پرش به محتوای اصلی

دسته‌بندی

آموزش کاربردی

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

۸٬۲۵۰ مقاله منتشر شده

خطاهای API مدل زبانی را مثل خطاهای معمولی HTTP نپذیرید
آموزش کاربردی

تکرار کورکورانه در APIهای هوش مصنوعی؛ مسیری به سوی بحران‌های هزینه‌ای و فنی

مدیریت خطاهای API در مدل‌های زبانی بزرگ مشابه سرویس‌های REST معمولی، منجر به افزایش هزینه‌ها و ایجاد اثرات جانبی تکراری می‌شود. مهندسان باید یک تاکسونومی خطای آگاه از وظیفه را…

۸ دقیقه خواندن
بازاندیشی در قوانین مقیاس‌پذیری مدل‌های زبانی: چرا مدل‌ها بهتر می‌شوند، محاسبات چه اهمیتی دارد و چه معنایی برای آفریقا دارد
آموزش کاربردی

چرا مدل‌های وزن‌باز برای مناطق کم‌برخوردار به ضرورت تبدیل شده‌اند؟

تحلیل قوانین مقیاس‌پذیری OpenAI نشان می‌دهد عملکرد مدل‌ها به تعادل دقیق میان محاسبات، داده و پارامترها وابسته است. این تغییر، دسترسی به سخت‌افزارهای سطح بالا را به اصلی‌ترین مانع…

۶ دقیقه خواندن۱
لوگوی OpenClaw: نمادی از خطرات امنیتی و راهکارهای مقابله با آن‌ها
آموزش کاربردی

۵۰۰ حفرهٔ امنیتی در OpenClaw؛ تهدید مستقیم برای عامل‌های هوش مصنوعی

اکوسیستم OpenClaw با بیش از ۵۰۰ آسیب‌پذیری امنیتی روبروست که امکان حملات زنجیره تأمین را فراهم می‌کند. سازمان‌ها برای جلوگیری از تزریق اسکریپت‌های مخرب و افزایش سطح دسترسی، باید…

۱ دقیقه خواندن۴
عامل اعتبارسنجی SQL با Codex و REST API
آموزش کاربردی

اعتبارسنجی SQL بدون هزینه‌های مدل زبانی؛ رویکردی قاعده‌مند با TypeScript

یک پروژه آموزشی جدید نشان می‌دهد چگونه می‌توان یک عامل اعتبارسنجی SQL را بدون استفاده از مدل‌های زبانی گران‌قیمت و تنها با قوانین قطعی و APIهای REST بنا کرد. این سیستم پیش از…

۱۱ دقیقه خواندن۱
نمونه و نحوه نوشتن CLAUDE.md/AGENTS.md برای عامل FastAPI نسخه ۲۰۲۶
آموزش کاربردی

جدا کردن دستورالعمل‌های عامل‌های AI از کد؛ راهکاری برای مدیریت مقیاس‌پذیر

توسعه‌دهندگان در حال انتقال دستورات عامل‌های هوش مصنوعی از پرامپت‌های سیستمی سخت‌کد شده به فایل‌های قوانین تحت کنترل ورژن هستند. استفاده از فایل‌هایی مانند CLAUDE.md و AGENTS.md…

۴ دقیقه خواندن
هماهنگی چند عاملی: مرزهای هماهنگ‌کننده، کنترل هم‌زمانی و جداسازی زمینه
آموزش کاربردی

مرزهای ارکستراتور: راهکار جدید برای جلوگیری از تورم پنجره متنی در عامل‌های AI

یک چارچوب جدید برای هماهنگی سامانه‌های چندعاملی با جداسازی سخت‌گیرانه زیر-عامل‌ها و استفاده از قراردادهای JSON، مشکل رشد بی‌رویه توکن‌ها را حل می‌کند. این معماری از ورود «نویز» به…

۶ دقیقه خواندن۱