پرش به محتوای اصلی

دسته‌بندی

آموزش کاربردی

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

۸٬۲۵۰ مقاله منتشر شده

نمودار توجه در مدل زبانی بزرگ، نمایش بصری الگوهای توجه بین کلمات در جمله.
آموزش کاربردی

تجسم لایه‌های توجه؛ رمزگشایی از مکانیزم کپی-پیست در مدل‌های زبانی

یک ابزار بصری جدید نشان می‌دهد که مدل‌های زبانی برای کپی کردن دقیق متون، به جای تکیه بر احتمال، مستقیماً روی توکن‌های منبع «قفل» می‌کنند. این پروژه ثابت می‌کند که دقت بالای هوش…

۳ دقیقه خواندن۲
اتصال ماشین‌ها — وبلاگ هردر
آموزش کاربردی

«یک پنجره برای همه»؛ رویکرد Herdr به مدیریت عامل‌های هوش مصنوعی

نسخه ۰.۹ ابزار Herdr با تغییر معماری رابط کاربری، امکان مدیریت چندین سرور و عامل هوش مصنوعی را در یک پنجره ترمینال فراهم کرد. این به‌روزرسانی نیاز به باز کردن تب‌های متعدد برای هر…

۴ دقیقه خواندن۴
تست یک هفته‌ای جستجوی شغلی با هوش مصنوعی: نتیجه صادقانه
آموزش کاربردی

ابزار متن‌باز جدید: ۶۷٪ دقت در استخراج و رتبه‌بندی فرصت‌های شغلی

یک ابزار متن‌باز جدید با معماری چندعاملی، فرآیند استخراج آگهی‌های شغلی و رتبه‌بندی آن‌ها را بر اساس رزومه کاربر خودکار می‌کند. این ابزار با اولویت دادن به اجرای محلی، حریم خصوصی…

۵ دقیقه خواندن۳
خط لوله RAG شما احتمالاً پیش از بازیابی دچار مشکل است
آموزش کاربردی

لایهٔ ورود داده؛ گلوگاه پنهانی که باعث شکست سیستم‌های RAG می‌شود

بسیاری از شکست‌های سیستم‌های تولید بازیابی‌افزا (RAG) نه در تنظیمات بازیابی، بلکه در لایهٔ ورود داده ریشه دارند. اصلاح اندازه تکه‌ها یا پرامپت‌ها بی‌فایده است اگر داده‌های خام در…

۴ دقیقه خواندن۱
آسیب‌پذیری‌ها را پیدا کرد. بیشترشان اصلاً وجود نداشتند.
آموزش کاربردی

محدودیت‌های مدل‌های زبانی در ممیزی خودکار کد و راهکار جایگزین

استفاده از مدل‌های زبانی برای یافتن آسیب‌پذیری در کدهای حجیم به‌دلیل تکیه بر الگوهای آماری به‌جای استدلال منطقی، منجر به نتایج متقاعدکننده اما نادرست می‌شود. تنها روش قابل‌اعتماد،…

۲ دقیقه خواندن۳
اجرای عامل‌ها در سندباکس یا ماشین مجازی الگوی اشتباهی است.
آموزش کاربردی

جداسازی مغز از دست‌ها؛ راهکار Anthropic برای مقیاس‌پذیری عامل‌های هوش مصنوعی

استقرار عامل‌های هوش مصنوعی در ماشین‌های مجازی (VM) ساده، باعث ایجاد نقاط شکست واحد و از دست رفتن زمینهٔ عملیاتی می‌شود. راهکار پایدار، جداسازی لایهٔ تصمیم‌گیرنده از لایهٔ اجرا…

۷ دقیقه خواندن
بازسازی یک اپلیکیشن ویب‌کدد: کد خوانا بود، اما منطق پشت آن ناپدید شده بود

بدهی فنی نامرئی در اپلیکیشن‌های ساخته‌شده با Vibe Coding

کالبدشکافی یک اپلیکیشن آموزشی نشان می‌دهد که کد خوانای تولیدشده توسط هوش مصنوعی لزوماً به معنای منطق قابل‌فهم نیست. این شکاف باعث می‌شود برنامه‌ای در ظاهر بی‌نقص باشد، اما دلیل…

۶ دقیقه خواندن
مهارت متوقف کردن عامل کدنویسی از پنهان کردن پاسخ؛ خروجی مناسب ADHD.
آموزش کاربردی

چگونه ابزار i-have-adhd از اتلاف وقت در خروجی‌های هوش مصنوعی می‌کاهد؟

یک مهارت متن‌باز جدید برای دستیارهای کدنویسی، مدل‌ها را مجبور می‌کند پاسخ‌های پرحاشیه را حذف کرده و مستقیماً با اقدامات شروع کنند. این ابزار خروجی‌های طولانی هوش مصنوعی را به…

۲ دقیقه خواندن

تنظیم مرزهای ایمنی در مدل‌های زبانی نرخ رد درخواست‌های سالم را به ۴٪ رساند

پژوهشی جدید نشان می‌دهد رویکردهای کلی در ایمنی هوش مصنوعی باعث ایجاد مدل‌های «کُند» می‌شود که حتی درخواست‌های بی‌خطر را رد می‌کنند. با استفاده از روش «تقطیر خودکار آگاه از مرز»،…

۶ دقیقه خواندن۱
شرایط توقفی که قبل از ادغام درخواست تغییر عامل هوش مصنوعی بررسی می‌کنم
آموزش کاربردی

۷ شرط توقف برای جلوگیری از ادغام کدهای پرریسک عامل‌های هوش مصنوعی

یک چارچوب جدید برای بازبینی کدهای تولیدشده توسط هوش مصنوعی، مفهوم «شرایط توقف» (STOP conditions) را معرفی کرده است. این مرزهای سخت‌گیرانه توسعه‌دهندگان را مجبور می‌کند تا فارغ از…

۴ دقیقه خواندن۲
مجوز داده: چرا امنیت در لایه معنایی شکست می‌خورد
آموزش کاربردی

لایه معنایی؛ سدی جدید برای جلوگیری از نشت داده‌ها در سازمان‌ها

امنیت سنتی داده‌ها به‌جای تمرکز بر معنا، بر محل ذخیره‌سازی متمرکز است و همین موضوع باعث نشت اطلاعات می‌شود. انتقال مجوزهای دسترسی به لایه معنایی، سیاست‌های امنیتی را پیش از اجرای…

۲ دقیقه خواندن۱