پرش به محتوای اصلی

دسته‌بندی

آموزش کاربردی

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

۸٬۲۰۰ مقاله منتشر شده

کد عدد اشتباه را گرفت. من باید داستان اشتباه را می‌گرفتم.
آموزش کاربردی

پروتکل لایه‌بندی شواهد؛ راهکار جدید برای توقف توهمات روایتی در سیستم‌های

یک چارچوب ساختاری جدید برای سیستم‌های معاملاتی هوش مصنوعی، «اعداد بد» (خطاهای عددی) را از «روایت‌های بد» (ادعاهای بدون دلیل) تفکیک می‌کند. این پروتکل از ارتقای سطح ادعاها به…

۶ دقیقه خواندن۲
نشانگر نسخه ۱.۰ Rhombus: چهارضلعی قرمز با قطرهای متقاطع و نوشته سفید «Rhombus» در مرکز.
آموزش کاربردی

Rhombus v1.0: پیوند انعطاف‌پذیری Lisp و نحو مدرن در یک زبان برنامه‌نویسی

نسخه ۱.۰ زبان Rhombus به‌عنوان یک زبان تابعی کاربردی و گسترش‌پذیر بر پایه Racket معرفی شد. این زبان قدرت متامتورامینگ سنت Lisp را با سینتکس استاندارد و مناسب برای محیط‌های تولیدی…

۷ دقیقه خواندن۱
خبرنامه هوش مصنوعی خودکار با به‌روزرسانی خودکار در سال ۲۰۲۶
آموزش کاربردی

۳ گام عملی برای ساخت خبرنامه‌های خودبه‌روزشونده با هوش مصنوعی

یک چارچوب عملی برای ایجاد خبرنامه‌های تخصصی B2B که فرآیند جمع‌آوری، فیلتر و ارسال محتوا را به‌طور کامل خودکار می‌کند. این سیستم با استفاده از امتیازدهی مدل‌های زبانی، کیفیت محتوا…

۵ دقیقه خواندن
دو الگو برای کاهش هزینه مدل‌های زبانی در برنامه‌های بازیابی داده‌محور
آموزش کاربردی

چطور تشخیص قصد کاربر هزینهٔ توکن‌های RAG را ۱۵ برابر کاهش می‌دهد؟

معماری جدیدی در برنامه‌های RAG با تشخیص قصد کاربر پیش از بازیابی داده‌ها، هزینه‌های API را به‌شدت کاهش داده است. این متد با حذف داده‌های زائد و پیش‌تولید نمودارها، از توهم مدل‌ها…

۷ دقیقه خواندن۱
صف انتظار نامه‌های مرده: جایی که تماس‌های ناموفق برای بازپخش می‌روند
آموزش کاربردی

چگونه نقص API در سیستم‌های صوتی باعث حذف بی‌صدای مشتریان می‌شود؟

استقرار صف نامه‌های مرده (DLQ) مانع از دست رفتن بی‌صدای سرنخ‌های مشتری در زمان قطع API یا شکست CRM می‌شود. با ذخیره رویدادهای شکست‌خورده در پایگاه‌داده، کسب‌وکارها می‌توانند…

۵ دقیقه خواندن۲
اتوماسیون شغلم و تبدیل شدن به رهبری بهتر

مدیر گیت‌هاب با ۴۰ اتوماسیون هوشمند «کار طاقت‌فرسای نامرئی» را حذف کرد

یک مدیر ارشد در گیت‌هاب با جایگزینی یادآوری‌های دستی و جابه‌جایی مداوم بین ابزارها، ۴۰ گردش‌کار خودکار را با Copilot Agents پیاده کرد. این رویکرد تمرکز او را از مدیریت لجستیکی به…

۱۰ دقیقه خواندن
عوامل تنها به مدل‌های بهتر نیاز ندارند؛ به مخازن بهتر هم نیاز دارند.
آموزش کاربردی

مخازن کد نامنظم؛ عامل اصلی شکست عامل‌های هوش مصنوعی در برنامه‌نویسی

شکست عامل‌های کدنویسی اغلب نه به دلیل ضعف مدل، بلکه به دلیل ساختار نامنظم و مستند نشده‌ی مخازن کد (Repo) رخ می‌دهد. تبدیل کدبیس‌ها به محیط‌های «عامل-پذیر» اکنون برای ادغام موفق…

۵ دقیقه خواندن۱
یادگیری تقویتی با پاداش‌های قابل تأیید: چرا هوش مصنوعی دارد خودش تکالیفش را تصحیح می‌کند
آموزش کاربردی

پژوهش RLVR: جایگزینی بازخوردهای انسانی با تست‌های واحد در کدنویسی

یادگیری تقویتی با پاداش‌های قابل‌تأیید (RLVR) جایگزین بازخوردهای گران‌قیمت انسانی شده و از تست‌های واحد و اثبات‌های ریاضی برای آموزش مدل‌ها استفاده می‌کند. این سازوکار اجازه…

۶ دقیقه خواندن
تیم شما این هفته نیازی به مدل هوش مصنوعی بهتر ندارد
آموزش کاربردی

«مهندسی گردش‌کار»؛ اولویت جدید تیم‌های هوش مصنوعی بر مدل‌های پیشرفته

گلوگاه تولید در هوش مصنوعی از «هوش مدل» به «قابلیت اجرای پایدار» تغییر مکان داده است. متخصصان معتقدند برای عرضه محصول، ایجاد قراردادهای اجرایی سخت‌گیرانه و مدیریت وضعیت (State)…

۴ دقیقه خواندن