پرش به محتوای اصلی

دسته‌بندی

آموزش کاربردی

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

۸٬۳۱۰ مقاله منتشر شده

ارزیابی عامل هوش مصنوعی: چگونه سیستم‌هایی با رفتار غیرقطعی را آزمایش کنیم
آموزش کاربردی

چرا تست‌های نرم‌افزاری سنتی برای ارزیابی عامل‌های هوش مصنوعی شکست می‌خورند؟

ارزیابی عامل‌های هوش مصنوعی نیازمند گذار از بررسی خروجی‌های ساده به استراتژی‌های لایه‌ای شامل تحلیل مسیر اجرا و شبیه‌سازی‌های چندمرحله‌ای است. به دلیل ماهیت غیرقطعی این سیستم‌ها،…

۲۰ دقیقه خواندن۳
ارزیابی RAG شما رسید را چک می‌کند، نه بیمار را

«مبنی‌سازی فریبنده»؛ حفره‌ای امنیتی در ارزیابی‌های سیستم‌های RAG

تحقیقات جدید نشان می‌دهد مدل‌های AI می‌توانند با ارجاع درست به منابع واقعی اما برای موجودیت‌های اشتباه، سیستم‌های ارزیابی را دور بزنند. این نقص که «مبنی‌سازی فریبنده» نام دارد، در…

۴ دقیقه خواندن
درک و رفع مشکل شروع سرد در استنتاج مدل‌های زبانی بزرگ
آموزش کاربردی

Oxlo.ai با استقرار استخزانهٔ GPUs تأخیر راه‌اندازی سرد مدل‌های زبانی حذف کرد

پلتفرم Oxlo.ai با حذف تأخیرهای چندثانیه‌ای در بارگذاری مدل‌های حجیم، مشکل «راه‌اندازی سرد» در استنتاج بدون سرور را حل کرده است. این سرویس همچنین با مدل قیمت‌گذاری ثابت به‌جای…

۴ دقیقه خواندن۱
سرور متن‌باز MCP برای خواندن وب‌سایت‌هایی که ربات‌ها را مسدود می‌کنند
آموزش کاربردی

HatFetch با استراتژی ارتقای تدریجی، سدهای شناسایی ربات را دور می‌زند

یک سرور متن‌باز جدید به نام HatFetch به عامل‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا سایت‌های محافظت‌شده و سنگین در جاوااسکریپت را بخوانند. این ابزار با تبدیل درخواست‌های ساده به مرورگرهای…

۲ دقیقه خواندن۲
چرا for-agents.json و یک مجموعه داده عمومی از یک صفحه فرود دیگر بهتر عمل می‌کنند
آموزش کاربردی

Zenodo: افزایش دقت ارجاعات AI از طریق مجموعه‌داده‌های ساختاریافته

شرکت LuisCore وب‌سایت‌های بازاریابی سنتی را با مجموعه‌ای از داده‌های JSON جایگزین کرد تا عامل‌های هوش مصنوعی بتوانند زیرساخت‌ها را مستقیماً کشف کنند. این رویکرد با استفاده از…

۳ دقیقه خواندن
ساخت اولین سرور MCP با پایتون و داکر
آموزش کاربردی

پروتکل MCP چگونه لایهٔ استدلال را از اجرای ابزارهای AI جدا می‌کند؟

پروتکل زمینهٔ مدل (MCP) یک استاندارد جهانی برای اتصال مدل‌های هوش مصنوعی به داده‌ها و ابزارهای خارجی است که نیاز به توسعه اتصالات سفارشی برای هر پلتفرم را از بین می‌برد. این سیستم…

۱۴ دقیقه خواندن۱
کد کلود، فراتر از پرامپت — سخت‌سازی ابزار پایگاه داده MCP (بخش ۴ عمیق)
آموزش کاربردی

۷ لایهٔ امنیتی برای تبدیل ابزارهای دیتابیس Claude Code به نسخه تولیدی

راهنمای جامع سخت‌سازی سرورهای پروتکل زمینه مدل (MCP) از طریق جایگزینی «اعلامیه‌ها» با «اجراهای ساختاری». این استراتژی دفاع در عمق، از تخریب تصادفی یا عمدی پایگاه‌های داده توسط…

۸ دقیقه خواندن۱
ارتقای مدل هوش مصنوعی: هم سریع‌تر، هم ارزان‌تر
آموزش کاربردی

به‌روزرسانی مدل‌های هوش مصنوعی هزینه استنتاج را ۲۷٪ کاهش داد

به‌روزرسانی مدل‌های هوش مصنوعی دیگر نیازمند موازنه میان کیفیت و هزینه نیست. سازمان‌ها اکنون می‌توانند با نگاه به مدل‌ها به عنوان وابستگی‌های نرم‌افزاری، سرعت استنتاج را افزایش و…

۵ دقیقه خواندن
کلود کد: گیت‌هاب به‌عنوان صف وظایف — بخش ۶: ایشو، پول‌ریکوئست و چرخه ویب‌کدینگ
آموزش کاربردی

استفاده از گیت‌هاب به‌عنوان فضای عملیاتی برای مهار هرج‌ومرج Vibe Coding

تبدیل گیت‌هاب از یک مخزن ذخیره‌سازی به صف تسک‌ها و دفترچه ثبت تغییرات، کدنویسی با هوش مصنوعی را از یک فرآیند گذرا به یک جریان کاری حرفه‌ای تبدیل می‌کند. این روش با جایگزینی چت‌های…

۶ دقیقه خواندن۲