پرش به محتوای اصلی

دسته‌بندی

آموزش کاربردی

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

۸٬۴۴۰ مقاله منتشر شده

عکسی از یک دستیار هوشمند که اطلاعات شخصی کاربر را نمایش می‌دهد.
آموزش کاربردی

موتور بازتاب: استخراج پروندهٔ رفتاری پنهان از حافظهٔ عامل‌های هوش مصنوعی

یک متد جدید به نام «موتور بازتاب» اجازه می‌دهد کاربران پروفایل رفتاری جامعی را که عامل‌های هوش مصنوعی به‌صورت پنهانی از داده‌های شخصی آن‌ها ساخته‌اند، استخراج کنند. این موضوع شکاف…

۷ دقیقه خواندن۱
چرا به جای یک چت‌بات دیگر، یک دستیار هوشمند محلی ساختم
آموزش کاربردی

معماری سیستم جایگزین مدل‌های زبانی بزرگ در مدیریت داده‌های محلی

پروژه Hey Daejeon ثابت کرد که برای مدیریت داده‌های پراکنده شهری، طراحی لایه ارکستراسیون و مسیریابی مؤثرتر از افزایش اندازه مدل است. این رویکرد تمرکز را از «بهترین مدل» به «بهترین…

۵ دقیقه خواندن۱
ترجمه مغز: تقطیر ترنسفورمرها در معماری‌های دیگر
آموزش کاربردی

«پیوند مغزی»؛ راهکاری برای اجرای مدل‌های عظیم روی سخت‌افزار بهینه

پژوهشگران روشی برای انتقال دانش از مدل‌های ترنسفورمر به معماری‌های متفاوت مانند RNNها و مدل‌های فضای-وضعیت ابداع کرده‌اند. این «پیوند مغزی» اجازه می‌دهد قابلیت‌های مدل‌های عظیم…

۱ دقیقه خواندن۲
ارتقای شغلی با جدیدترین ماژول‌های هوش مصنوعی در ویژوال‌پث!
آموزش کاربردی

Visualpath دوره‌های تخصصی مهندسی عامل‌های هوش مصنوعی و MLOps را عرضه کرد

شرکت Visualpath مجموعه‌ای از ماژول‌های آموزشی حرفه‌ای برای تسلط بر مهارت‌های پرتقاضایی مانند هوش مصنوعی عامل‌محور و MLOps معرفی کرد. این برنامه با تمرکز بر پروژه‌های عملی، فاصله…

۱ دقیقه خواندن
عامل کدنویسی هوش مصنوعی با Locus MCP به قابلیت پیمایش LSP مجهز شود
آموزش کاربردی

Locus MCP ناوبری معنایی را جایگزین جست‌وجوی متنی در عامل‌های کدنویس کرد

ابزار Locus MCP با اتصال عامل‌های هوش مصنوعی به سرورهای LSP، جست‌وجوی غیردقیق متنی را با ناوبری معنایی جایگزین می‌کند. این سازوکار به عامل‌ها اجازه می‌دهد تعاریف، ارجاعات و نوع…

۶ دقیقه خواندن۲
هوش مصنوعی مولد، عامل‌های هوشمند و هوش مصنوعی عاملی یکی نیستند
آموزش کاربردی

تفاوت ساختاری هوش مصنوعی زاینده، عامل‌ها و سامانه‌های عامل‌محور

اشتباه در تشخیص تفاوت میان هوش مصنوعی زاینده و سامانه‌های عامل‌محور منجر به هزینه‌های اضافی و شکست در حاکمیت داده‌ها می‌شود. چارچوب جدید Squalix سه سطح از خودمختاری را تعریف…

۴ دقیقه خواندن۱
سوپ، درد تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ را به یک گردش کار ساده تبدیل می‌کند: یک پیکربندی، یک دستور، تمام.
آموزش کاربردی

Soup: تنظیم دقیق مدل‌های ۸ میلیارد پارامتری با حافظه ۴ گیگابایتی GPU

پلتفرم متن‌باز Soup با معرفی تکنیک «استریمینگ لایه‌ها»، امکان آموزش مدل‌های زبانی بزرگ ۸ میلیارد پارامتری را روی سخت‌افزارهای مصرف‌کننده با ۴ گیگابایت VRAM فراهم کرد. این ابزار…

۱۱ دقیقه خواندن۲