***Amplify***
ترجمه: تقویت کردن
توضیح: در زمینهٔ پردازش زبان طبیعی، ممکن است اشاره به افزایش شدت یا تأثیر یک ویژگی یا عملیات باشد، به طور معمول از روشهایی مانند تکرار یا افزودن اطلاعات اضافی برای افزایش وضوح یا تأثیر ویژگیها در متنها استفاده میشود.
#W1
ترجمه: تقویت کردن
توضیح: در زمینهٔ پردازش زبان طبیعی، ممکن است اشاره به افزایش شدت یا تأثیر یک ویژگی یا عملیات باشد، به طور معمول از روشهایی مانند تکرار یا افزودن اطلاعات اضافی برای افزایش وضوح یا تأثیر ویژگیها در متنها استفاده میشود.
#W1
❤1
***Deemphasize***
ترجمه: کاهش دادن اهمیت
توضیح: این اصطلاح وقتی به کار میرود که میخواهیم اهمیت یک ویژگی یا عملیات را در پردازش زبان طبیعی کاهش دهیم، مثلاً در حالتی که میخواهیم روی یک ویژگی خاص کمتر تمرکز کنیم یا از تأثیر آن کاسته شود.#W2
ترجمه: کاهش دادن اهمیت
توضیح: این اصطلاح وقتی به کار میرود که میخواهیم اهمیت یک ویژگی یا عملیات را در پردازش زبان طبیعی کاهش دهیم، مثلاً در حالتی که میخواهیم روی یک ویژگی خاص کمتر تمرکز کنیم یا از تأثیر آن کاسته شود.#W2
❤1
*** Mundane***
ترجمه: روزمره، عادی
توضیح: این کلمه به چیزهای معمول و بدون تفاوت یا جذابیت اشاره دارد. در زمینهٔ پردازش زبان طبیعی، ممکن است برای توصیف دادههایی که بدون ویژگیهای جالب یا خاص هستند، استفاده شود. #W3
ترجمه: روزمره، عادی
توضیح: این کلمه به چیزهای معمول و بدون تفاوت یا جذابیت اشاره دارد. در زمینهٔ پردازش زبان طبیعی، ممکن است برای توصیف دادههایی که بدون ویژگیهای جالب یا خاص هستند، استفاده شود. #W3
❤2
***Quirky***
ترجمه: عجیب و غریب، عجیبالخلقی
توضیح: این کلمه به چیزهایی که بینظم یا غیرمنتظره هستند، اشاره دارد. در زمینهٔ پردازش زبان طبیعی، ممکن است به الگوها یا ویژگیهای غیرمنتظره در متنها یا دادهها اشاره کند. #W4
ترجمه: عجیب و غریب، عجیبالخلقی
توضیح: این کلمه به چیزهایی که بینظم یا غیرمنتظره هستند، اشاره دارد. در زمینهٔ پردازش زبان طبیعی، ممکن است به الگوها یا ویژگیهای غیرمنتظره در متنها یا دادهها اشاره کند. #W4
🔥1
***Absent ***
ترجمه: غایب، عدم وجود داشتن
توضیح: این کلمه به ویژگی یا عنصری که در یک متن یا داده وجود ندارد، اشاره دارد. #W5
ترجمه: غایب، عدم وجود داشتن
توضیح: این کلمه به ویژگی یا عنصری که در یک متن یا داده وجود ندارد، اشاره دارد. #W5
👍1
***Intuition***
ترجمه: شهود، الگوی ذهنی
توضیح: این اصطلاح به دانش یا فهمی که بدون استدلال یا تفکر ذهنی آگاهی از آن داریم، اشاره دارد. در زمینهٔ پردازش زبان طبیعی، ممکن است اشاره به فهم غیرخودآگاه و ناخودآگاه اطلاعات در دادهها یا متنها داشته باشد. #W6
ترجمه: شهود، الگوی ذهنی
توضیح: این اصطلاح به دانش یا فهمی که بدون استدلال یا تفکر ذهنی آگاهی از آن داریم، اشاره دارد. در زمینهٔ پردازش زبان طبیعی، ممکن است اشاره به فهم غیرخودآگاه و ناخودآگاه اطلاعات در دادهها یا متنها داشته باشد. #W6
***Distributed Word Representations***
ترجمه: نمایشهای کلمات توزیع شده
مجموعهای از تکنیکهای مورد استفاده در حوزه پردازش زبان طبیعی است که هدف آن ارائه نمایشهای برداری برای واژگان مختلف در یک متن است. این نمایشهای برداری معمولاً بر پایه مدلهای یادگیری عمیق و شبکههای عصبی توزیعی ساخته میشوند و ویژگیهای مختلف از واژگان را در یک فضای چندبعدی نمایش میدهند.
