پرش به محتوای اصلی

دسته‌بندی

تحلیل و بررسی تخصصی

تحلیل‌های عمیق مدل‌ها، مقالات و بنچمارک‌ها — پیش‌چاپ‌ها، ارزیابی‌ها، مدل‌های زبانی پیشرو و پژوهش همراستاسازی.

۵٬۷۷۱ مقاله منتشر شده

عوامل هوش مصنوعی حس زمان ندارند و از آن آگاه نیستند

«خطای تخمین زمان»؛ نقطهٔ ضعف جدید دستیارهای کدنویسی پیشرفته

مطالعه‌ای جدید نشان می‌دهد دستیارهای کدنویسی پیشرفته قادر به پیش‌بینی زمان اجرای وظایف یا ارزیابی دقیق کیفیت خروجی خود نیستند. این فقدان آگاهی زمانی، نظارت بر عامل‌های خودمختار در…

۳ دقیقه خواندن
سه سطل و یک انجماد: روش اولویت‌بندی تست برای وصله‌های عامل بدون اعتماد به وصله
آموزش کاربردی

استراتژی تریژ: جلوگیری از قمار عامل‌های هوش مصنوعی با تست‌های ناپایدار

یک رویکرد جدید در مدیریت تست‌ها، مانع از آن می‌شود که عامل‌های هوش مصنوعی با تکیه بر نتایج تصادفی، کدهای معیوب را جایگزین کنند. این سیستم با جایگزینی مثال‌های ساده با بررسی‌های…

۵ دقیقه خواندن۲
تعهد گفتگو: نگذارید نوبت‌های ناقص صوتی در حافظه همراه هوشمندتان بماند
آموزش کاربردی

پروتکل Turn Commit: راهکار جدید برای حذف توهمات در دستیارهای صوتی

یک الگوی پیاده‌سازی جدید با جداسازی گفتارهای موقت از تاریخچه تأییدشده، از توهمات مدل‌های زبانی در دستیارهای صوتی جلوگیری می‌کند. در این روش، تاریخچه گفتگو به جای یک گزارش خام، به…

۱۱ دقیقه خواندن۱
پشته متن‌باز هوش مصنوعی: طرح‌واره ضروری هوش مصنوعی خصوصی
آموزش کاربردی

۵ لایه عملیاتی برای پایان دادن به وابستگی سازمان‌ها به فروشندگان ابری

یک نقشه‌ی راه معماری جدید برای هوش مصنوعی خصوصی، بر جداسازی پنج لایه‌ی عملیاتی تأکید می‌کند تا سازمان‌ها از تله‌ی وابستگی به یک فروشنده (Vendor Lock-in) رها شوند. این رویکرد با…

۴ دقیقه خواندن۲
عامل هوش مصنوعی برای حوادث تولید ساختم. جالب‌ترین بخش، زمانی است که از اقدام امتناع می‌کند.
آموزش کاربردی

عامل Sonjomon با اولویت دادن به خویشتن‌داری از اصلاح خودسرانه خطاهای سرور

یک عامل هوش مصنوعی جدید برای مدیریت حوادث، به‌جای اجرای سریع اصلاحات، بر تشخیص دقیق و خویشتن‌داری متمرکز شده است. این سیستم با استفاده از یک «نردبان خودمختاری»، ریسک اقدامات…

۵ دقیقه خواندن۴
آیا مجموعه تست امنیتی‌ات می‌تواند شکست بخورد؟ مال من در برابر هیچی هم پاس شد.
آموزش کاربردی

«توهمِ امنیت»؛ نقص سامانه‌های تست عامل‌های هوش مصنوعی در شناسایی اهداف

یک پژوهشگر امنیتی دریافت که بسیاری از سامانه‌های تست عامل‌های هوش مصنوعی، در صورت عدم دسترسی به هدف، به‌اشتباه وضعیت «پاس» را گزارش می‌کنند. استفاده از سه «نگهبان تشخیصی» می‌تواند…

۵ دقیقه خواندن۲
مقایسه Superpowers و DevFlux: کدام افزونه Claude Code بهتر است؟
آموزش کاربردی

«استانداردسازی گردش‌کار»؛ هدف آنتروپیک از معرفی بازار رسمی افزونه‌های کدنویسی

آنتروپیک بازار رسمی افزونه‌های Claude Code را برای استانداردسازی گردش‌کارهای توسعه معرفی کرد. اکنون برنامه‌نویسان باید بین رویکرد خودکار Superpowers و سیستم دستور-محور DevFlux…

۳ دقیقه خواندن