آموزش کاربردی

یک چارچوب عامل‌محور جدید به نام Schema با تبدیل جهان به برنامه‌های قابل اجرا، مدل‌های پیشرو را به کارایی انسانی در حل مسائل پیچیده استدلالی رسانده است. این سیستم با جداسازی فرآیند…

لایه مهندسی زمینه Ratel با استفاده از مکانیزم «افشای تدریجی»، بار توکن‌های ورودی را ۸۰٪ کاهش می‌دهد. این ابزار با تزریق ابزارهای مورد نیاز در لحظه، نیاز به پایگاه‌داده‌های برداری…

شرکت Kimi با عرضه مدل‌های K3 و K2.7 Code، دسترسی به پنجرهٔ زمینهٔ یک میلیون توکنی را برای کاربران سطح بالا فراهم کرد. این به‌روزرسانی شامل نسخه‌ای با سرعت بالا (HighSpeed) و سیستم…

Simbastack ابزار متن‌باز Sentinel را معرفی کرد؛ عاملی که پیش از اجرای تست، کد منبع را می‌خواند تا جریان‌های کاری تجاری را استخراج کند. این ابزار برخلاف مدل‌های رایج، وضعیت سرور را…

کتابخانه connections با جایگزینی تبدیل‌های خام (Cast) با ساختارهای ریاضی «اتصالات گالوا»، خطاهای پنهان گرد کردن و اشباع در Rust را حذف می‌کند. این ابزار با استفاده از اثبات‌های…

استارت‌آپ Traceforce ابزاری برای نظارت لحظه‌ای بر تعاملات عامل‌های هوش مصنوعی با داده‌های سازمانی معرفی کرد. این پلتفرم با شناسایی دستورات مخرب در پروتکل MCP، از نشت داده‌ها و حذف…

پلاگین متن‌باز agent-talk امکان تبادل پیام مستقیم بین عامل‌های هوش مصنوعی در جلسات و دستگاه‌های مختلف را فراهم می‌کند. این ابزار با حذف نیاز به کپی-پیست دستی دستورات توسط…

مهندسان گوگل برای رفع شکست‌های مقیاس‌پذیری در عامل‌های هوش مصنوعی، روشی برای تبدیل پرامپت‌ها از متن‌های ایستا به آثار تدوین‌شده (Build Artifacts) پیشنهاد داده‌اند. این رویکرد با…

یک توسعه‌دهنده با کمک عامل‌های کدنویسی هوش مصنوعی، زبان سطح پایین bet را طراحی کرد که مدیریت حافظه اختصاصی دارد. برای اثبات پایداری این زبان، ۵۶ هزار خط کد بازی DOOM بدون دخالت…

بسیاری از توسعه‌دهندگان به‌دلیل سخت‌کد کردن شناسه‌های مدل بر اساس مستندات عمومی، با خطای model_not_found مواجه می‌شوند. راهکار درست، استفاده از نقطه اتصال /v1/models برای تأیید…

بانک‌های پیشرو از استراتژی مدل واحد فاصله گرفته و به معماری لایه‌ای روی آورده‌اند که در آن مدل‌های زبانی کوچک (SLM) بخش اعظم وظایف را برعهده دارند. این چرخش، هزینه‌های استنتاج را…