#NLP #NLU #W8
ترجمه: نمایشهای کلمات توزیع شده
مجموعهای از تکنیکهای مورد استفاده در حوزه پردازش زبان طبیعی است که هدف آن ارائه نمایشهای برداری برای واژگان مختلف در یک متن است. این نمایشهای برداری معمولاً بر پایه مدلهای یادگیری عمیق و شبکههای عصبی توزیعی ساخته میشوند و ویژگیهای مختلف از واژگان را در یک فضای چندبعدی نمایش میدهند.
#NLP #NLU #W8
👌1
*** Mixture-of-Depths (MoD) ***
ترجمه: ترکیب عمقها
رویکردی در معماری مدلهای زبانی بزرگ است که به جای عبور تمامی توکنها از تمام لایههای مدل، مسیر عمق پردازش هر توکن را بهصورت پویا تعیین میکند. در این روش، هر توکن فقط از تعدادی از لایهها عبور میکند که بر اساس اهمیت و پیچیدگی آن انتخاب میشوند. این کار باعث افزایش کارایی محاسباتی، کاهش مصرف حافظه، و بهبود سرعت استنتاج میشود.
#LLM #Architecture #Efficiency #DynamicRouting #W8
ترجمه: ترکیب عمقها
رویکردی در معماری مدلهای زبانی بزرگ است که به جای عبور تمامی توکنها از تمام لایههای مدل، مسیر عمق پردازش هر توکن را بهصورت پویا تعیین میکند. در این روش، هر توکن فقط از تعدادی از لایهها عبور میکند که بر اساس اهمیت و پیچیدگی آن انتخاب میشوند. این کار باعث افزایش کارایی محاسباتی، کاهش مصرف حافظه، و بهبود سرعت استنتاج میشود.
#LLM #Architecture #Efficiency #DynamicRouting #W8
گزارش داخلی Anthropic
«چگونه هوش مصنوعی در حال تغییر کار در Anthropic است»
۲ دسامبر ۲۰۲۵
در آگوست ۲۰۲۵، از ۱۳۲ مهندس و محقق نظرسنجی کردیم، با ۵۳ نفر مصاحبهٔ عمیق انجام دادیم و بیش از ۲۰۰ هزار تراکنش Claude Code را تحلیل کردیم.
یافتههای اصلی:
• میزان استفادهٔ روزانه از Claude از ۲۸٪ به ۵۹٪ رسیده و میانگین بهرهوری خودگزارششده از ۲۰٪+ به ۵۰٪+ افزایش یافته است (بیش از ۲٫۵ برابر در یک سال).
• ۲۷٪ از کارهایی که اکنون با کمک Claude انجام میشود، پیشتر اصلاً انجام نمیشد؛ از جمله رفع اشکالات کوچک مزمن (papercuts)، ساخت ابزارهای کماهمیت اما مفید و کارهای اکتشافی که هزینهٔ دستیشان توجیهپذیر نبود.
• مهندسان به سرعت در حال «full-stack» شدن هستند: توسعهدهندگان بکاند رابط کاربری میسازند، محققان داشبوردهای پیچیدهٔ تصویری میسازند، تیم امنیت کدهای ناآشنا را تحلیل میکند و حتی کارکنان غیرفنی مسائل زیرساختی را حل میکنند.
• پیچیدگی وظایف واگذارشده به Claude Code در شش ماه گذشته از ۳٫۲ به ۳٫۸ (مقیاس ۱-۵) افزایش یافته؛ تعداد tool callهای متوالی بدون دخالت انسان از ۹٫۸ به ۲۱٫۲ رسیده و تعداد دورهای انسانی در هر وظیفه ۳۳٪ کاهش یافته است.
• ۸٫۶٪ از وظایف فعلی Claude صرفاً رفع اشکالات کوچک و بهبود کیفیت زندگی روزمره است که پیشتر به دلیل اولویت پایین کنار گذاشته میشدند.
