آموزش کاربردی

ابزارهای کلیدی توسعه‌دهندگان با پشتیبانی از پروتکل زمینهٔ مدل (MCP) اجازه دادند دستیاران هوش مصنوعی داده‌های زنده را از فایل‌های طراحی و تیکت‌ها بخوانند. این تغییر، هوش مصنوعی را…

بهینه‌سازی سیستم‌های RAG برای نرخ پاسخ‌دهی بالا، منجر به تولید پاسخ‌های متقاعدکننده اما نادرست در محیط عملیاتی می‌شود. یک برنامه هوش مصنوعی قابل‌اعتماد باید اولویت را از «روانی…

گوگل دسترسی پیش‌فرض Gemini به داده‌های Gmail، Docs و Drive را برای کاربران Workspace فعال کرد. اگرچه گوگل ادعا می‌کند این داده‌ها برای آموزش مدل استفاده نمی‌شوند، اما این اقدام…

دیپ‌سیک چارچوب متن‌باز DeepSeek Harness (dsh) را برای ساخت عامل‌های هوش مصنوعی معرفی کرد که در آن مدل‌ها، ابزارها و حلقه‌های کنترلی به‌صورت پلاگین‌های قابل تعویض هستند. این سیستم…

پلتفرم AgentForge با جایگزینی چت‌های متنی با قراردادهای سخت‌گیرانه JSON، از فروپاشی سیستم‌های چندعاملی جلوگیری می‌کند. این لایهٔ نظارتی مانع از توقف خط تولید داده به دلیل توهمات…

یک حفره امنیتی در زیرساخت‌های OpenAI، Anthropic و Google به پژوهشگران اجازه داد تا زنجیره تفکر داخلی و داده‌های حساس را از لاگ‌های نشست‌ها استخراج کنند. این آسیب‌پذیری با رمزگشایی…

پلتفرم Skinova با تبدیل امتیازات فنی هوش مصنوعی به راهنمایی‌های ساده و روتین‌های شخصی‌سازی‌شده، فاصله بین تحلیل داده و مراقبت روزانه از پوست را پر می‌کند. این ابزار که در هکاتون…

مایکروسافت با ادغام Semantic Kernel و AutoGen، توسعه عامل‌های هوش مصنوعی را برای برنامه‌نویسان C# و پایتون ساده کرد. پیاده‌سازی جدید این چارچوب نشان می‌دهد چگونه می‌توان با…

یک گردش‌کار عملی جدید به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد با استفاده از FastMCP، سرورهای پروتکل زمینه مدل (MCP) بسازند و آن‌ها را به Claude متصل کنند. با بهره‌گیری از LocalTunnel برای…

بسیاری از عامل‌های هوش مصنوعی به‌دلیل ساختار خطی در مواجهه با وظایف پیچیده شکست می‌خورند. انتقال به معماری حلقوی به این عامل‌ها اجازه می‌دهد به‌صورت خودکار استدلال کنند، خروجی‌ها…

گزارش جدیدی ۱۰ پیاده‌سازی کاربردی هوش مصنوعی را معرفی می‌کند که هزینه‌های جاری را کاهش و کارهای تکراری را خودکار می‌کند. این ابزارها نیروی انسانی را از ورود داده‌های خسته‌کننده به…