پرش به محتوای اصلی

دسته‌بندی

آموزش کاربردی

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

۸٬۱۴۵ مقاله منتشر شده

ارسال کد از گوشی هنگام درازکشیدن روی مبل: راه‌اندازی دقیق
آموزش کاربردیتأییدنشده · منبع منفرد

ترکیب Tailscale و tmux: سازوکار ارسال کد تولیدی از آیفون با عامل‌های هوش مصنوعی

یک توسعه‌دهنده روشی را منتشر کرد که در آن آیفون را به ترمینالی برای مدیریت عامل‌های کدنویسی تبدیل می‌کند. این سیستم با استفاده از یک مک به عنوان سرور SSH و ابزارهای شبکه، اجازه…

۵ دقیقه خواندن
چرا در یوتیوب جدید، مهارت «معماری سیستم» جایگزین «کاریزمای شخصی» شده است؟
آموزش کاربردی

چرا در یوتیوب جدید، مهارت «معماری سیستم» جایگزین «کاریزمای شخصی» شده است؟

نقشه راهی ۳۰ روزه برای راه‌اندازی کانال‌های یوتیوب بدون چهره با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی. این استراتژی تمرکز را از هنر تولید محتوا به مدیریت سیستم‌های خودکار برای کسب درآمد…

۴ دقیقه خواندن
«Pixel Snapper»: ویرایشگر پیکسل‌آرت‌های تولیدشده با هوش مصنوعی | Product Hunt

چگونه Pixel Snapper آثار هنری پیکسلی هوش مصنوعی را آماده‌ی تولید می‌کند؟

ابزار رایگان و متن‌باز Pixel Snapper برای پاک‌سازی آثار پیکسلی تولیدشده توسط هوش مصنوعی طراحی شده است. این ابزار لبه‌های تار و ناهماهنگی‌های بصری را حذف می‌کند تا تصاویر برای…

۱ دقیقه خواندن۱
ربات‌ها از انسان‌ها پیشی گرفتند: وب عامل‌محور و سیستم مدیریت محتوا
آموزش کاربردی

چرخش در ترافیک وب: چرا سئو از جذب انسان به اقدام عامل‌ها تغییر می‌کند؟

عامل‌های هوش مصنوعی اکنون با ۵۷.۵٪ از درخواست‌های وب، جایگاه انسان‌ها را به عنوان بازدیدکننده اصلی اینترنت گرفته‌اند. این تغییر، ضرورت گذار از طراحی‌های بصری به محتوای ساختاریافته…

۶ دقیقه خواندن
DARP: افزایش ۴۶ درصدی تعمیم‌پذیری در یادگیری تقلیدی با رویکرد بازیابی محلی

DARP: افزایش ۴۶ درصدی تعمیم‌پذیری در یادگیری تقلیدی با رویکرد بازیابی محلی

رویکرد DARP با جایگزینی سیاست‌های سراسری با ساختارهای بازیابی محلی، خطاهای انباشته در حالت‌های خارج از توزیع را کاهش می‌دهد. این متد منجر به بهبود ۱۵ تا ۴۶ درصدی عملکرد در کنترل…

۱ دقیقه خواندن
کاهش محاسبات بصری در MLLM با سازوکار ادغام لایه‌های انتهایی DPVR-LF

کاهش محاسبات بصری در MLLM با سازوکار ادغام لایه‌های انتهایی DPVR-LF

پژوهشگران دریافتند که توکن‌های بصری در مدل‌های چندوجهی پیش از رسیدن به لایه‌های نهایی اشباع می‌شوند. چارچوب DPVR-LF با مسیریابی این توکن‌ها به یک شاخه جانبی، عملکرد مدل را با تنها…

۲ دقیقه خواندن
سازه ReCoVLA: تبدیل VLM به انتخابگر پاداش برای بازیابی خطاهای رباتیک

سازه ReCoVLA: تبدیل VLM به انتخابگر پاداش برای بازیابی خطاهای رباتیک

چارچوب ReCoVLA با استفاده از مدل‌های چندوجهی برای هدایت پاداش‌ها، توانایی ربات‌ها در بازیابی از شکست‌ها را بدون نیاز به بازآموزی سیاست اصلی افزایش می‌دهد. این روش نرخ موفقیت…

۱ دقیقه خواندن
Anything2Skill: تبدیل دانش پراکنده به مهارت‌های اجرایی برای عبور از سد RAG

Anything2Skill: تبدیل دانش پراکنده به مهارت‌های اجرایی برای عبور از سد RAG

چارچوب Anything2Skill با تبدیل دانش خارجی پراکنده به قراردادهای مهارتی ساختاریافته، شکاف بین «خواندن مستندات» و «اجرای وظیفه» را پر می‌کند. این رویکرد باعث افزایش نرخ موفقیت…

۲ دقیقه خواندن۱
شبیه‌ساز AGENTSERVESIM: کاهش خطای مدل‌سازی سرویس‌دهی عامل‌های LLM به زیر ۶ درصد

شبیه‌ساز AGENTSERVESIM: کاهش خطای مدل‌سازی سرویس‌دهی عامل‌های LLM به زیر ۶ درصد

پژوهشگران ابزاری به نام AGENTSERVESIM را معرفی کرده‌اند که امکان شبیه‌سازی دقیق عملکرد سخت‌افزاری عامل‌های هوش مصنوعی را روی پردازنده‌های معمولی (CPU) فراهم می‌کند. این ابزار با…

۱ دقیقه خواندن