پرش به محتوای اصلی

دسته‌بندی

آموزش کاربردی

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

۸٬۲۹۲ مقاله منتشر شده

معماری بافت اساسی برای هماهنگ‌سازی عامل‌های هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

بافت چندعاملی چگونه وابستگی‌های پیش‌بینی‌ناپذیر هوش مصنوعی را حذف می‌کند؟

سازمان‌ها برای عبور از محدودیت‌های تک‌عاملی، به سمت «بافت چندعاملی» حرکت می‌کنند که لایه‌های کنترل و اجرا را از هم جدا می‌کند. این معماری با استفاده از قراردادهای معنایی و…

۳ دقیقه خواندن۲
نمودار: مراحل طراحی روبریک قابل‌اعتماد برای ارزیابی LLM-as-a-Judge
آموزش کاربردی

گوگل ارزیابی عامل‌های هوش مصنوعی را با روب‌ریک‌های بولی استاندارد کرد

تیم مهندسی گوگل چارچوبی را معرفی کرد که در آن مدل‌های زبانی به‌جای دستورات مبهم، از معیارهای سخت‌گیرانه و بله/خیر (Boolean) برای نمره‌دهی به سایر عامل‌ها استفاده می‌کنند. این روش…

۵ دقیقه خواندن
سرور MCP شما به یک «نه» قابل‌خوانش توسط ماشین نیاز دارد
آموزش کاربردی

۵ دسته‌بندی پاسخ منفی برای جلوگیری از بداهه‌پردازی عامل‌های هوش مصنوعی

عامل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های عملیاتی به جای دستورات متنی، نیازمند یک سیستم قطعی برای درک محدودیت‌های خود هستند. چارچوب جدیدی پیشنهاد شده که با تعریف پنج دسته‌بندی از «پاسخ‌های…

۴ دقیقه خواندن
نمی‌توانی آنچه را نمی‌توانی بررسی کنی، تفویض کنی.
آموزش کاربردی

پروتکل Agateon: جایگزینی شواهد ماشینی با اعتماد در عامل‌های هوش مصنوعی

گلوگاه اصلی عامل‌های هوش مصنوعی هوش مدل نیست، بلکه نبود سازوکار تأیید خروجی است. پروتکل Agateon با تبدیل تأیید به یک زیرساخت سخت‌گیرانه، «مالیات اعتماد» و نیاز به نظارت انسانی…

۶ دقیقه خواندن۲
سیستم RAGی ساختم که منابع پاسخ را نشان دهد: معرفی Alchimista
آموزش کاربردی

آیا میزبانی محلی داده‌ها می‌تواند توهمات مدل‌های RAG را کاهش دهد؟

سامانه متن‌باز Alchimista برخلاف چت‌بات‌های معمولی، هر پاسخ هوش مصنوعی را به یک ردپای قابل حسابرسی تبدیل می‌کند. این ابزار با اولویت دادن به حاکمیت داده و حریم خصوصی، امکان…

۴ دقیقه خواندن۲
ارزیابی تطبیقی سیستم‌های عامل‌گرای مرزی: معیارها، چالش‌ها و راهبردهای بهینه‌سازی عملکرد

نرخ موفقیت در برابر هزینه؛ چالش استقرار عامل‌های مهندسی نرم‌افزار

تحلیل جدید FrontierHarness نشان می‌دهد هزینهٔ عملیاتی عامل‌های مهندسی نرم‌افزار با نرخ موفقیت آن‌ها فاصله گرفته است. در حالی که برخی مدل‌ها تسک‌های بیشتری را پاس می‌کنند، هزینهٔ…

۱ دقیقه خواندن
جایگزینی داده‌های واقعی با داده‌های مصنوعی هوشمند برای توسعه نرم‌افزار
آموزش کاربردی

درون فرآیند بهینه‌سازی استیجینگ با استفاده از داده‌های مصنوعی هوشمند

یک تیم مهندسی با جایگزینی نسخه‌های ریسکی داده‌های واقعی با یک مولد داده‌های مصنوعیِ آگاه از طرح (Schema-aware)، زمان رفرش محیط استیجینگ را ۹۹٪ کاهش داد. این سیستم جدید علاوه بر…

۷ دقیقه خواندن۱
عامل شما می‌تواند پایگاه داده را حذف کند. چه کسی این را تأیید می‌کند؟
آموزش کاربردی

گزارش امنیتی: احتمال پاک‌سازی پایگاه‌داده‌های عملیاتی توسط عامل‌های هوش مصنوعی

یک نقص امنیتی بحرانی در سامانه‌های عامل‌محور اجازه می‌دهد هوش مصنوعی دستورات تخریبی را بدون تایید اجرا کند. راهکار این مشکل، انتقال لایه‌های ایمنی از درون مدل به یک لایه واسط…

۴ دقیقه خواندن۲