پرش به محتوای اصلی

دسته‌بندی

آموزش کاربردی

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

۸٬۱۱۹ مقاله منتشر شده

چگونه عامل‌های هوش مصنوعی زمان پیگیری نمایشگاه‌ها را به زیر ۲۴ ساعت می‌رسانند؟
آموزش کاربردی

چگونه عامل‌های هوش مصنوعی زمان پیگیری نمایشگاه‌ها را به زیر ۲۴ ساعت می‌رسانند؟

یک جریان کاری جدید با استفاده از هوش مصنوعی، داده‌های اسکن شده در نمایشگاه‌ها را به پیش‌نویس‌های ایمیل شخصی‌سازی‌شده تبدیل می‌کند. این روش با اتوماسیون اولین تماس، فشار کاری…

۲ دقیقه خواندن
کالبدشکافی شکست یک عامل هوش مصنوعی در بازار جایزه‌های متن‌باز

کالبدشکافی شکست یک عامل هوش مصنوعی در بازار جایزه‌های متن‌باز

تلاش یک توسعه‌دهنده برای کسب درآمد دلاری با استفاده از Claude نشان داد که بازارهای عمومی جایزه در گیت‌هاب به‌طور کامل توسط بات‌ها اشباع شده‌اند. این آزمایش با درآمد صفر به پایان…

۲ دقیقه خواندن۱
چرا مایکروسافت برند Copilot را از ابزارهای خلاقانه OneDrive جدا کرد؟
آموزش کاربردی

چرا مایکروسافت برند Copilot را از ابزارهای خلاقانه OneDrive جدا کرد؟

مایکروسافت با معرفی AI Restyle برای وان‌درایو، استراتژی برندینگ خود را تغییر داد تا ابزارهای تفریحی مصرف‌کننده را از ابزارهای بهره‌وری سازمانی تفکیک کند. این اقدام برای جلوگیری از…

۲ دقیقه خواندن
کیفیت داده یا مقیاس مدل؟ رمز موفقیت عامل‌های Qwen3.7-Max در دنیای واقعی
آموزش کاربردی

کیفیت داده یا مقیاس مدل؟ رمز موفقیت عامل‌های Qwen3.7-Max در دنیای واقعی

توسعه‌دهندگان Qwen3.7-Max دریافتند که موفقیت عامل‌های هوش مصنوعی بیش از آنکه به قدرت خام مدل وابسته باشد، به دقتِ پالایش داده‌ها و مقیاس‌بندی سرورها بستگی دارد. نتایج استقرار در…

۲ دقیقه خواندن
FluxA: پردازش ۲۰۰ هزار درخواست ماهانه با معماری جدید پرداخت‌های عامل‌محور
آموزش کاربردی

FluxA: پردازش ۲۰۰ هزار درخواست ماهانه با معماری جدید پرداخت‌های عامل‌محور

پلتفرم FluxA با معرفی یک «پشته کنترل»، پرداخت‌های AI را از دکمه‌های ساده به سیستمی لایه‌بندی‌شده تغییر داد. این معماری با ترکیب کیف پول‌های بودجه‌بندی‌شده و کارت‌های مجازی، اجازه…

۲ دقیقه خواندن
چرا مهندسی پرامپت باید جایگزین شهود در استقرار مدل‌های زبانی شود؟
آموزش کاربردی

چرا مهندسی پرامپت باید جایگزین شهود در استقرار مدل‌های زبانی شود؟

توسعه‌دهندگان برای تضمین پایداری مدل‌های زبانی در محیط تولید، از روش‌های شهودی به مهندسی سیستماتیک کوچ می‌کنند. این رویکرد با استفاده از پنج تکنیک کلیدی، نیاز به تنظیم دقیق…

۲ دقیقه خواندن
انتخاب مدل بردار معنایی؛ مرز میان دقت بازیابی و سقوط بودجه در RAG
آموزش کاربردی

انتخاب مدل بردار معنایی؛ مرز میان دقت بازیابی و سقوط بودجه در RAG

انتخاب درست مدل بردار معنایی و متریک شباهت، تعیین‌کننده دقت جست‌وجوی معنایی و سیستم‌های RAG است. این راهنما توازن میان ابعاد بردار و پیش‌پردازش داده‌ها برای بهینه‌سازی بازیابی را…

۲ دقیقه خواندن۱
تبدیل ۱۲۰ دقیقه تایپ به ۴۰ دقیقه؛ استراتژی آنودوس برای دیجیتالی کردن کارگاه‌ها
آموزش کاربردی

تبدیل ۱۲۰ دقیقه تایپ به ۴۰ دقیقه؛ استراتژی آنودوس برای دیجیتالی کردن کارگاه‌ها

تیم‌های ساخت‌وساز در فرانسه با استفاده از هوش مصنوعی صوتی، زمان ثبت داده‌های هفتگی را ۶۷ درصد کاهش دادند. این سیستم با تکیه بر مدل‌های زبانی کوچک، لهجه‌های منطقه‌ای را پردازش کرده…

۲ دقیقه خواندن۲
سازوکار RAG: مهار توهمات هوش مصنوعی با بهینه‌سازی خط لوله داده
آموزش کاربردی

سازوکار RAG: مهار توهمات هوش مصنوعی با بهینه‌سازی خط لوله داده

تولید بازیابی‌افزا (RAG) با اتصال مدل‌های زبانی به داده‌های خصوصی و به‌روز، مشکل توهم و تاریخ انقضای دانش را حل می‌کند. در این معماری، تمرکز مهندسی از طراحی پرامپت به بهینه‌سازی…

۲ دقیقه خواندن۱