پرش به محتوای اصلی

دسته‌بندی

آموزش کاربردی

راهنماهای گام‌به‌گام، دوره‌ها و آموزش‌های کاربردی استفاده از هوش مصنوعی — از مهندسی پرامپت تا فاین‌تیون و RAG.

۸٬۱۹۳ مقاله منتشر شده

خبرنامه‌های توسعه‌دهندگان و هوش مصنوعی قابل اسپانسرینگ با تعداد واقعی مشترکین
آموزش کاربردی

گزارش DevSponsors: Rundown AI با ۱.۷ میلیون مشترک در صدر خبرنامه‌های

یک دایرکتوری جدید از شکاف عمیق میان تعداد کل مشترکین و مخاطبان واقعی در ۲۹ خبرنامه برتر AI پرده برداشت. داده‌ها نشان می‌دهند که دیوارهای پرداخت و نرخ‌های بازشدن اعلام‌نشده، دسترسی…

۳ دقیقه خواندن
تزریق پرامپت: باگ امنیتی که با پرامپت بهتر قابل رفع نیست
آموزش کاربردی

«تزریق پرامپت»؛ تبدیل یک شوخی ساده به ریسک امنیتی در معماری LLM

تزریق پرامپت یک نقص ساختاری در معماری مدل‌های زبانی است که در آن مدل نمی‌تواند بین دستورات مورد اعتماد و داده‌های کاربر تفاوت قائل شود. با تبدیل چت‌بات‌ها به عامل‌هایی با دسترسی…

۱۴ دقیقه خواندن
تشخیص فروپاشی همبستگی: سیگنال‌های ضروری یادگیری ماشین
آموزش کاربردی

«هشدار زودهنگام»؛ نقش یادگیری ماشین در شناسایی گسست وابستگی دارایی‌ها

سیگنال‌های کمی سنتی در زمان تغییر رژیم‌های بازار به دلیل اتکا به ثبات تاریخی دچار تأخیر می‌شوند. یادگیری ماشین با شناسایی بلادرنگ گسست‌های ساختاری در وابستگی دارایی‌ها، هشدارهای…

۴ دقیقه خواندن۱
خسته از محتوای بی‌کیفیت هوش مصنوعی؟ چگونه گوگل را مجبور کردم نتایج قابل اعتماد بدهد
زندگی با AI

دامنه‌های منتخب در برابر سئو؛ بازسازی تجربه جست‌وجوی کاربر

یک متد جدید با استفاده از میان‌برهای مرورگر، نتایج گوگل را تنها به دامنه‌های معتبر و منتخب محدود می‌کند. این روش با حذف خلاصه‌های هوش مصنوعی و محتوای بهینه‌شده برای سئو، تجربه…

۶ دقیقه خواندن۲
لوگوی Reactifact: چارچوبی که گراف را دوباره تعریف می‌کند، نه بازسازی می‌کند.
آموزش کاربردی

reactifact با حذف گراف‌های دستی، پیچیدگی مدیریت عامل‌های هوش مصنوعی را کاهش داد

به‌روزرسانی نسخه ۰.۷.۰ کتابخانه reactifact معماری مبتنی بر گراف را کنار گذاشته و جایگزین آن را با مدل «مصرف/تولید» (consumes/produces) کرد. این تغییر باعث می‌شود عامل‌ها بدون نیاز…

۵ دقیقه خواندن
عامل هوش مصنوعی با داده‌های بیشتر سردرگم شده و عملکرد ضعیف‌تر دارد
آموزش کاربردی

تراکم بیش از حد داده‌ها دقت عامل‌های هوش مصنوعی را کاهش می‌دهد

تغذیه کردن عامل‌های هوش مصنوعی با حجم عظیمی از متن‌های نامنظم، منجر به دفن اطلاعات حیاتی و تصمیمات غلط می‌شود. راهکار جایگزین، تبدیل زمینه (Context) از یک متن طولانی به داده‌های…

۷ دقیقه خواندن۲
صفحه اصلی Transitions.dev با عنوان «انتقال‌های رابط کاربری برای عامل‌های هوش مصنوعی»
آموزش کاربردی

کتابخانه Transitions.dev رابط‌های کاربری عامل‌های هوش مصنوعی را انسانی‌تر می‌کند

پلتفرم Transitions.dev مجموعه‌ای از انیمیشن‌های تخصصی را برای توسعه‌دهندگان عامل‌های هوش مصنوعی عرضه کرد. این ابزار با جایگزینی لودرهای ساده با الگوهای حرکتی پیچیده، فرآیند…

۲ دقیقه خواندن۱
«متا میوز» را تا زمانی که لایه کنترل عاملش در وضعیت تایم‌اوت قرار گرفت، تحت آزمایش فشار قرار دادم.

تست استرس Meta Muse: نرخ شکست ۷۲.۵ درصدی در مقیاس ۱۲۰ عامل

یک تست استرس روی عامل هوش مصنوعی Muse متعلق به متا نشان داد که این سیستم در مواجهه با تعداد زیاد عامل‌های هم‌زمان فرو می‌پاشد. علت این شکست نه محدودیت‌های مدل زبانی، بلکه خطاهای…

۱۸ دقیقه خواندن۲
مهندسی مدل پایه: معماری، آموزش و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ چندمنظوره
آموزش کاربردی

کتاب جامع مهندسی مدل‌های بنیادی؛ پلی میان تئوری ریاضی و استقرار صنعتی

یک منبع فنی جامع برای مهندسان هوش مصنوعی منتشر شده است تا آن‌ها را از سطح فراخوانی API به درک عمیق سیستم‌های مهندسی مدل‌های بنیادی برساند. این اثر مفاهیم ریاضی را به محدودیت‌های…

۲ دقیقه خواندن