آموزش کاربردی

تولیدکنندگان پیش‌رو در سال ۲۰۲۶ از «درخواست» خروجی JSON فاصله گرفته و آن را از طریق محدودیت‌های سطح API اجباری کرده‌اند. این تغییر، خطاهای تجزیه (Parsing) را حذف کرده و معماری…

تیم RepoModernizer با جداسازی لایه‌ی درخواست از لایه‌ی پردازش و استفاده از DynamoDB برای ثبت وضعیت، مشکل «تایم‌اوت» عامل‌های هوش مصنوعی را حل کرد. این رویکرد اجازه می‌دهد…

ابزار رایگان Klartext اسناد PDF و تصاویر را به فرمت‌های Markdown و JSON تبدیل می‌کند. برخلاف ابزارهای رایج، این سرویس داده‌ها را در سرورهای شخصی پردازش کرده و آن‌ها را با OpenAI…

پلتفرم Universal Memory Layer (UML) یک گراف حافظه متن‌باز را معرفی کرده است که امکان اشتراک دانش کاربر بین عامل‌های مختلف را فراهم می‌کند. برخلاف تاریخچهٔ چت‌ها، این سیستم…

بسیاری از پروژه‌های هوش مصنوعی در سازمان‌ها شکست می‌خورند چون مدل‌ها دسترسی به داده دارند اما معنای تجاری آن را نمی‌فهمند. برای حل این مشکل، ایجاد یک لایه معنایی (Semantic Layer)…

انتخاب‌های غلط در معماری خط‌لوله‌های مدل‌های زبانی اغلب منجر به جهش هزینه‌ها در مقیاس تولیدی می‌شود. متخصصان برای پایداری زیرساخت، استفاده از مسیریابی پویا، سقف تکرار و پاکسازی…

شرکت DebugAI دریافت که نمرات اطمینان (Confidence Scores) تولید شده توسط هوش مصنوعی، اغلب با صحت واقعی کد متضاد هستند. برای حل این مشکل، آن‌ها سیستم خود-ارزیابی را با بررسی‌های…

یک راهنمای فنی جدید، مسیر اجرای مدل Kimi K3 — یکی از بزرگ‌ترین مدل‌های با وزن باز — را روی سخت‌افزارهای شخصی تشریح می‌کند. این مستندات گام‌های عملی برای استفاده از Ollama و LM…

دستیارهای هوش مصنوعی در محیط‌های سازمانی برای مدیریت داده‌های حساس HR، به چیزی فراتر از پرامپت‌نویسی نیاز دارند. پیاده‌سازی حفاظ‌های لایه‌ای و RAG آگاه به دسترسی، تنها راه جلوگیری…

پلتفرم متن‌باز AgentLab ابزاری برای تست دقیق و محلی عامل‌های هوش مصنوعی است که از فایل‌های YAML برای اعتبارسنجی گردش‌های کاری استفاده می‌کند. این سیستم اجازه می‌دهد توسعه‌دهندگان…

یک معماری جدید در تضمین کیفیت عامل‌محور، برای جلوگیری از توقف‌های ناگهانی در خط تولید، تفکیک دقیقی میان «مشاهده‌گر AI» و «مرجع تصمیم‌گیر» ایجاد کرده است. در این مدل، هوش مصنوعی…