی را بدون کاهش سازگاری در اولویت قرار دهد.

پلتفرم “Xmail” پیشنهادی ایلان ماسک نمونه‌ای از این آینده است: ترکیب جهانی بودن ایمیل با سادگی برنامه‌های پیام‌رسان. اما چنین انتقالی پیچیده است و بعید است که به زودی به طور گسترده پذیرفته شود.

مشابه با پیام‌رسانی RCS

چالش‌های پیش روی جیمیل در دنیای پیام‌رسانی RCS (خدمات ارتباطی غنی) هم دیده می‌شود. مانند ایمیل، RCS به هر کسی که شماره تلفن دارد اجازه ارسال پیام می‌دهد. این باعث افزایش هرزنامه می‌شود. Juniper Research پیش‌بینی می‌کند که ترافیک پیام‌رسانی تجاری RCS از ۳۳ میلیارد پیام در سال ۲۰۲۴ به ۵۰ میلیارد در سال ۲۰۲۵ افزایش یابد. این تلاش‌های فیلتر کردن هرزنامه را پیچیده‌تر می‌کند.

پلتفرم‌هایی مانند WhatsApp می‌توانند هرزنامه را از طریق کنترل‌های متمرکز مدیریت کنند. اما RCS همچنان یک پروتکل غیرمتمرکز با نظارت محدود است. این نیاز به راهکارهای نوین front-end، مشابه آنهایی که برای ایمیل توسعه داده می‌شوند را نشان می‌دهد.

کنترل را در سال ۲۰۲۵ به دست بگیرید

تهدیدات سایبری مدام در حال تکامل هستند. بنابراین کاربران باید به طور فعال از هویت دیجیتال خود محافظت کنند. استفاده از فناوری‌های جدید مانند Shielded Email یا Hide My Email اولین گام مهم است. همچنین، ایجاد یک آدرس ایمیل جدید فرصتی برای اجرای بهترین روش‌ها فراهم می‌کند:
– از نام‌های مستعار یکبار مصرف برای ارتباطات غیر ضروری استفاده کنید.
– رمزهای عبور را مرتب به‌روز کنید و احراز هویت دو مرحله‌ای را فعال کنید.
– صندوق ورودی خود را برای فعالیت‌های مشکوک بررسی کنید و تلاش‌های فیشینگ را گزارش دهید.

با پذیرش این تغییرات، کاربران می‌توانند خطرات را کاهش دهند و با تغییرات امنیت ایمیل هماهنگ شوند. با نزدیک شدن به سال ۲۰۲۵، اکنون زمان آن رسیده است که در مورد نحوه استفاده و محافظت از صندوق‌های ورودی خود دوباره فکر کنیم.

اگر به خواندن کامل این مطلب علاقه‌مندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: forbes

آیا ذراتی به نام فرمیون، با سفر در بُعد پنجمی پیچ‌خورده، می‌توانند راز ماده تاریک را فاش کنند؟ پژوهشگران بر این باورند که این نظریه نوآورانه می‌تواند گره از یکی از بزرگترین معماهای فیزیک باز کند. بیایید ببینیم چگونه این ایده، ماده تاریک گریزان را به بُعدی کاملاً جدید پیوند می‌دهد.

بُعدی جدید برای شناخت ماده تاریک

ماده تاریک، ماده‌ای اسرارآمیز که حدود ۷۵٪ از کل ماده جهان را تشکیل می‌دهد، مدت‌هاست ذهن دانشمندان را به خود مشغول کرده است. با وجود نقش مهم آن در پدیده‌های گرانشی و حفظ ساختار کیهان، تاکنون مستقیماً مشاهده نشده است. مطالعه‌ای جدید در The European Physical Journal C فرضیه‌ای جذاب را مطرح می‌کند: ماده تاریک می‌تواند با ذراتی که در بُعد پنجمی پیچ‌خورده حرکت می‌کنند، در ارتباط باشد.

این نظریه بر پایه‌ی مدل «بُعد اضافی پیچ‌خورده» (warped extra dimension : WED) بنا شده که اولین بار در سال ۱۹۹۹ ارائه شد. پژوهشگران اسپانیایی و آلمانی این مفهوم را گسترش داده و پیشنهاد می‌کنند که فرمیون‌ها – ذرات زیراتمی مانند الکترون‌ها و کوارک‌ها – می‌توانند با این بُعد اضافی برهم‌کنش داشته باشند. این رویکرد جدید نه‌تنها توضیحی احتمالی برای ماده تاریک ارائه می‌دهد، بلکه به حل برخی دیگر از ابهامات مدل استاندارد فیزیک نیز کمک می‌کند.

