پرش به محتوای اصلی

دسته‌بندی

آموزش کاربردی

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

۸٬۲۹۳ مقاله منتشر شده

استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ چینی در پردازش زبان فارسی
آموزش کاربردی

درگاه‌های سازگار با OpenAI دسترسی به مدل‌های چینی را تسهیل کردند

توسعه‌دهندگان خارج از چین اکنون می‌توانند با استفاده از درگاه‌های واسط و یک API واحد، محدودیت‌های سخت‌گیرانهٔ احراز هویت و پرداخت مدل‌های برتر چینی را دور بزنند. این سازوکار…

۲ دقیقه خواندن۱
تست‌های SWE-bench سال‌ها قبل از رفع باگ‌ها عمومی بودند، اما این به معنای آلودگی داده نیست.

تحلیل فارنزیک: ۹۷.۸٪ داده‌های SWE-bench پیش‌تر عمومی شده بودند

یک تحلیل فارنزیک نشان می‌دهد تقریباً تمام فایل‌های آزمون در بنچمارک SWE-bench پیش از اعمال اصلاحات، به‌صورت عمومی در گیت‌هاب در دسترس بوده‌اند. این یعنی مدل‌های پیشرو احتمالاً…

۳ دقیقه خواندن۲
راهنمای توسعه‌دهندگان خارجی برای انتخاب بهترین API مدل زبانی چینی در سیستم‌های RAG
آموزش کاربردی

«جایگزین‌های اقتصادی»؛ نقش مدل‌های چینی در بهینه‌سازی هزینه‌های توسعه

مدل‌های Qwen و DeepSeek با ارائه کیفیت دوزبانه بالا و قیمت بسیار پایین، جایگزین‌های اقتصادی برای سیستم‌های RAG شده‌اند. توسعه‌دهندگان اکنون می‌توانند از طریق نقاط اتصال یکپارچه،…

۱ دقیقه خواندن۱
راهنمای هزینه‌های کل مالکیت Llama برای مدل‌های زبانی خودمیزبان
آموزش کاربردی

زیرساخت شخصی در برابر API؛ نقطه سربه‌سر در ۳ میلیارد توکن

تحلیل جدید هزینه کل مالکیت نشان می‌دهد که جایگزینی APIها با زیرساخت شخصی برای حجم‌های بالا، حدود یک سال زمان می‌برد تا هزینه سرمایه‌گذاری اولیه را جبران کند. این سودآوری به شدت به…

۴ دقیقه خواندن
۷ عامل از ۸ عامل Claude Code من در ۳۰ روز صفر تماس داشتند: یافتن عامل‌های غیرفعال به‌صورت خودکار
آموزش کاربردی

۸۷.۵٪ از عامل‌های سفارشی Claude Code در یک ماه هیچ فراخوانی نداشتند

یک توسعه‌دهنده دریافت که اکثر عامل‌های تخصصی او در محیط Claude Code بلااستفاده مانده‌اند و تنها باعث اتلاف توکن و کاهش کیفیت پاسخ‌ها شده‌اند. او با طراحی یک سامانه نظارتی مبتنی بر…

۲۵ دقیقه خواندن۲
شکست پنهان عامل‌های هوشمند در محیط واقعی و بی‌فایده‌بودن معیارهای آزمایشی
آموزش کاربردی

شکاف میان بنچمارک و واقعیت؛ دلیل شکست عامل‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی

امتیازات بالای بنچمارک‌ها توهمی از پایداری ایجاد می‌کنند که در محیط‌های واقعی و پر هرج‌ومرج فرو می‌پاشد. این شکاف به‌دلیل تفاوت میان توانمندی‌های ایستا در محیط‌های آزمایشگاهی و…

۶ دقیقه خواندن۱
تنظیم مدل محلی روی مک مینی M4 Pro
آموزش کاربردی

مک‌مینی M4 Pro با مدل‌های MoE حاکمیت محلی بر هوش مصنوعی را ممکن کرد

یک پیاده‌سازی عملی نشان می‌دهد که مک‌مینی M4 Pro با ۴۸ گیگابایت رم می‌تواند مدل‌های زبانی بزرگ با معماری ترکیب خبره‌ها را به‌صورت محلی اجرا کند. این ساختار هزینه‌های API را حذف…

۷ دقیقه خواندن۲