پرش به محتوای اصلی

دسته‌بندی

آموزش کاربردی

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

۸٬۲۲۰ مقاله منتشر شده

پنجره خوش‌بینی تسویه: آسیب‌پذیری بحرانی در تجارت عاملی x402 و دفاع اوراکل
آموزش کاربردی

AETHERIUS با تحلیل سرعت اعتبار، سوءاستفاده از پرداخت‌های خرد x402 را مسدود کرد

یک معماری جدید اوراکل با شناسایی الگوهای رفتاری، حفره امنیتی «پنجره خوش‌بینی تسویه» را در پرداخت‌های عامل‌های هوش مصنوعی روی شبکه Base بست. این سیستم با پیش‌بینی سرعت اعتبار، مانع…

۱۶ دقیقه خواندن۱
آموزش آماده‌سازی سایت وردپرس برای هوش مصنوعی و عوامل هوشمند
آموزش کاربردی

ساختاردهی محتوای وردپرس برای شناسایی توسط عامل‌های هوش مصنوعی

وب‌سایت‌های مدرن باید از طراحی انسان‌محور به سمتی حرکت کنند که برای عامل‌های خودمختار هوش مصنوعی نیز قابل کشف باشند. ترکیب داده‌های ساختاریافته، HTML معنایی و برچسب‌های عملیاتی…

۱۰ دقیقه خواندن۴
APIام را برای عامل‌های هوش مصنوعی قابل کشف کردم و به ازای هر فراخوانی پول گرفتم — فقط در ۱۵ دقیقه
آموزش کاربردی

AIMarket Hub: تبدیل APIهای ساده به محصولات پرداختی برای عامل‌های هوش مصنوعی

یک گردش‌کار جدید به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد نقاط انتهایی HTTP خود را در کاتالوگی باز ثبت کنند تا عامل‌های خودمختار بتوانند آن‌ها را کشف کرده و به ازای هر فراخوانی هزینه پرداخت…

۴ دقیقه خواندن۱
درخواست بنچمارک هوش مصنوعی بازی از ChatGPT و Grok و اجرای کدها
آموزش کاربردی

تفاوت ChatGPT و Grok در بنچمارک؛ یکی ابزار ساخت و دیگری داده‌های جعلی

یک توسعه‌دهنده در آزمونی برای مقایسه الگوریتم‌های کلاسیک با مدل‌های زبانی، متوجه تفاوت بنیادین در صداقت دو مدل شد. در حالی که ChatGPT ابزاری کاربردی و صادق ارائه داد، Grok کدی…

۳ دقیقه خواندن۴
عکس: نمودار هزینه اجرای عامل هوش مصنوعی برای استخراج داده از گوگل مپس
آموزش کاربردی

عامل‌های هوش مصنوعی ۵.۷ برابر گران‌تر از اسکریپت‌های سنتی استخراج داده هستند

یک تست مقایسه‌ای نشان می‌دهد عامل‌های هوش مصنوعی در استخراج داده از سایت‌های پیچیده، دقت ۱۰۰ درصدی دارند اما سرعت و هزینه‌ای بسیار پایین‌تر از کدهای سنتی دارند. با این حال، این…

۱۰ دقیقه خواندن۲
خلاصه‌سازی مقرون‌به‌صرفه تاریخچه گفتگو با مدل‌های زبانی بزرگ
آموزش کاربردی

گزارش فنی: لایه‌های خلاصه‌ساز هزینه‌های API را ۸۰٪ کاهش می‌دهند

استقرار یک لایه خلاصه‌ساز برای تاریخچه گفتگوها می‌تواند هزینه‌های API را تا ۸۰٪ کاهش دهد، در حالی که ۹۰٪ از مفاهیم کلیدی حفظ می‌شوند. این رویکرد مانع از جهش‌های هزینه‌ای در…

۳ دقیقه خواندن۳
چارچوب حاکمیت هوش مصنوعی سازمانی: اعتماد عامل هوشمند اثبات‌شده
آموزش کاربردی

TrustGraph: جایگزینی امتیاز اعتماد پویا با تأییدیه‌های ایستا در عامل‌ها

تأییدیه های ایستا برای عامل‌های هوش مصنوعی که رفتارشان در لحظه تغییر می‌کند، دیگر کافی نیست. TrustGraph با معرفی امتیاز اعتماد مستمر، قابلیت نظارت پویا بر اعتبار و مجوزهای عامل‌ها…

۴ دقیقه خواندن۳
پانداها باید منقرض شوند: نماد نجات‌یافته‌ای که ارزش حفاظت ندارد
آموزش کاربردی

بنچمارک‌های جدید: پردازش ۱ میلیارد ردیف داده در چند ثانیه با DuckDB

ابزارهای مدرن تک‌ماشینه مانند Polars و DuckDB نیاز به خوشه‌های توزیع‌شده و گران‌قیمت را برای بسیاری از کاربران از بین برده‌اند. بنچمارک‌ها نشان می‌دهند این ابزارها می‌توانند یک…

۱۳ دقیقه خواندن
چگونه با همکاری هوش مصنوعی دوباره صاحب کسب‌وکار شدم

«از کدنویس به مدیر»؛ تغییر ماهیت توسعه‌دهندگان در عصر مقیاس‌پذیری

یک توسعه‌دهنده باسابقه فاش کرد که مقیاس‌پذیری تولید با هوش مصنوعی، نقش کاربر را از یک کدنویس به یک مدیر تبدیل می‌کند. او با این رویکرد توانست در ۶ ماه گذشته ۱۳ اپلیکیشن را در…

۳ دقیقه خواندن۴
چرا برنامه LLM شما در دمو کار می‌کند اما در محیط عملیاتی شکست می‌خورد
آموزش کاربردی

۹ شکاف مهندسی که اپلیکیشن‌های مدل زبانی را در محیط عملیاتی شکست می‌دهد

انتقال اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی از محیط دمو به کاربران واقعی معمولاً به‌دلیل ورودی‌های پیش‌بینی‌ناپذیر، تأخیر بالا و هزینه‌های پنهان با شکست مواجه می‌شود. این راهنما شکاف‌های حیاتی…

۷ دقیقه خواندن۱
راهنمای جامع بهینه‌سازی مدل زبانی بزرگ برای دقت بهتر
آموزش کاربردی

«بدون نگرانی از توکن‌ها»؛ رویکرد جدید Oxlo.ai برای مدل‌های گروهی

شرکت Oxlo.ai با معرفی مدل قیمت‌گذاری ثابت به‌ازای هر درخواست، مانع مالی اجرای تکنیک‌های افزایش دقت مانند زنجیره تفکر و نمونه‌گیری گروهی را حذف کرد. این رویکرد به توسعه‌دهندگان…

۶ دقیقه خواندن۳
اسکنر هوشمند تهدید Gmail: لایه امنیتی متن‌باز برای صندوق ورودی شما
آموزش کاربردی

هوش مصنوعی محلی در برابر فیلترهای شرکتی در شناسایی مهندسی اجتماعی

یک ابزار متن‌باز جدید با استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی، شناسایی فیشینگ و مهندسی اجتماعی را به‌صورت محلی در جیمیل ممکن می‌کند. برخلاف فیلترهای شرکتی، این ابزار برای حفظ حریم خصوصی،…

۱ دقیقه خواندن۱