فرمیون‌ها و بُعد پنجم: چه نقلی دارند؟

در مرکز این نظریه، این ایده قرار دارد که فرمیون‌ها می‌توانند از دریچه‌ای به بُعد پنجم پیچ‌خورده وارد شوند و چیزی را ایجاد کنند که پژوهشگران آن را «ماده تاریک فرمیونی» می‌نامند. این ذرات می‌توانند جرم خود را به این بُعد اضافی منتقل کنند و بقایای ماده تاریک را تشکیل دهند که خارج از محدوده جهان قابل مشاهده ما وجود دارند.

پژوهشگران تأکید می‌کنند که مدل استاندارد فیزیک، کاندیدای مناسبی برای ماده تاریک ندارد. این محدودیت نشان می‌دهد که برای توضیح پدیده‌های توجیه‌نشده – مانند اینکه چرا ماده تاریک با ذرات معمولی برهم‌کنش ندارد یا رفتار آنها را مختل نمی‌کند – به «فیزیک جدید» نیاز داریم.

این مطالعه با معرفی مفهوم «بخش تاریک» پنج‌بعدی، راهی نو برای حل این ناسازگاری‌ها ارائه می‌دهد. جرم زیاد فرمیون‌ها، که در این فضای پیچ‌خورده ظاهر می‌شوند، می‌تواند کلید درک خواص منحصر به فرد ماده تاریک باشد.

چرا ماده تاریک همچنان گریزان است؟

یکی از مهم‌ترین چالش‌ها در مطالعه ماده تاریک، نامرئی بودن آن است. برخلاف ماده معمولی، ماده تاریک نور را نه جذب می‌کند و نه ساطع می‌کند، بنابراین با روش‌های معمول قابل تشخیص نیست. به همین دلیل، دانشمندان به شواهد غیرمستقیم – مانند اثرات گرانشی آن بر کهکشان‌ها و ساختارهای کیهانی – تکیه می‌کنند.

این نظریه جدید بیان می‌کند که مشاهده ماده تاریک فرمیونی در بُعد پنجم، نیازمند آشکارسازهای پیشرفته موج گرانشی است. این آشکارسازها، که به‌طور فزاینده‌ای در پژوهش‌های علمی استفاده می‌شوند، می‌توانند ردپاهای ظریف این ذرات را که در ابعاد مختلف سفر می‌کنند، شناسایی کنند.

فراتر از مدل استاندارد

پیامدهای این پژوهش فراتر از ماده تاریک است. مدل استاندارد فیزیک، با وجود موفقیت در توضیح بسیاری از جنبه‌های جهان، در پاسخ به برخی پرسش‌های اساسی ناتوان است. برای مثال، نمی‌تواند «مسئله سلسله مراتب» را به‌طور کامل توضیح دهد؛ این مسئله به این موضوع می‌پردازد که چرا بوزون هیگز، با توجه به مقیاس گرانش، بسیار سبک‌تر از حد انتظار است.

مدل WED با در نظر گرفتن بُعد پنجم، چارچوبی برای پرداختن به این مسائل بی‌پاسخ ارائه می‌دهد. فیزیک جدیدی را معرفی می‌کند که می‌تواند شکاف بین نظریه‌های موجود و پدیده‌های مشاهده‌شده را پر کند و راه را برای اکتشافات آینده هموار سازد.

گامی نزدیک‌تر به حل معما

اگرچه مفهوم بُعد پنجم ممکن است شبیه داستان‌های علمی-تخیلی به نظر برسد، اما راهی امیدوارکننده برای حل یکی از بزرگترین معماهای فیزیک ارائه می‌دهد. اگر این نظریه اثبات شود، می‌تواند درک ما از جهان و اجزای پنهان آن را دگرگون کند.

در حال حاضر، جستجو برای یافتن ماده تاریک فرمیونی ادامه دارد. با پیشرفت در تشخیص موج گرانشی و سایر فناوری‌ها، ممکن است پاسخ معمای ماده تاریک نزدیک‌تر از آنچه تصور می‌کنیم باشد. ایده‌ی ذراتی که از دریچه‌ای به بُعدی دیگر سفر می‌کنند، نه تنها جذاب، بلکه گامی جسورانه برای گشودن اسرار کیهان است.

اگر به خواندن کامل این مطلب علاقه‌مندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: popular mechanics

به دنیای پیچیده زنجیره فکری پیشرفته (CoT)، یکی از روش‌های نوآورانه برای استدلال در مدل‌های زبانی بزرگ، وارد می‌شویم. در این بررسی، سیر تحول CoT را از مراحل ابتدایی استدلال گام به گام تا تکنیک‌های پیشرفته‌تر، شامل رمزگشایی و رویکردهای مبتنی بر درخت، دنبال می‌کنیم. همچنین یاد می‌گیریم چگونه این تکنیک‌ها می‌توانند دقت و عمق خروجی‌های مدل را بهبود بخشند.

