پرش به محتوای اصلی

دسته‌بندی

تحلیل و بررسی تخصصی

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

۵٬۷۶۷ مقاله منتشر شده

نمونه‌کار اولویت‌محور قابلیت‌ها در TypeScript
آموزش کاربردی

قراردادهای قابلیت در برابر وابستگی مستقیم؛ رویکردی جدید در توسعه AI

توسعه‌دهندگان TypeScript اکنون می‌توانند با جایگزینی وابستگی مستقیم به مدل‌ها با «قراردادهای قابلیت»، معماری برنامه‌های خود را مقاوم‌تر کنند. این رویکرد اجازه می‌دهد تا مدل‌ها به…

۱ دقیقه خواندن۱
سه بار آزمون دادم تا فهمیدم دارم روش آزمون خودم را می‌سنجم.
آموزش کاربردی

اشتباه در ابزار سنجش: تغییر روش تحلیل HTML نرخ موفقیت کد AI را دو برابر کرد

یک توسعه‌دهنده کشف کرد که استفاده از ابزارهای ساده‌ای مثل curl و grep در تست‌های عامل‌های کدنویس باعث ایجاد توهم شکست می‌شود. با جایگزینی این روش با یک پارسر HTML استاتیک، نرخ…

۲ دقیقه خواندن۲
بررسی عملکرد عامل‌های کدنویسی هوش مصنوعی با ورودی ژاپنی
آموزش کاربردی

درون نقص‌های معماری AI در پردازش حالت‌های ترکیب متن ژاپنی

بررسی‌های فنی نشان می‌دهد اکثر محیط‌های کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی در مدیریت ورودی‌های کیبورد ژاپنی شکست می‌خورند. این نقص منجر به ارسال زودهنگام پیام‌ها و تداخل رابط کاربری…

۳ دقیقه خواندن۱
آیا ربات‌های جستجوگر مانند ChatGPT و Perplexity سایت شما را می‌بینند؟ Agentis Lux دید آن‌ها را نشان‌تان می‌دهد.
آموزش کاربردی

چرا Agentis Lux خوانایی سایت‌های ساده را برای هوش مصنوعی ترجیح می‌دهد؟

ابزار تشخیصی Agentis Lux نشان می‌دهد که سایت‌های مینیمال و کدنویسی‌شده با دست، به‌طور قابل‌توجهی برای عامل‌های بازیابی خواناتر از معماری‌های پیچیده شرکت‌های بزرگ هستند. این یافته…

۷ دقیقه خواندن۱
مشکل زمینه قدیمی: چرا هوش مصنوعی شما نمی‌داند چه ساعتی است
آموزش کاربردی

سقوط خاموش سامانه‌های RAG به‌دلیل داده‌های منقضی‌شده

معماری‌های فعلی هوش مصنوعی در تشخیص زمانِ داده‌های بازیابی‌شده ناتوان‌اند و اطلاعات قدیمی را به عنوان حقیقتِ جاری پذیرفته و ارائه می‌کنند. راهکار این مشکل، انتقال آگاهی زمانی از…

۴ دقیقه خواندن۲
مدل زبانی GPT-2 از صفر در C/CUDA با پس‌انتشار دستی، توکنایزر BPE، FlashAttention، پیش‌آموزش و تنظیم دقیق نظارت‌شده.
آموزش کاربردی

ساخت مدل GPT-2 از صفر با زبان C و CUDA بدون استفاده از کتابخانه‌های ML

پروژه nanoeuler یک خط لوله کامل آموزش مدل زبانی بزرگ را بدون اتکا به فریم‌ورک‌هایی مثل PyTorch پیاده کرده است. این پروژه تمام مراحل از پس‌انتشار دست‌نویس تا تنظیم نظارت‌شده را روی…

۸ دقیقه خواندن۱