پرش به محتوای اصلی

موضوع

عامل‌محور

Autonomous agents, tool use, planning, multi-step workflows

۶٬۲۲۴ مقاله منتشر شده

نمایش کد افزونه DSH در حال نوشتن توسط عامل هوشمند
آموزش کاربردی

عامل‌های هوش مصنوعی با WhaleHarness ابزارهای خود را می‌سازند و منتشر می‌کنند

پلتفرم WhaleHarness سیستمی خودکار برای توسعه، تأیید و انتشار افزونه‌های هوش مصنوعی توسط خودِ عامل‌ها ایجاد کرده است. انتشار موفق دو ابزار ساخته‌شده توسط عامل‌ها، آغاز عصر…

۵ دقیقه خواندن۱
عامل کدنویسی هوش مصنوعی شما احتمالاً نیمی از پنجره زمینه‌اش را هدر می‌دهد
آموزش کاربردی

چطور جلوگیری از پوسیدگی زمینه، بازدهی عامل‌های کدنویسی را می‌افزاید؟

عامل‌های کدنویسی اغلب نه به دلیل کمبود هوش، بلکه به دلیل «پوسیدگی زمینه» ناشی از داده‌های نامرتبط شکست می‌خورند. پیاده‌سازی نقشه‌های مخزن و پرامپت‌های محدودشده می‌تواند کیفیت کد…

۹ دقیقه خواندن۲
عوامل هوشمند در حال پردازش داده‌های حساس با محافظت در برابر نشت اطلاعات
آموزش کاربردی

درون سازوکار TrustGraph؛ محدود کردن خروجی‌ها برای مقابله با Exfiltration

ایمن‌سازی عامل‌های خودمختار نیازمند عبور از فیلترهای سادهٔ پرامپت و استقرار کنترل‌های لایه‌ای در زمان اجرا است. TrustGraph با محدود کردن خروجی‌ها و استفاده از اعتبارنامه‌های موقت،…

۴ دقیقه خواندن
ورسل ابزار رایگان «Is Agentic» را معرفی کرد: ارزیابی آمادگی وب‌سایت‌ها برای عوامل هوشمند با بیش از ۱۰۰ معیار
آموزش کاربردی

ابزار Is Agentic ورسل میزان سازگاری وب‌سایت‌ها با عامل‌های هوش مصنوعی را می‌سنجد

ورسل ابزار رایگان Is Agentic را برای ارزیابی قابلیت دسترسی و تعامل عامل‌های هوش مصنوعی با وب‌سایت‌ها معرفی کرد. این ابزار با ۱۱۸ بررسی فنی، نمره‌ای برای آمادگی سایت‌ها در عصر وبِ…

۴ دقیقه خواندن۲
ترجمه فارسی مختصر برای متن جایگزین تصویر در مقاله‌ای با عنوان: "The overlooked use of LLMs: a translator between humans and h
آموزش کاربردی

مدل‌های زبانی بزرگ در نقش مترجم سخت‌افزار؛ فراتر از یک چت‌بات ساده

یک الگوی معماری جدید از مدل‌های زبانی برای تبدیل نیات مبهم انسانی به دستورات سخت‌گیرانه ماشینی استفاده می‌کند. این رویکرد با حذف ابهام پیش از رسیدن داده به سخت‌افزار، اجرای…

۲ دقیقه خواندن۲
رزومه‌ای که از فیلتر ATS رد نشود، به دست انسان هم نمی‌رسد — راهکارهای عبور از این سامانه‌ها
آموزش کاربردی

سامانه‌های ATS حدود ۷۵٪ از رزومه‌ها را پیش از رسیدن به recruiter حذف می‌کنند

سامانه‌های ردیابی متقاضیان (ATS) سه چهارم رزومه‌ها را پیش از بررسی انسانی رد می‌کنند. استفاده از بهینه‌سازی داده‌محور با هوش مصنوعی می‌تواند نرخ دعوت به مصاحبه را از ۰٪ به ۱۸٪…

۴ دقیقه خواندن۱
بررسی Pydantic AI: عوامل تایپ‌شده برای پایتون، چارچوبی که خروجی LLM را قابل‌اعتماد می‌کند
آموزش کاربردی

«جایگزینی سبک‌تر»؛ Pydantic AI استانداردهای جدیدی برای جریان‌های کاری تعریف کرد

فریم‌ورک Pydantic AI با تضمین تطابق خروجی‌های مدل زبانی با مدل‌های داده‌ای پیش‌تعریف‌شده، باگ‌های رایج تجزیه JSON را از بین می‌برد. این ابزار جایگزینی سبک‌تر و قابل‌اتباتر برای…

۶ دقیقه خواندن۴
از «دستور دادن مستقیم به هوش مصنوعی» تا «طراحی حلقه»؛ چرا حلقه یک‌روزه به گراف تبدیل شد
آموزش کاربردی

مهندسی حلقه در برابر دستورات تک‌مرحله‌ای در مدیریت پروژه‌های AI

توسعه هوش مصنوعی از دستورات دستی به سمت «مهندسی حلقه» و «مهندسی گراف» حرکت می‌کند تا عامل‌ها بتوانند اهداف پیچیده را در چرخه‌های خودکار اجرا کنند. این تغییر اجازه می‌دهد مدل‌ها…

۴ دقیقه خواندن۱
تصویری از یک هوش مصنوعی که در حال سردرگمی حل یک مسئله ریاضی ساده است.
آموزش کاربردی

شکاف توکن‌سازی؛ دلیل شکست مدل‌های زبانی در محاسبات ریاضی

مدل‌های زبانی بزرگ به‌جای اجرای محاسبات قطعی، به دنبال تکمیل الگوهای متنی هستند. این نقص ساختاری در کنار توکن‌سازی که ارزش مکانی اعداد را از بین می‌برد، باعث تولید پاسخ‌های…

۱۱ دقیقه خواندن۵