درک زنجیره فکری (CoT)

زنجیره فکری (Chain of Thought : CoT) روشی برای استدلال است. این روش به مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) کمک می‌کند تا فرآیند فکری خود را آشکار کنند. CoT که در سال ۲۰۲۲ توسط دیپ‌مایند معرفی شد، مدل‌ها را قادر می‌سازد مسائل پیچیده را به گام‌های منطقی کوچک‌تر تقسیم کنند. این تقسیم‌بندی به دستیابی به پاسخ‌های دقیق‌تر منجر می‌شود. CoT با درخواست از مدل‌ها برای “فکر کردن گام به گام” از توانایی‌های استدلال ذاتی آنها بهره می‌برد. این بهره‌وری چه با رویکرد بدون نمونه (zero-shot) و چه با رویکرد کم‌نمونه (few-shot) امکان‌پذیر است.

به عنوان مثال، اضافه کردن عبارت “بیایید گام به گام فکر کنیم” به یک درخواست، می‌تواند عملکرد بسیاری از LLMها مانند ChatGPT و Claude و سایرین را به طور قابل توجهی بهبود دهد. از آن زمان، این رویکرد الهام‌بخش مجموعه‌ای از تکنیک‌های پیشرفته برای بهبود و تطبیق CoT با کاربردهای مختلف شده است.

تکامل تکنیک‌های CoT

ساخت زنجیره‌های استدلال

در ابتدا، CoT بر مسیرهای استدلال خطی تمرکز داشت. در این روش، مدل از ابتدا تا انتها در یک رشته واحد روی مسئله کار می‌کرد. اما پیشرفت‌هایی مانند سیستم بنجامین کلیگر، CoT را به سطح جدیدی رسانده است. این سیستم، استدلال را به چندین زنجیره تکراری تقسیم می‌کند. در این سیستم‌ها، هر مرحله بر اساس مرحله قبلی ساخته می‌شود. این تکرار تا زمانی ادامه می‌یابد که مدل به پاسخ خود اطمینان پیدا کند.

برای مثال، در پاسخ به سوال “چند حرف R در کلمه Strawberry وجود دارد؟” این روش تضمین می‌کند که مدل قبل از نتیجه‌گیری، هر مرحله را با دقت بررسی کند. این رویکرد بهبود قابل توجهی در عملکرد، به ویژه با مدل‌های بزرگتر مانند Llama 3.1 70B، در وظایف ریاضی نشان داده است.

تنظیم دقیق برای استدلال

تنظیم دقیق مدل‌های کوچک‌تر روی مجموعه داده‌های CoT برای نزدیک کردن توانایی‌های استدلال آنها به مدل‌های بزرگتر، مورد بررسی قرار گرفته است. اگرچه این مسیر امیدوارکننده است، اما نتایج فعلی هنوز پیشرفت چشمگیری نسبت به مدل‌های پایه نشان نداده‌اند. مخازن متن‌باز حاوی مجموعه داده‌های CoT، منابع زیادی برای آزمایش فراهم می‌کنند. اما برای شکوفا شدن پتانسیل کامل تنظیم دقیق برای استدلال CoT، به مدل‌ها و مستندات بهتری نیاز داریم.

فراتر از درخواست: تکنیک‌های تولید پیشرفته

CoT اغلب به درخواست متکی است. اما روش‌های جایگزینی مانند استراتژی‌های رمزگشایی نیز وجود دارند. این روش‌ها می‌توانند خروجی‌های مدل را بدون نیاز به دستورالعمل‌های صریح بهینه کنند. این روش‌ها عبارتند از:

• رمزگشایی حریصانه (Greedy Decoding): این روش، مدل را مجبور می‌کند در هر مرحله محتمل‌ترین نشانه را انتخاب کند. این امر می‌تواند به پاسخ‌های قطعی‌تر منجر شود.
• نمونه‌گیری دما و Top-p: این پارامترها به ترتیب تصادفی بودن و تنوع انتخاب نشانه را کنترل می‌کنند. برای مثال، دماهای بالاتر خلاقیت را افزایش می‌دهند، اما ممکن است دقت را کاهش دهند. مقادیر پایین‌تر top-p، مجموعه نشانه‌ها را به کاندیداهای با احتمال بالا محدود می‌کنند.

رمزگشایی CoT

رمزگشایی CoT، نوآوری مهمی در روش‌های رمزگشایی است که توسط دیپ‌مایند معرفی شده است. این تکنیک، نمرات اطمینان داخلی مدل را در چندین مسیر استدلال ارزیابی می‌کند. با انتخاب مسیری با بالاترین امتیاز احتمال، رمزگشایی CoT دقیق‌ترین و مطمئن‌ترین پاسخ را ارائه می‌دهد. این روش نتایج بهتری نسبت به رویکردهای ساده‌تر مانند رمزگشایی حریصانه نشان داده است.

