آموزش کاربردی

بیشتر چارچوب‌های عامل‌های هوش مصنوعی فاقد یک صفحه کنترل بادوام برای حافظه هستند و هر بار مجبور به بازسازی زمینه می‌شوند. حل این مشکل نیازمند جداسازی «مغز استدلالی» از «سندباکس…

ابزار Claude Pulse یک داشبورد محلی است که نظارت بر هزینه توکن‌ها و تایید اجرای ابزارهای Claude Code را از طریق موبایل ممکن می‌کند. این سامانه با تحلیل لاگ‌های JSONL، مشکل فقدان…

یک سامانه توزیع کالاهای اساسی در راجستان هند با نرخ شکست ۱۲ درصدی در شناسایی بیومتریک، باعث محروم شدن هزاران شهروند از حقوق قانونی‌شان شده است. این بحران خطرات تکیه بر APIهای…

یک ادغام جدید به عامل‌های هوش مصنوعی Hermes اجازه می‌دهد صفحات پیچیده وب را به Markdown تمیز و JSON ساختاریافته تبدیل کنند. این قابلیت نیاز به طراحی خط لوله‌های استخراج داده دستی…

کارگاه‌های کوچک تولیدی می‌توانند با پیاده‌سازی تطبیق قابلیت‌های فنی توسط هوش مصنوعی، پردازش دستی استعلامات قیمت را حذف کنند. این رویکرد با استفاده از پرامپت‌های استاندارد و…

مدل‌های زبانی بزرگ توصیه‌های SEO را به چک‌لیست‌های فنی محدود می‌کنند، در حالی که رتبه‌های برتر در حوزه‌های رقابتی بر پایه اعتبار دامنه و بک‌لینک‌های استراتژیک استوار است. در واقع،…

یک چارچوب ارزیابی دو لایه با جداسازی مرحله‌ی فعال‌سازی و کیفیت اجرا، نقاط شکست پنهان در مهارت‌های AI را آشکار می‌کند. این روش به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد دقیقاً بفهمند مشکل از…

کیپرونو نگتیچ با تبدیل ویرایش‌های انسانی به داده‌های آموزشی برای مدل‌های محلی، یک سیستم خودبهبود ایجاد کرد. این رویکرد با اتوماسیون تنظیم دقیق بر اساس اصلاحات کاربر، دقت مدل را در…

پروتکل زمینهٔ مدل (MCP) اجازه می‌دهد عامل‌های هوش مصنوعی به‌جای اتصال مستقیم به هر ابزار، از طریق یک سرور مرکزی به قابلیت‌ها دسترسی داشته باشند. این معماری باعث می‌شود به‌روزرسانی…

یک توسعه‌دهنده کتابخانه Cognitive Discovery System (CDS) را منتشر کرد که تمام عملیات ریاضی و یادگیری ماشین را تنها با پایتون خالص اجرا می‌کند. این ابزار با حذف وابستگی‌های سنگین،…

یک چارچوب ایمنی متن‌باز به نام E.L.L.A. به‌جای استفاده از پرامپت‌ها، از محدودیت‌های سخت‌افزاری و کد-محور برای جلوگیری از آسیب‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کند. چهار مدل پیشرو از جمله…