پرش به محتوای اصلی

دسته‌بندی

آموزش کاربردی

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

۸٬۱۷۱ مقاله منتشر شده

چرا در نظر گرفتن مدل‌های زبانی بزرگ به‌عنوان دربان، یک آسیب‌پذیری معماری است
آموزش کاربردی

اتکای به مدل‌های زبانی برای امنیت؛ ریسک ساختاری در خط تولید نرم‌افزار

استفاده از مدل‌های غیرقطعی برای اعتبارسنجی داده‌ها، باعث ایجاد آسیب‌پذیری‌های ساختاری و افزایش تأخیر در سیستم‌های سازمانی می‌شود. برای دستیابی به پایداری در مقیاس واقعی،…

۲ دقیقه خواندن۱
گراف در حافظه با عملکرد بالا در Node.js: هوش مصنوعی عصبی-نمادین بدون توهم
آموزش کاربردی

آرایه‌های تایپ‌شده در برابر اشیاء استاندارد برای حذف توهمات AI

تیم‌های مهندسی برای دستیابی به استدلال قطعی و بدون توهم در سیستم‌های سازمانی، پردازش گراف‌های پیچیده را مستقیماً در حافظه Node.js پیاده می‌کنند. این روش با جایگزینی اشیاء…

۱۱ دقیقه خواندن۳
مقایسه دقت مدل از شناور ۱۶ بیتی تا کوانتیزاسیون ۴ بیتی
آموزش کاربردی

کوانتش وزن‌ها: تبدیل ۱۶ گیگابایت حافظه به فایل‌های ۴.۷ گیگابایتی

کوانتش با تبدیل وزن‌های با دقت بالا به اعداد صحیح کم‌بیت، فضای مورد نیاز مدل‌های زبانی را به‌شدت کاهش می‌دهد. تکنیک‌های مدرن مانند AWQ و GGUF با جداسازی وزن‌های پرت، هوش مدل را…

۷ دقیقه خواندن۱
مجوز MIT سازمانی: پذیرش ضروری هوش مصنوعی در ۲۰۲۶
آموزش کاربردی

آیا مجوز MIT برای مدیریت داده‌های آموزشی هوش مصنوعی کافی است؟

سازمان‌ها برای کاهش اصطکاک‌های حقوقی در مقیاس‌بندی هوش مصنوعی، به‌طور گسترده به مجوز MIT روی آورده‌اند. با این حال، مجوزهای باز برای کدها به‌طور خودکار شامل وزن‌های مدل یا…

۴ دقیقه خواندن۳
پیش‌نویس‌های قرنطینه تا زمانی که هش اوراکل تغییر نکند
آموزش کاربردی

قفل هش اوراکل؛ راهکار جدید برای جلوگیری از تقلب عامل‌های هوش مصنوعی در آزمون‌ها

یک گردش‌کار مرجع جدید با استفاده از هش‌های محتوا-محور و قرنطینه کردن فرضیات، مانع از آن می‌شود که عامل‌های هوش مصنوعی برای عبور از گیت‌های کیفی، خودِ تست‌ها را بازنویسی کنند. این…

۱۰ دقیقه خواندن۱
آیا آن میزبان خراش خالی شروع شد؟ پنج افسانه برای از بین بردن
آموزش کاربردی

۵ باور غلط درباره محیط‌های اجرای عامل‌های هوش مصنوعی که نتایج را مسموم می‌کند

بسیاری از توسعه‌دهندگان به اشتباه تصور می‌کنند هر جلسه جدید با یک عامل هوش مصنوعی، محیطی کاملاً پاک دارد. در واقعیت، باقی‌مانده‌های حافظه پنهان و فایل‌های قدیمی باعث ایجاد نتایج…

۸ دقیقه خواندن
به‌روزرسانی توسعه MyZubster: هوش مصنوعی محلی + RAG
آموزش کاربردی

جداسازی نمایه‌سازی از بازیابی؛ راهکار MyZubster برای بهینه‌سازی RAG محلی

شرکت MyZubster با بازطراحی زیرساخت هوش مصنوعی محلی خود، تولید تکراری بردارهای معنایی را متوقف کرد. این سیستم اکنون با جداسازی فرآیند نمایه‌سازی از بازیابی، یک لایه دانش پایدار و…

۲ دقیقه خواندن۲
مشتریان بیشتر با هوش مصنوعی: سایت کسب‌وکار محلی‌تان را برای آینده آماده کنید
آموزش کاربردی

وب‌سایت‌های محلی تا سال ۲۰۲۶ در برابر عامل‌های هوش مصنوعی نامرئی می‌شوند

با جایگزینی مرور سنتی وب توسط رابط‌های گفتگویی، کسب‌وکارهای کوچک در خطر از دست دادن درآمد قرار دارند. بهینه‌سازی سایت‌ها برای عامل‌های هوش مصنوعی از طریق داده‌های ساختاریافته،…

۹ دقیقه خواندن۱