پرش به محتوای اصلی

موضوع

تجربه توسعه‌دهندگان

۴٬۳۸۲ مقاله منتشر شده

جمنای ۳.۸ فلش: سومین مدل اقتصادی گوگل در شش هفته، در حالی که مدل‌های پیشرو همچنان غایب‌اند

جمینای ۳.۸ فلش با امتیاز ۷۳.۷٪ در DeepSWE رقیب مدل‌های پیشرو شد

گوگل مدل اقتصادی Gemini 3.8 Flash را با عملکردی در سطح مدل‌های گران‌قیمت در کدنویسی و امنیت سایبری معرفی کرد. با وجود قیمت رقابتی، مصرف بالای توکن در استدلال‌های پیچیده ممکن است…

۴ دقیقه خواندن۳
سرور MCP شما به یک «نه» قابل‌خوانش توسط ماشین نیاز دارد
آموزش کاربردی

۵ دسته‌بندی پاسخ منفی برای جلوگیری از بداهه‌پردازی عامل‌های هوش مصنوعی

عامل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های عملیاتی به جای دستورات متنی، نیازمند یک سیستم قطعی برای درک محدودیت‌های خود هستند. چارچوب جدیدی پیشنهاد شده که با تعریف پنج دسته‌بندی از «پاسخ‌های…

۴ دقیقه خواندن
نمی‌توانی آنچه را نمی‌توانی بررسی کنی، تفویض کنی.
آموزش کاربردی

پروتکل Agateon: جایگزینی شواهد ماشینی با اعتماد در عامل‌های هوش مصنوعی

گلوگاه اصلی عامل‌های هوش مصنوعی هوش مدل نیست، بلکه نبود سازوکار تأیید خروجی است. پروتکل Agateon با تبدیل تأیید به یک زیرساخت سخت‌گیرانه، «مالیات اعتماد» و نیاز به نظارت انسانی…

۶ دقیقه خواندن۲
ارزیابی تطبیقی سیستم‌های عامل‌گرای مرزی: معیارها، چالش‌ها و راهبردهای بهینه‌سازی عملکرد

نرخ موفقیت در برابر هزینه؛ چالش استقرار عامل‌های مهندسی نرم‌افزار

تحلیل جدید FrontierHarness نشان می‌دهد هزینهٔ عملیاتی عامل‌های مهندسی نرم‌افزار با نرخ موفقیت آن‌ها فاصله گرفته است. در حالی که برخی مدل‌ها تسک‌های بیشتری را پاس می‌کنند، هزینهٔ…

۱ دقیقه خواندن
کارت مدل Gemini 3.8 Flash: مشخصات فنی، قابلیت‌ها و محدودیت‌های مدل زبانی Gemini 3.8 Flash

Gemini 3.8 Flash؛ بهینه‌سازی گوگل برای کاهش هزینه و تأخیر در عامل‌های سازمانی

گوگل دیپ‌مایند مدل Gemini 3.8 Flash را برای تسریع گردش‌کارهای عامل‌محور و مهندسی نرم‌افزار عرضه کرد. این مدل با حفظ پنجره متنی یک میلیون توکنی، تعادلی بهینه میان کیفیت، هزینه و…

۵ دقیقه خواندن۲
جایگزینی داده‌های واقعی با داده‌های مصنوعی هوشمند برای توسعه نرم‌افزار
آموزش کاربردی

درون فرآیند بهینه‌سازی استیجینگ با استفاده از داده‌های مصنوعی هوشمند

یک تیم مهندسی با جایگزینی نسخه‌های ریسکی داده‌های واقعی با یک مولد داده‌های مصنوعیِ آگاه از طرح (Schema-aware)، زمان رفرش محیط استیجینگ را ۹۹٪ کاهش داد. این سیستم جدید علاوه بر…

۷ دقیقه خواندن۱
موتور استنتاج LLM پرسرعت در مرورگر
آموزش کاربردی

WebGPU چگونه اجرای مدل‌های زبانی بزرگ را به مرورگر منتقل کرد؟

پروژه WebLLM با بهره‌گیری از استاندارد WebGPU، امکان اجرای کامل مدل‌های زبانی بزرگ را بدون نیاز به سرور و مستقیماً در مرورگر فراهم می‌کند. این رویکرد با حذف پردازش‌های ابری، حریم…

۱۳ دقیقه خواندن۲
بررسی کد با هوش مصنوعی در ۲۰۲۶: بخش سخت، کد نیست
آموزش کاربردی

تولید کد سریع‌تر با عامل‌های هوش مصنوعی، گلوگاه بازبینی را عمیق‌تر کرد

با اتوماسیون تولید کدهای صیقل‌خورده توسط عامل‌های هوش مصنوعی، چالش توسعه‌دهندگان از «نوشتن» به «درک» تغییر یافته است. بازبین‌ها اکنون باید به‌جای صحت محلی کد، بر سازگاری معماری و…

۱۰ دقیقه خواندن۳