در کنار این دستاوردها، تغییراتی عمیقتر نیز مشاهده میشود:
• کاهش چشمگیر پرسوجوهای درونتیمی و تغییر الگوهای همکاری و منتورینگ سنتی
• نگرانی از کاهش تمرین عملی و در نتیجه تحلیل رفتن مهارتهای عمیق کدزنی و نظارت مؤثر بر خروجی مدل
• انتقال تدریجی نقش از «کدزن» به «ناظر و هدایتکنندهٔ چندین عامل هوش مصنوعی»
• احساس دوگانهٔ مهندسان: شتاب فوقالعاده در کوتاهمدت، اما عدم اطمینان جدی دربارهٔ آیندهٔ حرفه در میانمدت و بلندمدت
این مشاهدات، هرچند در محیطی خاص (دسترسی زودهنگام به مدلهای پیشرفته و زمینهٔ نسبتاً پایدار مهندسی هوش مصنوعی) به دست آمدهاند، احتمالاً پیشنمایش زودهنگامی از تحولات گستردهتر در حرفهٔ توسعهٔ نرمافزار و سایر حوزههای دانشمحور هستند.
متن کامل گزارش:
https://anthropic.com/research/how-ai-is-transforming-work-at-anthropic/
«چگونه هوش مصنوعی در حال تغییر کار در Anthropic است»
۲ دسامبر ۲۰۲۵
در آگوست ۲۰۲۵، از ۱۳۲ مهندس و محقق نظرسنجی کردیم، با ۵۳ نفر مصاحبهٔ عمیق انجام دادیم و بیش از ۲۰۰ هزار تراکنش Claude Code را تحلیل کردیم.
یافتههای اصلی:
• میزان استفادهٔ روزانه از Claude از ۲۸٪ به ۵۹٪ رسیده و میانگین بهرهوری خودگزارششده از ۲۰٪+ به ۵۰٪+ افزایش یافته است (بیش از ۲٫۵ برابر در یک سال).
• ۲۷٪ از کارهایی که اکنون با کمک Claude انجام میشود، پیشتر اصلاً انجام نمیشد؛ از جمله رفع اشکالات کوچک مزمن (papercuts)، ساخت ابزارهای کماهمیت اما مفید و کارهای اکتشافی که هزینهٔ دستیشان توجیهپذیر نبود.
• مهندسان به سرعت در حال «full-stack» شدن هستند: توسعهدهندگان بکاند رابط کاربری میسازند، محققان داشبوردهای پیچیدهٔ تصویری میسازند، تیم امنیت کدهای ناآشنا را تحلیل میکند و حتی کارکنان غیرفنی مسائل زیرساختی را حل میکنند.
• پیچیدگی وظایف واگذارشده به Claude Code در شش ماه گذشته از ۳٫۲ به ۳٫۸ (مقیاس ۱-۵) افزایش یافته؛ تعداد tool callهای متوالی بدون دخالت انسان از ۹٫۸ به ۲۱٫۲ رسیده و تعداد دورهای انسانی در هر وظیفه ۳۳٪ کاهش یافته است.
• ۸٫۶٪ از وظایف فعلی Claude صرفاً رفع اشکالات کوچک و بهبود کیفیت زندگی روزمره است که پیشتر به دلیل اولویت پایین کنار گذاشته میشدند.
در کنار این دستاوردها، تغییراتی عمیقتر نیز مشاهده میشود:
• کاهش چشمگیر پرسوجوهای درونتیمی و تغییر الگوهای همکاری و منتورینگ سنتی
• نگرانی از کاهش تمرین عملی و در نتیجه تحلیل رفتن مهارتهای عمیق کدزنی و نظارت مؤثر بر خروجی مدل
• انتقال تدریجی نقش از «کدزن» به «ناظر و هدایتکنندهٔ چندین عامل هوش مصنوعی»
• احساس دوگانهٔ مهندسان: شتاب فوقالعاده در کوتاهمدت، اما عدم اطمینان جدی دربارهٔ آیندهٔ حرفه در میانمدت و بلندمدت
این مشاهدات، هرچند در محیطی خاص (دسترسی زودهنگام به مدلهای پیشرفته و زمینهٔ نسبتاً پایدار مهندسی هوش مصنوعی) به دست آمدهاند، احتمالاً پیشنمایش زودهنگامی از تحولات گستردهتر در حرفهٔ توسعهٔ نرمافزار و سایر حوزههای دانشمحور هستند.
متن کامل گزارش:
https://anthropic.com/research/how-ai-is-transforming-work-at-anthropic/
Anthropic
How AI Is Transforming Work at Anthropic
❤1