پرش به محتوای اصلی

دسته‌بندی

آموزش کاربردی

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

۸٬۲۵۴ مقاله منتشر شده

جعبه‌شنی سرور MCP با Docker: --network none بهترین دوست شماست
آموزش کاربردی

«محدود کردن دسترسی فایل»، راهکار ادیسون فلورز برای امنیتی کردن MCP

پژوهشگر امنیت، ادیسون فلورز، روشی برای ایزوله‌سازی سرورهای پروتکل زمینه مدل (MCP) با استفاده از داکر ارائه داده است. این متد با غیرفعال کردن دسترسی به شبکه و محدود کردن دسترسی‌های…

۳ دقیقه خواندن
پذیرش عملی هوش مصنوعی: انتخاب راهکار مناسب پیش از انتخاب هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

ویژگی‌های مسئله باید پیش از انتخاب تکنولوژی هوش مصنوعی تعیین شوند

انتخاب بین RAG، عامل‌های هوش مصنوعی یا نرم‌افزارهای سنتی باید نتیجه‌ی درک ماهیت مسئله باشد، نه نقطه‌ی شروع. رویکرد معماری عمل‌گرا تأکید می‌کند ساده‌ترین راهکاری که نیاز تجاری را…

۳ دقیقه خواندن۱
شورای داوران منتقد: متوقف‌کننده حلقه عامل قبل از انتشار توهم هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

Quorum توهمات عامل‌های هوش مصنوعی را با اجماع پنج داور متوقف می‌کند

ابزار متن‌باز Quorum لایه‌ای از نظارت را به حلقه‌های اجرای عامل‌های هوش مصنوعی اضافه می‌کند تا توهمات را در لحظه شناسایی و متوقف کند. این سیستم به‌جای ثبت گزارش ساده، از پنج داور…

۳ دقیقه خواندن۱
گیت‌هاب - ابزار محلی برای تحلیل ویدیو با کلود: استخراج فریم‌های کلیدی و رونوشت، از URL یا فایل محلی، مجوز MIT.
آموزش کاربردی

حذف فریم‌های تکراری؛ راهکار claude-real-video برای تماشای ویدیو توسط مدل‌های

ابزار متن‌باز جدیدی عرضه شده است که به مدل‌های زبانی اجازه می‌دهد به‌جای نمونه‌برداری خشک از فریم‌ها، تنها تغییرات معنا‌دار صحنه را «ببینند». این سیستم با اجرای محلی و حذف…

۴ دقیقه خواندن
ساخت صدها وب‌سایت با هوش مصنوعی؛ نکات جالب و غیرمنتظره‌ای که کشف کردم.

سرعت تولید در برابر پایداری نگهداری؛ نقطهٔ ضعف ابزارهای سازندهٔ سایت

یک توسعه‌دهنده با تجربه ساخت صدها وب‌سایت، دریافت که هوش مصنوعی در طراحی ظاهر موفق است اما در درک نیازهای خاص هر صنعت شکست می‌خورد. چالش اصلی اکنون از «تولید سریع» به «نگهداری…

۲ دقیقه خواندن
تحلیل پست وبلاگ Scaling Law اثر ونگ لی
آموزش کاربردی

«تراکم داده‌ها» کلید برتری مدل‌های کوچک بر مدل‌های عظیم

تحلیل قوانین مقیاس‌پذیری نشان می‌دهد تعادل بین حجم داده و تعداد پارامترها بسیار مؤثرتر از افزایش صرف پارامترها است. یافته‌های مطالعهٔ Chinchilla ثابت کرد مدل‌های کوچک‌تر که به‌طور…

۶ دقیقه خواندن۱
شناسایی و جلوگیری از هزینه‌های سرسام‌آور مدل‌های زبانی بزرگ
آموزش کاربردی

Bifrost هزینه استنتاج مدل‌های زبانی را با مدیریت نقطه انتهایی کاهش داد

سازمان‌ها با بحران هزینه‌های پیش‌بینی‌ناپذیر و «هوش مصنوعی سایه» دست‌وپنجه نرم می‌کنند. پلتفرم Bifrost با ایجاد یک درگاه مرکزی و عامل‌های لبه، ترافیک مدل‌ها را متمرکز کرده و…

۶ دقیقه خواندن
مدل‌های بازپرداخت هزینه برای تیم‌های پلتفرم هوش مصنوعی داخلی
آموزش کاربردی

مدل‌های شارژبک: راهکار شرکت‌ها برای توقف اتلاف منابع GPU

سازمان‌ها برای کاهش هزینه‌های سرسامه‌ی محاسباتی، از بودجه‌های متمرکز به مدل‌های شارژبک (Chargeback) روی آورده‌اند. این رویکرد با صورت‌حساب مستقیم برای هر تیم، انگیزه‌ی بهینه‌سازی…

۷ دقیقه خواندن۲