پرش به محتوای اصلی

دسته‌بندی

آموزش کاربردی

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

۸٬۴۶۳ مقاله منتشر شده

پلی‌بوک حاکمیت ۲۰۲۶: خودکارسازی گردش کار سازمانی با عامل‌های هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

گارتنر: بازدهی ۶۱٪ از عامل‌های هوش مصنوعی سازمانی طی ۹۰ روز متوقف می‌شود

بیشتر استقرار‌های چندعاملی نه به دلیل کیفیت مدل، بلکه به دلیل «تضاد حاکمیتی» شکست می‌خورند. حل این مشکل نیازمند یک لایه مرکزی برای داوری میان اهداف متضاد است، نه افزودن عامل‌های…

۲۳ دقیقه خواندن
ایمنی عامل هوش مصنوعی: جلوگیری از سرقت مدل و نشت کلید API
آموزش کاربردی

سیاست‌های گراف‌محور نشت داده‌ها و استخراج مدل از عامل‌های هوش مصنوعی را متوقف

عامل‌های هوش مصنوعی به‌دلیل دسترسی مستقل به ابزارها و پایگاه‌داده‌ها، مسیرهای جدیدی برای نشت کلیدهای API ایجاد کرده‌اند. رویکرد جدید TrustGraph با مدل‌سازی روابط اعتماد به‌صورت…

۳ دقیقه خواندن۳
ساختم یک API قیمت‌گذاری برای مدل‌های زبانی — بعد فهمید کاربر واقعی شاید انسان نباشد
آموزش کاربردی

عامل‌های هوش مصنوعی جایگزین انسان در مصرف داده‌های قیمت‌گذاری مدل‌ها شدند

یک توسعه‌دهنده متوجه شد که کاربران اصلی API قیمت‌گذاری مدل‌های زبانی، نه انسان‌ها، بلکه عامل‌های هوشمند هستند. این پروژه اکنون به ابزاری برای انتخاب بلادرنگ مدل بر اساس هزینه و…

۳ دقیقه خواندن
آزمایش عکاسی پرتره با قفل چهره توسط هوش مصنوعی - بدون رتوش
آموزش کاربردی

استودیو پرتره AI Model Hub با حذف فیلترهای نرم‌کننده پوست، واقع‌گرایی را

یک استودیو پرتره جدید در AI Model Hub با جایگزینی فیلترهای تک‌مرحله‌ای با یک «تیم مجازی»، عکس‌های پروفایل با بافت واقعی پوست تولید می‌کند. این رویکرد با حفظ منافذ پوست، اثر «دره…

۲ دقیقه خواندن۳
همه مدل‌های برتر هوش مصنوعی در یک ورودی: راه‌اندازی مرکز مدل هوش مصنوعی من (همراه موبایل)
آموزش کاربردیتأییدنشده · منبع منفرد

AI Model Hub هزینه‌های اشتراک مدل‌های پیشرو را به پرداخت توکنی تبدیل کرد

پلتفرم AI Model Hub دسترسی به مدل‌های تراز اول مانند GPT-5.6 Luna و Gemini 3.6 Flash را در یک داشبورد واحد متمرکز کرد. این سرویس مدل اشتراک ماهانه را با سیستم پرداخت بر اساس مصرف…

۱ دقیقه خواندن۱
عامل هوش مصنوعی Prime Agent: ابزار کدنویسی خودبهبود یافته در ترند امروز گیت‌هاب
آموزش کاربردی

Prime Agent: تبدیل پرامپت‌ها به متغیرهای برنامه‌ریزی برای کدنویسی خودکار

پروژه متن‌باز Prime Agent با معرفی مدل‌های زبانی بازگشتی، دستیاران کدنویسی را از چت‌بات‌های ساده به سرویس‌های پس‌زمینه تبدیل می‌کند که قادر به یادگیری از تجربیات خود و اجرای…

۴ دقیقه خواندن۲
فراتر از داشبوردهای قرمز: پیاده‌سازی رصد پیش‌بینانه با هوش مصنوعی عامل‌محور
آموزش کاربردی

نظارت پیش‌بینانه در برابر رویکرد واکنشی در مدیریت منابع ابری

نظارت سنتی بر زیرساخت‌ها بر پایه آستانه‌های ایستا است که پس از وقوع خطا فعال می‌شوند. با ادغام عامل‌های هوش مصنوعی در اکوسیستم OpenTelemetry، مهندسان اکنون می‌توانند پیش از تجربهٔ…

۴ دقیقه خواندن۳
باز کردن قفل بهره‌وری توسعه‌دهندگان با عامل‌های هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

آیا عامل‌های هوشمند جایگزین بازبین‌های انسانی در چرخه توسعه می‌شوند؟

عامل‌های هوش مصنوعی از ابزارهای واکنشی ساده به شرکای پیش‌کننده تبدیل شده‌اند که کارهای تکراری برنامه‌نویسی را بر عهده می‌گیرند. این ابزارها با خودکارسازی بازبینی کد و شناسایی…

۳ دقیقه خواندن
اجرای هوش مصنوعی محلی با n8n و Ollama روی مک: گردش کار هوش مصنوعی بدون نیاز به اینترنت
آموزش کاربردی

پشتهٔ n8n و Ollama در برابر سرویس‌های ابری برای مدیریت داده‌ها

یک پشتهٔ نرم‌افزاری جدید با ترکیب n8n برای مدیریت گردش‌کار و Ollama برای سرویس‌دهی مدل‌ها، امکان اجرای عامل‌های هوش مصنوعی را به‌صورت کاملاً محلی فراهم می‌کند. این ساختار با حذف…

۴ دقیقه خواندن۱
«همان پاسخ‌های ثابت را ۱۵ بار قضاوت کردیم. قاضی بخش پرنویز نبود.»
آموزش کاربردی

«ضعف در دستورالعمل‌ها»؛ علت اصلی نوسان عملکرد عامل‌های هوش مصنوعی

پژوهشی از AgentVitals نشان می‌دهد نوسان در عملکرد عامل‌های هوش مصنوعی بیش از آنکه به ناپایداری مدل مربوط باشد، ناشی از ابهام در دستورالعمل‌های داوری است. این تیم دریافت که طراحی…

۵ دقیقه خواندن