پرش به محتوای اصلی

دسته‌بندی

تحلیل و بررسی تخصصی

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

۵٬۷۸۸ مقاله منتشر شده

داده‌های باز دولتی که به شواهد قابل‌فراخوانی برای عامل‌های هوشمند تبدیل شدند، چه آسیبی دید؟
آموزش کاربردی

CivicDataForge: تبدیل داده‌های باز دولتی به شواهد قابل استناد برای عامل‌های هوش

پلتفرم CivicDataForge معماری جدیدی را برای تبدیل داده‌های ناپایدار دولتی به شواهد معتبر برای عامل‌های هوش مصنوعی معرفی کرد. این سیستم با جایگزینی پاسخ‌های صفر و یکی با یک واژگان…

۷ دقیقه خواندن۳
اجازه دسترسی کاربرمحور در ابزارهای عامل هوش مصنوعی با Node.js
آموزش کاربردی

جداسازی احراز هویت از مدل؛ راهکار Node.js برای جلوگیری از نشت داده در عامل‌ها

یک الگوی معماری جدید با تفکیک فرآیند انتخاب ابزار از مجوزهای دسترسی، مانع از نشت داده‌های حساس می‌شود. در این روش، هویت کاربر خارج از کنترل مدل تزریق می‌شود تا تزریق پرامپت نتواند…

۱۱ دقیقه خواندن۲
درگاه بهینه مدیریت هزینه مدل‌های زبانی بزرگ سازمانی
آموزش کاربردی

Bifrost و LiteLLM؛ کدام درگاه مانع از انفجار هزینه‌های مدل‌های زبانی می‌شود؟

سازمان‌ها برای جلوگیری از هزینه‌های پیش‌بینی‌نشده در عامل‌های هوشمند، از درگاه‌های تخصصی (AI Gateways) استفاده می‌کنند. ابزارهایی مانند Bifrost و LiteLLM با پیاده‌سازی محدودیت‌های…

۹ دقیقه خواندن۱
هفت نشانه بیش‌مهندسی اپلیکیشن هوش مصنوعی و راه‌های جلوگیری از آن
آموزش کاربردی

۷ نشانهٔ مهندسی بیش‌ازحد در توسعهٔ اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی

بسیاری از توسعه‌دهندگان پیش از حل مسئلهٔ اصلی، معماری‌های پیچیده‌ای از پایگاه‌داده‌های برداری و گراف‌های چندعاملی می‌سازند. این راهنما تله‌های رایج مهندسی بیش‌ازحد را شناسایی کرده…

۹ دقیقه خواندن۱
نمودار: مدل شش‌لایه حاکمیت FROST برای عامل‌های هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

مدل FROST: چارچوب ۶ لایه‌ای برای مهار توهم در عامل‌های هوشمند

مدل حاکمیتی FROST با معرفی یک «قانون اساسی» شش‌لایه، مانع از انحراف هدف و جعل داده در عامل‌های هوشمند می‌شود. این سیستم با جداسازی مدیریت از حاکمیت، تضمین می‌کند که عامل‌ها در…

۱۶ دقیقه خواندن
تصویر: صفحه‌ای از فیلم اشتباه کردم که نشان‌دهنده حذف آن و تکرار پاسخ توسط سه سرویس هوش مصنوعی است.
آموزش کاربردی

ThoughtDAG: حذف پیام‌های خطا اثرات زنجیره‌ای را در LLM پاک نمی‌کند

محک جدید ThoughtDAG نشان می‌دهد حذف یک پیام اشتباه از تاریخچهٔ گفتگو، لزوماً اثر آن خطا را از حافظهٔ مدل پاک نمی‌کند. «پژواک» این اشتباهات در پاسخ‌های بعدی باقی می‌ماند، مگر آنکه…

۵ دقیقه خواندن۱
ایمنی استفاده ابزار LLM: دادن ابزار به عامل‌ها بدون دادن کلیدها
آموزش کاربردی

تزریق پرامپت؛ نقص ساختاری معماری مدل‌های زبانی که با فیلترها حل نمی‌شود

تزریق پرامپت یک خطای رفتاری نیست، بلکه نقصی بنیادین در معماری مدل‌های زبانی بزرگ است. امنیت واقعی نیازمند انتقال مدیریت دسترسی‌ها از لایه مدل به کد برنامه‌نویسی اپلیکیشن است.

۴ دقیقه خواندن۲
مدل زبانی برای زبان‌های کم‌منبع: معماری ترنسفورمر با داده‌های محدود آموزش دیده.
آموزش کاربردی

درون سازوکار توکن‌سازی آگاه از ساختار زبان برای بهینه‌سازی مدل‌های زبانی

بهبود عملکرد مدل‌های زبانی در زبان‌های کم‌منبع نیازمند عبور از قوانین مقیاس‌پذیری و حرکت به سمت توکن‌سازی آگاه از ساختار زبان است. استراتژی‌های جدید مهندسی می‌تواند هزینه‌های…

۴ دقیقه خواندن