پرش به محتوای اصلی

موضوع

عامل‌محور

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

۶٬۲۱۰ مقاله منتشر شده

بهینه‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر LLM از نظر هزینه و عملکرد
آموزش کاربردی

مدل قیمت‌گذاری Oxlo.ai هزینه استنتاج سیستم‌های توصیه‌گر را ثابت کرد

پلتفرم Oxlo.ai با جایگزینی مدل پرداخت توکنی با قیمت ثابت به‌ازای هر درخواست، مانع از رشد خطی هزینه‌ها در سیستم‌های توصیه‌گر شد. این رویکرد در کنار معماری بازیابی دو مرحله‌ای،…

۴ دقیقه خواندن۴
چارچوب عملی استراتژی داده اینتلی‌بوکز برای سازمان داده‌محور در یک صفحه
آموزش کاربردی

۷ گام Intellibooks برای پیاده‌سازی استراتژی داده‌محور در کسب‌وکار

شرکت Intellibooks چارچوبی عملی برای عبور سازمان‌ها از جمع‌آوری پراکنده داده به خلق ارزش تجاری قابل‌اندازه معرفی کرد. این استراتژی اولویت را از ابزارهای فنی به اهداف کسب‌وکار تغییر…

۴ دقیقه خواندن۳
طبقه‌بندی دو‌لایه: پیش‌فیلتر Regex + مسیریابی معنایی — هیچ قصدی جا نمی‌ماند
آموزش کاربردی

گزارش توسعه‌دهندگان: حذف کامل لغزش‌های قصد با طبقه‌بندی دو‌لایه

توسعه‌دهندگان با ترکیب فیلترهای قطعی Regex و لایه‌ی برداری معنایی، «لغزش‌های قصد» را در مسیریابی عامل‌های هوش مصنوعی حذف کردند. این معماری ترکیبی تضمین می‌کند که درخواست‌های…

۶ دقیقه خواندن۳
گزارش‌ها خط‌لوله‌اند، نه صحنه: یک ظرف جریان مرکب در عمل
آموزش کاربردی

تغییر ساختار پردازش: افزایش پایداری خروجی‌های پیچیده از ۶۰٪ به ۹۵٪

تغییر معماری از عامل‌های تک‌صحنه‌ای به کانتینر خط لوله پنج‌مرحله‌ای، مشکل ناپایداری در تولید گزارش‌های پیچیده را حل کرد. با سپردن پردازش داده به اسکریپت‌های قطعی و استفاده از مدل…

۶ دقیقه خواندن۱
سه‌گانه مشاهده‌پذیری: دروازه + بازرسی + اصلاح — حلقه بازخورد برای عامل‌های تجاری
آموزش کاربردی

معماری «سه‌گانهٔ نظارتی»؛ روش تبدیل خطاهای گذرا به قوانین سخت در عامل‌های AI

عامل‌های تجاری برای خروج از مرحلهٔ نمونه‌های اولیه، نیازمند یک حلقه مهندسی سخت شامل «دروازه، حسابرسی و اصلاح» هستند. این سیستم خطاهای تصادفی مدل‌های زبانی را به قوانین فیزیکی و…

۶ دقیقه خواندن
رسوب‌گیری اصلاحی: چگونه سیستم را از تکرار اشتباه بازداریم
آموزش کاربردی

تثبیت خطاهای عامل‌های AI با مکانیزم «لایه نشانی اصلاحات»

مهندسی یک سیستم حافظه با «محدودیت‌های سخت» مانع از تکرار خطاهای شناخته‌شده در عامل‌های هوش مصنوعی می‌شود. این روش با تبدیل دستورات متنی به اسکریپت‌های اجرایی، شکست‌هایی را حذف…

۵ دقیقه خواندن۱
ارسال شد: پرامپت بهینه‌ساز گردش کار ChatGPT برای ساده‌سازی وظایف
آموزش کاربردی

«به جای آموزش، استخراج پتانسیل»؛ رویکرد جدید در بهینه‌سازی گردش‌کار ChatGPT

یک پرامپت تخصصی جدید به کاربران کمک می‌کند تا ویژگی‌های کمترشناخته‌شده‌ی ChatGPT را برای تسریع کارهای روزمره کشف کنند. این ابزار به‌جای آموزش مهارت‌های جدید، بر استخراج…

۱ دقیقه خواندن۱
مایکروسافت با کپایلوت بازطراحی‌شده و عامل‌های خودکار، به رقابت ابراپلیکیشن‌های هوش مصنوعی پیوست.

چرا بدافزارهای متنی در Copilot Word ماه‌ها بدون اصلاح باقی مانده‌اند؟

یک پژوهشگر امنیتی حفره‌ای در مایکروسافت کوپایلوت برای ورد کشف کرد که اجازه می‌دهد بدافزارهای متنی به‌صورت خودکار در اسناد پخش شوند. علیرغم تأیید مایکروسافت، این آسیب‌پذیری…

۱ دقیقه خواندن
مقایسه فایل و بردار در سیستم RAG
آموزش کاربردی

جست‌وجوی کلیدواژه‌ای در داده‌های علمی ۷۶ برابر سریع‌تر از برداری است

یک بنچ‌مارک جامع نشان می‌دهد جست‌وجوی برداری در تمام کاربردهای RAG برنده نیست و در داده‌های علمی و دقیق، جست‌وجوی کلیدواژه‌ای عملکرد بهتری دارد. یافته‌ها حاکی از شکافی عظیم در…

۷ دقیقه خواندن۱
هوش مصنوعی در فرمول یک: مزیت رقابتی در انسان حلقه‌ی پردازش است

استراتژی استون مارتین برای ترکیب هوش مصنوعی حاکمیتی و مهندسی دستی

تیم فرمول یک استون مارتین آرامکو در حال ادغام عامل‌های هوش مصنوعی حاکمیتی برای تسریع تصمیمات داده‌محور است، اما بر این باور است که شهود مهندسی انسانی تنها راه تبدیل داده‌ها به…

۶ دقیقه خواندن۱