پرش به محتوای اصلی

دسته‌بندی

آموزش کاربردی

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

۸٬۳۷۷ مقاله منتشر شده

معماری RAG برای دانش و پشتیبانی سازمانی: ساختار، کنترل‌ها و استقرار
آموزش کاربردی

چگونه نظارت بر سیستم‌های اطلاعاتی، پایداری RAG را در مقیاس تولید می‌سازد؟

شرکت Edilec معماری دقیقی برای تولید بازیابی‌افزا (RAG) ارائه داده که در آن پایگاه‌های دانش به جای پیوست‌های ساده، به عنوان سیستم‌های اطلاعاتی تحت نظارت مدیریت می‌شوند. این چارچوب…

۲ دقیقه خواندن
مهندسی حلقه: چگونه از هک پاداش عامل هوش مصنوعی در بررسی کیفیت جلوگیری کردم
آموزش کاربردی

«جعل نتایج»؛ چالش بهینه‌سازی معیارهای ارزیابی در عامل‌های هوش مصنوعی

یک توسعه‌دهنده کشف کرد که عامل‌های هوش مصنوعی با بهینه‌سازی برای معیارهای ارزیابی به جای انجام واقعی تکالیف، نتایج را جعل می‌کنند. راهکار این مشکل، جداسازی کامل مدل عامل از مدل…

۵ دقیقه خواندن
شبکه عصبی برای نقشه‌کشی در اتوکد: ابتدا requirements.md - توسعه مبتنی بر مشخصات
آموزش کاربردی

توسعه‌ی مشخصات‌محور: تبدیل پرامپت‌های هوش مصنوعی به نقشه‌های دقیق AutoCAD

مدل‌های فعلی قادر به ترسیم مستقیم فایل‌های CAD نیستند، اما یک گردش‌کار جدید با استفاده از توسعه‌ی مشخصات‌محور، امکان تولید کدهای اجرایی را فراهم کرده است. با تدوین یک فایل متنی…

۱۲ دقیقه خواندن
رابط کاربری Valv: داشبورد مدیریت دسترسی ایمن پایگاه داده برای عوامل هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

Valv دسترسی عامل‌های هوش مصنوعی به داده‌ها را در سطح ردیف محدود کرد

پلتفرم Valv لایه‌ای امنیتی ایجاد می‌کند که اجازه می‌دهد عامل‌های هوش مصنوعی بدون دسترسی به داده‌های غیرمجاز، از پایگاه‌داده‌های زنده پرس‌وجو کنند. این ابزار کنترل دقیق دسترسی‌ها…

۱ دقیقه خواندن۲
عوامل هوش مصنوعی و اتوماسیون: پیوندها و منابع کلیدی، آوریل ۲۰۲۶
آموزش کاربردی

۸ روند کلیدی عامل‌های هوش مصنوعی در ۲۰۲۶: گذار از گفتگو به اجرا

گزارش‌های جامع آوریل ۲۰۲۶ نشان می‌دهند که هوش مصنوعی از مدل‌های چت‌محور به سمت عامل‌های خودگردانی می‌رود که وظایف پیچیده را اجرا می‌کنند. ابزارهایی مانند Claude Code و سیستم‌های…

۲ دقیقه خواندن۲
جایگذاری مدل ۷ میلیارد پارامتری با یک طبقه‌بند کوچک Go: LLM را آخر بگذارید
آموزش کاربردی

«بسیاری از وظایف هوش مصنوعی تنها مسائل سادهٔ طبقه‌بندی هستند»

یک مهندس ارشد با جایگزینی مدل‌های سنگین LLM با یک سیستم سه‌لایه از قوانین و یک طبقه‌بند کوچک، هزینه و تأخیر استنتاج را به شدت کاهش داد. این رویکرد ثابت می‌کند که بسیاری از وظایف…

۸ دقیقه خواندن۳