پرش به محتوای اصلی

موضوع

تجربه توسعه‌دهندگان

۴٬۳۸۲ مقاله منتشر شده

مقایسه دو رویکرد ورودی بررسی SQL هوش مصنوعی: خروجی اسکیما یا کاتالوگ زنده
آموزش کاربردی

ترکیب دمپ‌های زمانی و کاتالوگ زنده برای جلوگیری از سقوط دیتابیس‌های AI

استفاده از دمپ‌های قدیمی برای بازبینی SQL توسط هوش مصنوعی می‌تواند منجر به تداخل با اشیاء زنده دیتابیس و توقف سرویس شود. یک گردش‌کار ترکیبی جدید با معرفی «تله‌های تازگی» و…

۷ دقیقه خواندن۳
وقتی هزینه کد به صفر نزدیک می‌شود، رهبری مهندسی چه شکلی می‌شود؟

گوگل: توکن‌محوری در مقیاس عامل‌های هوش مصنوعی شکست می‌خورد

اندی گاتمنز، مدیر بخش داده‌های عامل‌محور گوگل، معتقد است گلوگاه فعلی هوش مصنوعی دیگر قدرت مدل‌ها نیست، بلکه بهره‌وری زمینه و مدیریت هزینه‌هاست. او پیشنهاد می‌کند با «عامل»…

۲۱ دقیقه خواندن۲
پلتفرم AIOps برای ترمیم خودکار سرویس‌های داکر که به عنوان دانشجو ساختم
آموزش کاربردیتأییدنشده · منبع منفرد

«خودترمیمی سریع»؛ استراتژی WATCHDOG برای مدیریت سرویس‌های داکر

یک پلتفرم AIOps به نام WATCHDOG با استفاده از ۶ الگوریتم یادگیری ماشین، چرخه شناسایی و رفع خطای سرویس‌های داکر را کاملاً خودکار کرده است. این سیستم زمان بازیابی سرویس‌ها را از…

۲ دقیقه خواندن
مستندات محدودشده با هش: بازنویسی بخش‌های قدیمی بدون تغییر روایت انسانی
آموزش کاربردی

چگونه هش‌های blob مانع از بازنویسی ناخواستهٔ روایت‌های انسانی توسط AI می‌شوند؟

یک گردش‌کار جدید با استفاده از هش‌های blob در گیت، مراجع فنی تولیدشده توسط هوش مصنوعی را از مستندات انسانی جدا می‌کند. این روش مانع از «کهنگی خاموش» می‌شود؛ وضعیتی که در آن مدل‌ها…

۱۰ دقیقه خواندن۲
صفحه مستندات، پرس‌وجوی جستجوی طولانی برای یافتن عامل‌های هوش مصنوعی و هدایت افراد به سمت شرکت شماست.
آموزش کاربردی

درون سازوکار AEO؛ مدیریت خزنده‌ها برای مدل‌های زبانی در Val Town

پلتفرم Val Town با پیاده‌سازی چارچوب AEO تلاش می‌کند تا عامل‌های هوش مصنوعی را به جای موتورهای جست‌وجوی سنتی، به سمت وب‌سایت خود هدایت کند. این استراتژی بر مدیریت دسترسی خزنده‌ها…

۷ دقیقه خواندن