پرش به محتوای اصلی

دسته‌بندی

آموزش کاربردی

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

۸٬۴۲۲ مقاله منتشر شده

بررسی قابلیت‌ها و کاربردهای Kimi K2 Thinking
آموزش کاربردی

Kimi K2 Thinking مسیر استدلالِ عامل‌های پژوهشی را قابل‌ ممیزی کرد

یک راهنمای پیاده‌سازی جدید نشان می‌دهد چگونه می‌توان با استفاده از زنجیره تفکر مدل Kimi K2، عامل‌هایی ساخت که موضوعات پیچیده را به فرضیات قابل‌سنجش تبدیل کنند. این گردش‌کار با…

۷ دقیقه خواندن۲
تصویر: قانون ایمنی آنلاین هنگامی که هوش مصنوعی محتوا تولید می‌کند
آموزش کاربردی

قانون ایمنی آنلاین بریتانیا: جریمه‌های سنگین برای محتوای غیرقانونی GenAI

قانون ایمنی آنلاین ۲۰۲۳ بریتانیا اکنون شامل سرویس‌های هوش مصنوعی زاینده‌ای می‌شود که امکان اشتراک محتوا یا تعامل با بات‌های کاربرساخته را فراهم می‌کنند. ارائه‌دهندگان این خدمات با…

۵ دقیقه خواندن۲
ردیابی یکپارچه هزینه‌ها به جای تخصیص مبتنی بر ارائه‌دهنده
آموزش کاربردی

تضاد در شمارش توکن‌ها؛ عامل پنهان نشت هزینه‌ها در مهاجرت بین مدل‌های AI

تفاوت در نحوه محاسبه توکن‌های ورودی بین ارائه‌دهندگان مختلف، باعث ایجاد شکاف‌های گزارش‌دهی شدید می‌شود. استفاده از یک اسکیمای یکپارچه و غیرهم‌پوشان، تنها راه جلوگیری از تخمین…

۶ دقیقه خواندن۱
آزمایش واحد اعتبارسنج خروجی سفارشی قبل از اتصال به مدل
آموزش کاربردی

جداسازی اعتبارسنج‌ها از استنتاج؛ راهکاری برای کاهش هزینه و تأخیر در تست LLM

تفکیک اعتبارسنج‌های قطعی از فرآیند استنتاج مدل، امکان تست خط‌لوله‌های هوش مصنوعی را در چند میلی‌ثانیه و بدون هزینه API فراهم می‌کند. با تبدیل اعتبارسنج‌ها به توابع خالص، تیم‌ها…

۶ دقیقه خواندن۱
نوار ابزار ویندوز با دکمه‌های میکروفون و کیبورد، نشان‌دهنده فعال‌سازی صوتی Codex
آموزش کاربردی

تست واحدِ قالب‌های پرامپت؛ راهکار جلوگیری از افت کیفیت خاموش در LLM

بسیاری از شکست‌های مدل‌های زبانی ناشی از خطاهای لایه‌ی رندرینگ پرامپت است که به‌دلیل نبود تست، نادیده گرفته می‌شوند. با تبدیل رندرکننده به یک تابع خالص و به‌کارگیری تست‌های مبتنی…

۵ دقیقه خواندن
دانه‌بندی کوانتیزاسیون: مقیاس‌های تنسوری، کانالی و گروهی
آموزش کاربردی

تحلیلِ Granularity: تاثیر مستقیمِ تعدادِ ضرایبِ مقیاس بر سربارِ متاداده

دانه-بندی یا Granularity در کوانتش تعیین می‌کند چه تعداد از وزن‌ها از یک ضریب مقیاس مشترک استفاده کنند. این سازوکار مستقیماً بر توازن میان سربار حافظه و دقت مدل اثر می‌گذارد و…

۶ دقیقه خواندن۴
نقش مجموعه داده کالیبراسیون در فرآیند کوانتیزاسیون مدل‌های یادگیری ماشین
آموزش کاربردی

تحلیل کوانتش: عدم تطابق داده‌های کالیبراسیون عامل فروپاشی فرمت خروجی است

داده‌های کالیبراسیون دانش جدیدی به مدل نمی‌دهند، بلکه تعیین می‌کنند کدام خطاهای گرد کردن برای ورودی‌های خاص قابل‌تحمل هستند. عدم تطابق این داده‌ها با محیط عملیاتی منجر به افت شدید…

۵ دقیقه خواندن