ظهور روش‌های مبتنی بر درخت

زنجیره فکری با خودسازگاری (CoT-SC)

CoT-SC چندین مسیر استدلال ایجاد می‌کند و سازگاری آنها را برای انتخاب قابل اعتمادترین پاسخ ارزیابی می‌کند. این رویکرد، بهبود ۱ تا ۸ درصدی را در وظایفی مانند استدلال حسابی نشان داده است.

درخت افکار (ToT)

ToT که توسط دانشگاه پرینستون و دیپ‌مایند در اواخر سال ۲۰۲۳ معرفی شد، رشته‌های استدلال را به صورت پویا در حین پیشرفت ارزیابی می‌کند. برخلاف CoT-SC که مسیرها را تنها پس از تکمیل ارزیابی می‌کند، ToT رشته‌های کم‌امیدکننده را در میانه راه حذف می‌کند و منابع محاسباتی را بر روی راه‌حل‌های عملی متمرکز می‌کند.

ToT را می‌توان با جستجوی درخت مونت کارلو (MCTS) بهبود بخشید. MCTS، پس انتشار را برای اصلاح تصمیمات قبلی بر اساس اطلاعات جدید معرفی می‌کند. این ترکیب، امکان استدلال کارآمدتر و دقیق‌تر، به ویژه در حوزه‌های حساس که دقت بسیار مهم است، را فراهم می‌کند.

هزینه و کارایی در کاربردهای CoT

تکنیک‌های پیشرفته CoT دقت را بهبود می‌بخشند، اما هزینه‌های محاسباتی و تأخیر را نیز افزایش می‌دهند. برای مثال، برخی از روش‌ها به حداکثر هشت برابر قدرت پردازش بیشتر برای هر سوال نیاز دارند. این امر به هزینه‌های عملیاتی بالاتر برای برنامه‌هایی مانند خدمات مشتری یا تصمیم‌گیری سازمانی منجر می‌شود.

در چنین مواردی، تنظیم دقیق مدل‌ها برای گنجاندن مستقیم استدلال CoT می‌تواند هزینه‌ها را کاهش دهد، اگرچه این همچنان یک حوزه تحقیقاتی فعال است. ایجاد تعادل بین دقت و کارایی، کلید تعیین زمان و نحوه استقرار تکنیک‌های CoT است.

پیاده‌سازی عملی: رمزگشایی CoT

برای نشان دادن کاربرد عملی تکنیک‌های CoT، می‌توان یک سیستم رمزگشایی CoT را با استفاده از یک مدل متن‌باز مانند Llama 3.1 8B پیاده‌سازی کرد. این سیستم به صورت پویا پیچیدگی یک سوال را برای تعیین تعداد مسیرهای استدلال (k) مورد نیاز ارزیابی می‌کند. با استفاده از logits (نمرات اطمینان خام) و ایجاد چندین مسیر استدلال، سیستم مطمئن‌ترین پاسخ را انتخاب می‌کند.

فرآیند پیاده‌سازی شامل موارد زیر است:
1. راه‌اندازی مدل: دانلود و ذخیره وزن‌ها از Hugging Face برای دسترسی سریع.
2. تعریف پارامترها: پیکربندی تنظیمات رمزگشایی مانند مقادیر k و معیارهای ارزیابی.
3. توسعه API: ایجاد یک نقطه پایانی با استفاده از پلتفرم‌هایی مانند Beam.Cloud برای ارائه مدل و مدیریت درخواست‌های کاربر.

نتیجه یک سیستم هوشمند است که می‌تواند پاسخ‌های دقیق با نمرات اطمینان ارائه دهد و پیچیدگی استدلال خود را بر اساس دشواری سوال تنظیم کند.

افکار نهایی

زنجیره فکری و انواع پیشرفته آن، نشان دهنده جهش بزرگی در قابلیت‌های LLM هستند. از استدلال گام به گام ساده گرفته تا روش‌های پیچیده مبتنی بر درخت، این تکنیک‌ها مدل‌ها را قادر می‌سازند تا با دقت بیشتری به مسائل پیچیده بپردازند. در حالی که چالش‌هایی مانند کارایی هزینه و مقیاس‌پذیری همچنان وجود دارد، CoT به عنوان پایه‌ای برای مهندسی درخواست و استراتژی‌های استدلال هوش مصنوعی در حال تکامل است.

با درک و پیاده‌سازی این چارچوب‌ها، توسعه‌دهندگان می‌توانند امکانات جدیدی برای ساخت سیستم‌های هوشمند و انعطاف‌پذیر متناسب با کاربردهای مختلف ایجاد کنند.

اگر به خواندن کامل این مطلب علاقه‌مندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: towardsdatascience.com