پرش به محتوای اصلی

دسته‌بندی

آموزش کاربردی

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

۸٬۲۸۵ مقاله منتشر شده

زبان اعلانی و ابزارهای ساخت عامل‌های هوش مصنوعی: تعریف در HCL، کامپایل به فریم‌ورک یا مدیریت روی پلتفرم‌های میزبان
آموزش کاربردی

آیا منطق اعلامی Terraform می‌تواند پایداری عامل‌های هوش مصنوعی را تضمین کند؟

ابزار Kastor با استفاده از زبان HCL، تعریف عامل‌ها و پرامپت‌ها را از کدنویسی دستوری به توصیف وضعیت تغییر می‌دهد. این رویکرد مشکل «drift» یا تغییرات ناخواسته در عامل‌ها را با تبدیل…

۳ دقیقه خواندن
موتور مدل‌سازی ترنسفورمر vLLM با سرعت بومی
آموزش کاربردی

vLLM در برابر پیاده‌سازی‌های بومی؛ برابری سرعت در محیط تولید

کتابخانه vLLM با به‌روزرسانی بک‌اِند خود، سرعت استنتاج مدل‌های ترنسفورمر را با نسخه‌های دست‌نویس و بومی برابر کرد. اکنون توسعه‌دهندگان می‌توانند بدون نوشتن کدهای پیچیده و سفارشی،…

۴ دقیقه خواندن
تصویر: نمونه‌ای از خروجی مقاله که در آن نشانگرهای تفکر یا توکن‌های ویژه در متن نهایی ظاهر شده‌اند.
آموزش کاربردی

مقایسه‌ی مدل‌های چینی؛ DeepSeek و Qwen هزینه‌ی استنتاج را به کف رساندند

بررسی چهار خانواده مدل برتر چینی نشان می‌دهد که این مدل‌ها اکنون با قیمت‌هایی بسیار پایین‌تر و عملکردی رقابتی در برابر غول‌های غربی قرار دارند. تحلیل‌ها DeepSeek را برای کدنویسی…

۸ دقیقه خواندن۱
آینده هوش مصنوعی با مهندسی بهتر ساخته خواهد شد
آموزش کاربردی

مهندسی نرم‌افزار جایگزین مدل‌های غول‌آسا و پرامپت‌های پیچیده می‌شود

تمرکز توسعه هوش مصنوعی از افزایش اندازه مدل‌ها و آزمایش‌های پرامپت به سمت مهندسی سخت‌گیرانه نرم‌افزار در حال تغییر است. برای دستیابی به پایداری در محیط عملیاتی، اکنون قابلیت‌های…

۱ دقیقه خواندن۲
نات فریدمن، مدیرعامل سابق گیت‌هاب، شبکه توزیع‌شده گیت را برای عصر کدنویسی عامل‌محور راه‌اندازی کرد.

شبکه توزیع‌شده Entire سرعت انتقال کد را ۲۵ برابر بیشتر کرد

توماس دومکه، مدیرعامل سابق گیت‌هاب، پلتفرم Entire را برای رفع گلوگاه‌های ترافیکی عامل‌های کدنویس معرفی کرد. این شبکه با توزیع مخازن در گره‌های منطقه‌ای، محدودیت‌های نرخ دسترسی را…

۳ دقیقه خواندن
مقایسه دو روش هوش مصنوعی: تبدیل متن به میم در برابر تبدیل تصویر به میم

متن در برابر تصویر؛ دو مسیر متفاوتی برای تولید میم‌های ویروسی

تولیدکنندگان محتوای ویروسی اکنون بین دو مسیر «متن به میم» برای ایده‌های نو و «تصویر به میم» برای شخصی‌سازی بصری انتخاب می‌کنند. این تفکیک، نقش سازنده را از یک ویرایشگر دستی به یک…

۴ دقیقه خواندن۱
هوش مصنوعی هفته: پرامپت کردن یک صفحه گسترده - نگاهی به TabFM گوگل برای داده‌های جدولی

«حذف تنظیم ابرپارامترها»؛ رویکرد جدید TabFM برای تحلیل داده‌های جدولی

گوگل مدل بنیادی TabFM را معرفی کرد که پیش‌بینی داده‌های جدولی را از طریق یادگیری در بستر متن انجام می‌دهد. این مدل نیاز به مهندسی ویژگی‌های دستی و تنظیم ابرپارامترها را با تبدیل…

۲ دقیقه خواندن