پرش به محتوای اصلی

موضوع

عامل‌محور

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

۶٬۲۸۵ مقاله منتشر شده

۵ خطا در ۷ پاسخ عامل ما درباره خودش، و عددی که فقط در تیتر ماست

تلهٔ تیترها؛ دلیل توهم عامل‌های هوش مصنوعی دربارهٔ داده‌های داخلی Rulestack

شرکت Rulestack دریافت که عامل‌های هوش مصنوعی آن به‌جای استناد به متن گزارش‌ها، اعداد بهینه‌شده در تیترها را به عنوان حقیقت پذیرفته و توهم می‌سازند. تیم فنی با طراحی یک فیلتر…

۶ دقیقه خواندن
مصاحبه اولم با قاضی هوش مصنوعی: چه اتفاقی ممکن است بیفتد؟

شکاف درک فنی در عصر عامل‌ها؛ وقتی هوش مصنوعی کد می‌زند اما برنامه‌نویس نمی‌فهمد

تجربه یکی از شرکت‌کنندگان در هکاتون HackerRank Orchestrate نشان می‌دهد که تکیه بر عامل‌های کدنویس، فاصله میان «توانایی ساخت» و «درک فنی» را عمیق کرده است. این توسعه‌دهنده با وجود…

۸ دقیقه خواندن
رسیدهایی برای تصفیه عامل‌ها با مدل زبانی بزرگ
آموزش کاربردی

رسیدهای اجرایی؛ راهکاری برای پایان جعبه‌سیاه بودن عامل‌های هوش مصنوعی

یک رویکرد معماری جدید، لاگ‌های متنی ساده را با «رسیدهای اجرایی» ساختاریافته جایگزین می‌کند تا عیب‌یابی عامل‌های هوش مصنوعی ممکن شود. این روش با ثبت تصمیمات دقیق و قراردادهای…

۵ دقیقه خواندن
۴ مهارت کلیدی مهندسان بک‌اند: بازبینی طراحی، مهاجرت بدون توقف، هوش مصنوعی تولیدی و پیش‌بینی
آموزش کاربردی

۴ مهارت تخصصی برای جلوگیری از سقوط سیستم‌های بک‌اند با عامل‌های هوش مصنوعی

شوبام کومبالکار مجموعه‌ای از دستورالعمل‌های متن‌باز را برای تبدیل عامل‌های کدنویس به بازرسان فنی منتشر کرد. این ابزارها به‌جای تولید کد، بر شناسایی نقاط شکست در سیستم‌های…

۲ دقیقه خواندن۳
چارچوب Paper2Agent برای تبدیل مقالات پژوهشی به عامل‌های هوش مصنوعی

«بازتولید نتایج پژوهشی»؛ قابلیت جدید عامل‌های هوشمند در سیستم Paper2Agent

پژوهشگران استنفورد سیستمی را توسعه داده‌اند که مقالات علمی و کدهای آن‌ها را به سرورهای MCP تبدیل می‌کند. این فناوری به عامل‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد نتایج پژوهشی را بازتولید…

۵ دقیقه خواندن۱
رهبری DevRel در عصر هوش مصنوعی: دیگر وقت احتیاط نیست

۶ استراتژی برای پذیرش سریع هوش مصنوعی بدون تکیه بر متدهای امن

ریزِل، مدیر سابق گیت‌هاب و بلاک، چارچوبی برای توسعه روابط توسعه‌دهندگان (DevRel) در عصر هوش مصنوعی ارائه داده است. او معتقد است در بازاری اشباع‌شده، کمال‌گرایی و بازاریابی…

۷ دقیقه خواندن۱
طراحی پروتئین با هوش مصنوعی آنتروپیک: ۳۵۴ بایندر، ۲۷٪ موفقیت و چه چیزی هنوز اثبات نشده

مدل Claude با نرخ موفقیت ۲۶.۸ درصدی طراحی پروتئین را خودکار کرد

شرکت آنتروپیک ثابت کرد که مدل‌های زبانی بزرگ می‌توانند کل چرخه طراحی پروتئین، از پژوهش تا رتبه‌بندی، را بدون دخالت انسان مدیریت کنند. این دستاورد نشان می‌دهد ارکستراسیون پیچیده…

۱۱ دقیقه خواندن۲
کاهش هزینه عامل با کوتاه‌سازی پرامپت، نه کوچک‌سازی مدل
آموزش کاربردی

فشرده‌سازی پرامپت؛ راهکاری ارزان‌تر از تعویض مدل برای کاهش هزینه‌های عامل‌ها

کاهش حجم داده‌های زائد در پرامپت‌ها، مانند حذف تاریخچه‌های طولانی و طرح‌های ابزاری حجیم، مؤثرتر از مهاجرت به مدل‌های ارزان‌تر است. این روش علاوه بر کاهش هزینه‌ها، با حذف «وزن‌های…

۸ دقیقه خواندن۲
متا پس از انتقاد از فروش «عینک‌های ویژه»، نسخه بدون دوربین عرضه می‌کند

مدل Luna در برابر نسل‌های قبلی؛ اولویت حریم خصوصی بر تصویربرداری

متا برای مقابله با انتقادات مربوط به حریم خصوصی، در حال توسعه عینک هوشمند Luna است که هیچ دوربینی ندارد. این دستگاه به‌جای ثبت تصویر، بر تعاملات صوتی با هوش مصنوعی تمرکز می‌کند.

۲ دقیقه خواندن۲
عکس: یک ربات خسته در نیمه‌شب، با چراغ هشدار قرمز و کد خطا روی صفحه.
آموزش کاربردی

سیستم‌های خودترمیم‌شونده؛ راهکار کاهش ۹۳ درصدی توقفات عامل‌های هوش مصنوعی

اجرای عامل‌های خودمختار روی سرورهای شخصی معمولاً با شکست‌های خاموش همراه است که تنها با شکایت مشتریان آشکار می‌شوند. یک چارچوب جدید برای زیرساخت‌های «خودترمیم‌شونده» با استفاده از…

۸ دقیقه خواندن