پرش به محتوای اصلی

دسته‌بندی

آموزش کاربردی

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

۸٬۲۵۱ مقاله منتشر شده

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
جایگزین‌های Qlik Sense: چرا BI مبتنی بر داشبورد برای سازمان‌های عاملی منسوخ شده است
آموزش کاربردی

سازمان‌های عامل‌محور از داشبوردهای سنتی BI فاصله می‌گیرند

کاوش‌های داده‌ای سنتی دیگر پاسخگوی نیاز عامل‌های هوش مصنوعی نیستند؛ زیرا این عامل‌ها به‌جای کشف تدریجی، به دقت مطلق در اولین تلاش نیاز دارند. این تغییر، گذاری از «سطوح کاوش» به…

۲ دقیقه خواندن۱
۵ هوک گیت برای جلوگیری از خرابکاری عوامل کدنویسی هوش مصنوعی در مخزن شما
آموزش کاربردی

۵ قلاب گیت برای جلوگیری از تخریب مخازن کد توسط عامل‌های هوش مصنوعی

عامل‌های کدنویس به دلیل سرعت بالا، اغلب تغییرات بررسی‌نشده را ثبت یا اسرار امنیتی را لو می‌دهند. پیاده‌سازی قلاب‌های گیت (Git Hooks) حفاظ‌های فنی سخت‌افزاری ایجاد می‌کند که…

۴ دقیقه خواندن۳
بهینه‌سازی موقعیت مکانی حافظه پنهان KV: از صفحه‌بندی تا ذخیره‌سازی لایه‌ای

پلتفرم FX100 توان عملیاتی استنتاج مدل‌های زبانی را ۴۰٪ افزایش داد

شرکت Mingxin با معرفی معماری ذخیره‌سازی لایه‌ای برای KV Cache، گلوگاه حافظه در مدل‌های با زمینه بلند را برطرف کرد. این رویکرد در مدل‌های ۴۸۰ میلیارد پارامتری، زمان تا نخستین توکن…

۵ دقیقه خواندن۱
توضیح x402: پرداخت‌های خرد HTTP-محور برای عامل‌های هوش مصنوعی (با کد واقعی)
آموزش کاربردی

پرداخت‌های خرد HTTP-Native در برابر سهمیه‌های پیش‌پرداخت در دنیای AI

پروتکل x402 با بازتعریف کد وضعیت ۴۰۲ در HTTP، امکان پرداخت لحظه‌ای و خودکار برای هر فراخوانی API را برای عامل‌های هوش مصنوعی فراهم می‌کند. این سازوکار نیاز به اشتراک‌های ماهانه یا…

۴ دقیقه خواندن
نمودار فرآیند RAG: بازیابی اطلاعات از منابع خارجی و تولید پاسخ توسط هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

تولید بازیابی‌افزا (RAG) توهمات هوش مصنوعی را با جریان پنج‌مرحله‌ای داده‌ها

تولید بازیابی‌افزا (RAG) با اتصال مدل‌ها به داده‌های به‌روز و خصوصی در لحظه استنتاج، مانع از توهمات متقاعدکننده مدل‌های ایستا می‌شود. این چارچوب با تفکیک بازیابی شواهد از تنظیم…

۱۱ دقیقه خواندن۳
عامل شما واقعیت را به خاطر سپرده بود، اما مثل یک غریبه پاسخ داد.

دقت بازیابی در برابر توانایی استنتاج؛ تضاد حافظه در مدل‌های عامل‌محور

تحلیل فنی جدیدی نشان می‌دهد عامل‌های هوش مصنوعی علی‌رغم توانایی کامل در بازیابی حقایق، در به‌کارگیری این داده‌ها برای وظایف غیرمستقیم شکست می‌خورند. این یافته ثابت می‌کند گلوگاه…

۵ دقیقه خواندن۱
ابزار تست برای عامل‌های هوش مصنوعی ساختم — آسیب‌پذیری تزریق پرامپت در مدل محلی را کشف کرد.
آموزش کاربردی

آیا مدل‌های بهینه برای عامل‌های هوش مصنوعی در برابر تزریق پرامپت آسیب‌پذیرند؟

ابزار متن‌باز Agenci توانست با یک حمله تزریق پرامپت، مدل محلی Phi-4-mini را مجبور به نادیده گرفتن دستورات سیستمی کند. این یافته نشان می‌دهد مدل‌های کوچک و بهینه برای عامل‌های هوش…

۱ دقیقه خواندن۱
نحوه جلوگیری سازمان‌ها از حملات هوش مصنوعی ۲۰۲۶ و صرفه‌جویی ۲.۲ میلیون دلاری در هر نفوذ
آموزش کاربردی

«دفاع دستی غیرممکن است»؛ نفوذهای سایبری به ۲۹ دقیقه رسید

حملات سایبری مبتنی بر هوش مصنوعی زمان نفوذ را به ۲۹ دقیقه رسانده‌اند و دفاع دستی را غیرممکن کرده‌اند. سازمان‌هایی که از اتوماسیون امنیتی استفاده می‌کنند، نشت داده‌ها را ۹۸ روز…

۵ دقیقه خواندن۱