پرش به محتوای اصلی

دسته‌بندی

آموزش کاربردی

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

۸٬۴۶۹ مقاله منتشر شده

عامل هوش مصنوعی من در روز اول نتیجه‌ای ۵ سیگما یافت. من آن را حذف کردم.

تلهٔ دقتِ ساختگی؛ چرا عامل‌های هوش مصنوعی نتایجِ غلط اما متقاعدکننده می‌سازند؟

تجربه یک توسعه‌دهنده از عامل‌های پژوهشی خودکار نشان می‌دهد که این سیستم‌ها می‌توانند نتایجی با دقت آماری بالا تولید کنند که در واقع حاصل باگ‌های پنهان هستند. این مورد هشدار می‌دهد…

۴ دقیقه خواندن
سخت‌افزار سیستم‌های یادگیری ماشین: معماری، شتاب‌دهنده‌ها و بهینه‌سازی انرژی
آموزش کاربردی

معماری سخت‌افزاری؛ تعیین‌کنندهٔ سرعت و هزینهٔ مدل‌های یادگیری ماشین

بهره‌وری هوش مصنوعی به انتخاب درست میان CPU، GPU و تراشه‌های تخصصی ASIC بستگی دارد. در حالی که GPUها در مقیاس کوچک غالب هستند، تراشه‌های عصبی و لبه‌ای در حال تغییر مرزهای محاسبات…

۱ دقیقه خواندن۱
۱۲ گردش کار خودکارسازی هوش مصنوعی عملی که بدون شروع از صفر می‌توانید بسازید
آموزش کاربردی

۱۲ گردش‌کار اتوماسیون AI برای جایگزینی وظایف تکراری و دستی

یک چارچوب عملیاتی جدید، کاربرد هوش مصنوعی را از پرامپت‌های تک‌مرحله‌ای به سامانه‌های تکرارپذیر تغییر می‌دهد. با اتصال مدل‌ها به ابزارهای موجود، می‌توان همه چیز از مدیریت ورودی‌های…

۹ دقیقه خواندن۳
معرفی Muse Glimmer: مدل عاملی متن‌باز که روی دستگاه شما اجرا می‌شود
آموزش کاربردی

مدل Muse Glimmer متا: اجرای عامل‌های ۳۰ میلیارد پارامتری روی GPUهای خانگی

متا مدل Muse Glimmer را به عنوان یک مدل وزن‌باز ۳۰ میلیارد پارامتری برای اجرای محلی عامل‌های هوش مصنوعی منتشر کرد. این مدل با استفاده از کوانتش ۴ بیتی و رمزگشایی گمانه‌زنانه، روی…

۶ دقیقه خواندن۳
چارچوب R.A.H.S.I.: هوش مصنوعی دستورالعمل‌ها را اجرا کرد؛ شواهد اطمینان کجاست؟
آموزش کاربردی

شکاف میان تست و تضمین؛ دلیل شکست مقیاس‌پذیری عامل‌های هوش مصنوعی در سازمان‌ها

اجرای دستورات به معنای کنترل‌پذیری سیستم نیست. چارچوب R.A.H.S.I استدلال می‌کند که سازمان‌ها برای مقیاس‌بندی امن عامل‌های هوش مصنوعی، به جای نتایج تست، به شواهد قابل حسابرسی از…

۲ دقیقه خواندن۲
بروزرسانی مدل را مانند پروتکل بازپخش، نه امتیاز بنچمارک، در نظر بگیرید
آموزش کاربردی

پروتکل بازپخش در برابر بنچمارک؛ راهکاری برای تضمین پایداری مدل‌های عملیاتی

اتکای صرف به نمرات بنچمارک برای ارتقای مدل‌های هوش مصنوعی اغلب به دلیل نقض قراردادهای فنی در محیط عملیاتی منجر به شکست می‌شود. پروتکل بازپخش (Replay Protocol) با شبیه‌سازی ترافیک…

۷ دقیقه خواندن۲
ساخت اولین عامل CRO هوش مصنوعی با کلود (بدون کد، ۶۰ دقیقه)
آموزش کاربردی

«بهینه‌سازی روی رفتارهای غیرانسانی»؛ نقطه ضعف عامل‌های CRO در نبود فیلترینگ

ساخت یک عامل هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی نرخ تبدیل (CRO) با Claude تنها ۶۰ دقیقه زمان می‌برد، اما نبود فیلترهای شناسایی ربات باعث می‌شود مدل روی رفتارهای غیرانسانی بهینه‌سازی شود.…

۲۷ دقیقه خواندن۲
هیاهوی MiniMax H3: معیارسنجی یک مدل کوچک باز در جایی که کاربرانتان واقعاً هستند
آموزش کاربردی

«نادیده گرفتن نوسانات سخت‌افزاری»؛ دلیل گمراه‌کننده بودن نتایج مدل‌های AI

محک‌های استاندارد هوش مصنوعی با نادیده گرفتن نوسانات سخت‌افزاری موبایل، نتایجی گمراه‌کننده ارائه می‌دهند. چارچوب جدید تست مدل MiniMax H3 بر توان بازیابی سیستم پس از قطع اتصال…

۵ دقیقه خواندن۲