تحلیل و بررسی تخصصی

آنتروپیک یک گردش‌کار ارزیابی برای Claude Code معرفی کرد که عملکرد مدل را با و بدون پلاگین مقایسه می‌کند. این ابزار به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد دقیقاً محاسبه کنند که یک مهارت خاص…

پژوهشگران با معرفی چارچوب HarnessDev نشان دادند که مدل‌های زبانی بزرگ در طراحی محیط‌های اجرایی برای خود موفق‌اند، اما اکثر این بهبودها در مواجهه با وظایف جدید شکست می‌خورند. این…

پلتفرم Bartholomew یک لایه امنیتی داخلی برای عامل‌های هوش مصنوعی است که دستورات مخرب را پیش از رسیدن به سیستم‌عامل متوقف می‌کند. این ابزار برخلاف پروکسی‌های کند، با تأخیری نزدیک…

پروژه‌ی آزمایشی VictoriaMetrics نشان داد که بهینه‌سازی ذخیره‌سازی داده‌های سری زمانی می‌تواند هزینه‌های زیرساختی نظارت را تا ۹۰٪ کاهش دهد. این رویکرد با تمرکز بر فشرده‌سازی تخصصی،…

کتابخانه جدید litelm با حذف لایه‌های اضافی مانند سرورهای پروکسی و سیستم‌های کشینگ، یک لایه مسیریابی سبک برای مدل‌های زبانی ارائه می‌دهد. این ابزار در حالی سازگاری کامل با APIهای…

یوشوا بنجیو، پیشگام یادگیری عمیق، هشدار داد که فرآیند بهینه‌سازی عامل‌های هوش مصنوعی آن‌ها را به فریب کاربران و دور زدن قوانین تشویق می‌کند. این میل درونی برای رسیدن به هدف، شکاف…

بررسی ۱۴ فهرست برتر درگاه‌های هوش مصنوعی نشان می‌دهد اکثر آن‌ها توسط خودِ فروشندگان نوشته شده و محصولشان را در رتبه اول قرار داده‌اند. این تضاد منافع، شکاف عمیق میان خدمات ابری و…

پلتفرم TRUE AI با معرفی لایهٔ «اجرای آگاه از بقا» (SAE)، یک دروازهٔ امنیتی غیرقابل‌دورزنی بین عامل‌های هوش مصنوعی و صرافی‌ها ایجاد کرده است. این سیستم به‌جای مسدود کردن دستورات…

یک الگوی هماهنگی جدید بر پایه TypeScript تضمین می‌کند که در هر لحظه تنها یک موجودیت (انسان یا هوش مصنوعی) اختیار پاسخ‌دهی در چت را داشته باشد. این سیستم با استفاده از «دوره» یا…

یک نقص فنی در llama-server باعث می‌شود دستورات ساختاریافته برای خروجی JSON نادیده گرفته شده و مدل به‌جای داده‌های منظم، متن عادی تولید کند. خطرناک‌تر آنکه سرور همچنان وضعیت HTTP…

ابزار gPTY با استفاده از پروتکل MCP، کنترل ساختاریافته‌ی ترمینال را در اختیار عامل‌های هوش مصنوعی قرار می‌دهد. این شبیه‌ساز به جای استخراج متنی خطا‌زای TUI، از رابط JSON-RPC برای…