پرش به محتوای اصلی

دسته‌بندی

آموزش کاربردی

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

۸٬۱۲۶ مقاله منتشر شده

از هفته‌ها به دقایق: چگونه Lumo Studios طراحی مدل‌های سه‌بعدی را خودکار کرد؟
آموزش کاربردیگزارش تأییدنشده

از هفته‌ها به دقایق: چگونه Lumo Studios طراحی مدل‌های سه‌بعدی را خودکار کرد؟

پلتفرم Lumo Studios با استفاده از هوش مصنوعی زاینده، فرآیند ساخت مدل‌های سه‌بعدی و واقعیت افزوده را از مدل‌سازی دستی به توصیفات متنی تغییر داده است. این ابزار با انتقال محاسبات به…

۳ دقیقه خواندن۲
آموزش کاربردی

چگونه «تراشیدن بافت» حافظه، نویز عامل‌های هوش مصنوعی را پاکسازی می‌کند؟

یک الگوی مهندسی جدید به مدل‌های بزرگ اجازه می‌دهد تا حافظه‌ی مدل‌های کوچک‌تر را به‌صورت پویا ویرایش و بازنویسی کنند. این روش نویز را حذف و دقت را بالا می‌برد، اما ریسک افزایش شدید…

۹ دقیقه خواندن
پشت‌صحنه توهمات هوش مصنوعی: وقتی طراحی اطلاعات جایگزین وزن‌های مدل می‌شود
آموزش کاربردی

پشت‌صحنه توهمات هوش مصنوعی: وقتی طراحی اطلاعات جایگزین وزن‌های مدل می‌شود

شکست عامل‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی معمولاً نتیجه‌ی طراحی ضعیف اطلاعات است، نه نقص در وزن‌های مدل. یک چارچوب جدید، پنج تکنیک مبنی‌سازی را برای متوقف کردن توهمات در مقیاس…

۸ دقیقه خواندن
چگونه چارچوب «جزئیات‌محور» زمان پیگیری مشتریان املاک را به ۹۰ ثانیه می‌رساند؟
آموزش کاربردی

چگونه چارچوب «جزئیات‌محور» زمان پیگیری مشتریان املاک را به ۹۰ ثانیه می‌رساند؟

بسیاری از مشاوران املاک با استفاده از پرامپت‌های ساده، محتوایی کلی و کم‌بازده تولید می‌کنند. با جایگزینی این روش با چارچوب «جزئیات‌محور»، می‌توان وظایف ارزشمندی مثل مدیریت…

۷ دقیقه خواندن
سود ماهانه ۳۰۰ دلاری برای هر مشتری: مدل اقتصادی جدید چت‌بات‌های مستندات محلی
آموزش کاربردی

سود ماهانه ۳۰۰ دلاری برای هر مشتری: مدل اقتصادی جدید چت‌بات‌های مستندات محلی

توسعه‌دهندگان مستقل می‌توانند با پیاده‌سازی بوت‌های مستندات سفارشی برای کسب‌وکارهای کوچک، خدمات بسیار سودآوری ایجاد کنند. استفاده از یک استک فنی ارزان‌قیمت، امکان فروش این…

۵ دقیقه خواندن
آموزش کاربردی

چگونه پروتکل UMP وابستگی حافظه عامل‌های هوش مصنوعی به یک فروشنده را می‌شکند؟

پروتکل حافظه جهانی (UMP) روش ذخیره‌سازی و جابه‌جایی حافظه در عامل‌های هوش مصنوعی را استاندارد می‌کند. این سیستم با استفاده از رکوردهای JSON، مالکیت داده‌ها را از شرکت‌های…

۵ دقیقه خواندن
پروژه jhansi.io: حذف تأخیر ۴۰ ثانیه‌ای بوت‌آپ در محیط‌های اجرای کد AI
آموزش کاربردی

پروژه jhansi.io: حذف تأخیر ۴۰ ثانیه‌ای بوت‌آپ در محیط‌های اجرای کد AI

نسخه ۰.۳ ابزار jhansi.io با معرفی مدیریت دائمی وابستگی‌ها، مشکل استارت سرد در اجرای کدهای تولید شده توسط هوش مصنوعی را حل کرد. این سیستم با ذخیره‌سازی کتابخانه‌ها، امکان تکرار…

۳ دقیقه خواندن۱
آموزش کاربردی

چرا تکیه بر پنجره‌های متنی غول‌پیکر برای حافظه هوش مصنوعی یک اشتباه است؟

استارتاپ Backboard با معرفی معماری حافظه در سطح پیام، رتبه اول بنچمارک‌های LoCoMo و LongMemEval را کسب کرد. این روش برخلاف رویکرد رایج صنعت، به جای گسترش پنجره متنی، بر استخراج…

۴ دقیقه خواندن
آموزش کاربردی

چرا چت‌های طولانی با هوش مصنوعی، هزینه استنتاج شما را به‌شدت بالا می‌برد؟

عامل‌های برنامه‌نویسی اغلب با پردازش مجدد داده‌های قدیمی در چت‌های طولانی، بودجه شما را می‌سوزانند. ابزار oowl با جایگزینی پنجرهٔ چت یکپارچه با «آرتیفکت‌های محدود» و تیمی از…

۵ دقیقه خواندن۱