پرش به محتوای اصلی

دسته‌بندی

آموزش کاربردی

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

۸٬۳۶۱ مقاله منتشر شده

نمودار: مدل شش‌لایه حاکمیت FROST برای عامل‌های هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

مدل FROST: چارچوب ۶ لایه‌ای برای مهار توهم در عامل‌های هوشمند

مدل حاکمیتی FROST با معرفی یک «قانون اساسی» شش‌لایه، مانع از انحراف هدف و جعل داده در عامل‌های هوشمند می‌شود. این سیستم با جداسازی مدیریت از حاکمیت، تضمین می‌کند که عامل‌ها در…

۱۶ دقیقه خواندن
سیاست داده برای پشتیبانی مشتری با هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

«پاک‌سازی PII»؛ راهکار جدید برای جلوگیری از نشت داده در چت‌های B2B

یک چارچوب معماری جدید برای خدمات مشتریان، با استفاده از «درگاه‌های بازبینی» و داده‌های مصنوعی، از نشت اطلاعات شناسایی شخصی (PII) جلوگیری می‌کند. این روش اجازه می‌دهد شرکت‌ها بدون…

۲ دقیقه خواندن۱
مصاحبه با ۲۰ مهندس هوش مصنوعی: نگرانی مشترک آنها چیست؟

«طراحی سیستمی به جای تعویض مدل»؛ کلید موفقیت عامل‌های هوشمند

مصاحبه با ۲۰ مهندس هوش مصنوعی نشان می‌دهد که اکثر استقرار‌های عامل‌محور به‌دلیل اشتباه در تعریف «عامل» و تکیه بر تعویض مدل به‌جای طراحی سیستمی شکست می‌خورند. تفاوت میان یک رابط چت…

۵ دقیقه خواندن۳
تصویر: صفحه‌ای از فیلم اشتباه کردم که نشان‌دهنده حذف آن و تکرار پاسخ توسط سه سرویس هوش مصنوعی است.
آموزش کاربردی

ThoughtDAG: حذف پیام‌های خطا اثرات زنجیره‌ای را در LLM پاک نمی‌کند

محک جدید ThoughtDAG نشان می‌دهد حذف یک پیام اشتباه از تاریخچهٔ گفتگو، لزوماً اثر آن خطا را از حافظهٔ مدل پاک نمی‌کند. «پژواک» این اشتباهات در پاسخ‌های بعدی باقی می‌ماند، مگر آنکه…

۵ دقیقه خواندن۱
دیگر دنبال یک مدل کامل نمی‌گردم؛ حالا سه مدل کوچک اجرا می‌کنم.
آموزش کاربردی

مدل‌های کوچک تخصصی در برابر مدل‌های جامع برای میزبانی شخصی

یک توسعه‌دهنده استدلال می‌کند که اجرای سه مدل کوچک و تخصصی به‌جای یک مدل زبانی بزرگ و جامع، بهره‌وری بیشتری دارد. این رویکرد باعث پیش‌بینی‌پذیری بالاتر و کاهش فشار بر سخت‌افزار در…

۳ دقیقه خواندن۵
ایمنی استفاده ابزار LLM: دادن ابزار به عامل‌ها بدون دادن کلیدها
آموزش کاربردی

تزریق پرامپت؛ نقص ساختاری معماری مدل‌های زبانی که با فیلترها حل نمی‌شود

تزریق پرامپت یک خطای رفتاری نیست، بلکه نقصی بنیادین در معماری مدل‌های زبانی بزرگ است. امنیت واقعی نیازمند انتقال مدیریت دسترسی‌ها از لایه مدل به کد برنامه‌نویسی اپلیکیشن است.

۴ دقیقه خواندن۲
مدل زبانی برای زبان‌های کم‌منبع: معماری ترنسفورمر با داده‌های محدود آموزش دیده.
آموزش کاربردی

درون سازوکار توکن‌سازی آگاه از ساختار زبان برای بهینه‌سازی مدل‌های زبانی

بهبود عملکرد مدل‌های زبانی در زبان‌های کم‌منبع نیازمند عبور از قوانین مقیاس‌پذیری و حرکت به سمت توکن‌سازی آگاه از ساختار زبان است. استراتژی‌های جدید مهندسی می‌تواند هزینه‌های…

۴ دقیقه خواندن