پرش به محتوای اصلی

دسته‌بندی

آموزش کاربردی

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

۸٬۰۹۲ مقاله منتشر شده

چگونه مسیریابی هوشمند هزینه‌های ماهانه کدنویسی AI را از ۲۰۰ به ۳۰ دلار می‌رساند؟
آموزش کاربردی

چگونه مسیریابی هوشمند هزینه‌های ماهانه کدنویسی AI را از ۲۰۰ به ۳۰ دلار می‌رساند؟

برنامه‌نویسان می‌توانند با جایگزینی اشتراک‌های گران‌قیمت با یک سیستم پرداخت به ازای توکن، هزینه‌های خود را به شدت کاهش دهند. این روش با ارسال کارهای ساده به مدل‌های ارزان و رزرو…

۲ دقیقه خواندن
چگونه بدون دانش برنامه‌نویسی، صحت کدهای تولیدشده توسط هوش مصنوعی را تأیید کنیم؟
آموزش کاربردی

چگونه بدون دانش برنامه‌نویسی، صحت کدهای تولیدشده توسط هوش مصنوعی را تأیید کنیم؟

نویسندگان غیربرنامه‌نویس می‌توانند با پیاده‌سازی یک خط لوله اعتبارسنجی سیستماتیک، از عملکرد صحیح کدهای هوش مصنوعی مطمئن شوند. این روش با استفاده از ابزارهای تحلیل ایستا و محیط‌های…

۲ دقیقه خواندن۱
چرا کیفیت کدِ تولید‌شده توسط هوش مصنوعی، گلوگاه واقعی استارتاپ‌ها نیست؟
آموزش کاربردی

چرا کیفیت کدِ تولید‌شده توسط هوش مصنوعی، گلوگاه واقعی استارتاپ‌ها نیست؟

ابزارهای ساخت AI مانند Bolt در نمونه‌سازی عالی‌اند اما در مقیاس تولیدی شکست می‌خورند. Nometria با جداسازی منطق برنامه از میزبانی، امکان انتقال مستقیم کدها به AWS و Vercel را فراهم…

۲ دقیقه خواندن
سازوکار Move Prover: ترکیب تحلیل WP و عامل‌های هوش مصنوعی برای حذف Boilerplate

سازوکار Move Prover: ترکیب تحلیل WP و عامل‌های هوش مصنوعی برای حذف Boilerplate

یک ابزار جدید برای استنتاج مشخصات در Move Prover، تحلیل مکانیکی WP را با عامل‌های هوش مصنوعی از طریق پروتکل MCP ترکیب کرده است. این سیستم ترکیبی، تولید پیش‌شرط‌ها و پس‌شرط‌ها را…

۲ دقیقه خواندن۱
سازوکار TPAW: حذف وابستگی به داده‌های انسانی در همراستاسازی مدل‌های زبانی

سازوکار TPAW: حذف وابستگی به داده‌های انسانی در همراستاسازی مدل‌های زبانی

الگوریتم TPAW با جایگزینی نظارت انسانی با یک چارچوب رقابتی تیمی میان نسخه‌های مختلف مدل، پایداری همراستاسازی را افزایش می‌دهد. این روش با استفاده از وزن‌دهی تطبیقی، مشکل تقویت…

۲ دقیقه خواندن
رمزگشایی از PruneTIR: حذف مسیرهای خطا برای ارتقای استدلال در عامل‌های هوش مصنوعی

رمزگشایی از PruneTIR: حذف مسیرهای خطا برای ارتقای استدلال در عامل‌های هوش مصنوعی

PruneTIR چارچوبی جدید برای بهینه‌سازی زمان استنتاج است که با حذف مسیرهای اشتباه و بازنمونه‌برداری از تلاش‌های شکست‌خورده، دقت استفاده از ابزارها در مدل‌های زبانی را افزایش می‌دهد.…

۲ دقیقه خواندن۲
سازوکار NaiAD برای بهینه‌سازی تبلیغات در مدل‌های زبانی بدون کاهش کاربرد

سازوکار NaiAD برای بهینه‌سازی تبلیغات در مدل‌های زبانی بدون کاهش کاربرد

پژوهشگران چارچوب NaiAD را معرفی کردند؛ مجموعه‌داده‌ای با ۵۹ هزار نمونه برای بهینه‌سازی تبلیغات بومی در مدل‌های زبانی. این سیستم چهار استراتژی معنایی را شناسایی کرده است که اجازه…

۲ دقیقه خواندن
mnemopay: کاهش ۵۰ درصدی فراخوانی‌های تکراری ابزار در عامل‌های هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

mnemopay: کاهش ۵۰ درصدی فراخوانی‌های تکراری ابزار در عامل‌های هوش مصنوعی

سیستم جدید حافظه‌ی وظایف mnemopay با استفاده از پروتکل MCP، امکان یادآوری موفقیت‌ها و شکست‌های پیشین را برای عامل‌های هوش مصنوعی فراهم می‌کند. این رویکرد می‌تواند فراخوانی‌های…

۲ دقیقه خواندن۱
درون سازوکار Wright AI برای تبدیل مستندات کد به قراردادهای قابل پیاده‌سازی
آموزش کاربردی

درون سازوکار Wright AI برای تبدیل مستندات کد به قراردادهای قابل پیاده‌سازی

Wright AI با تحلیل ساختاری کد، تناقض بین مستندات و منطق برنامه (Drift) را شناسایی و حذف می‌کند. این ابزار به جای تحلیل متن، از درخت‌های نحو (AST) برای اطمینان از همگامی مستندات با…

۲ دقیقه خواندن۱