پرش به محتوای اصلی

موضوع

تجربه توسعه‌دهندگان

۴٬۴۱۷ مقاله منتشر شده

نظر: وصله هوش مصنوعی که نتواند خود را بازگرداند، کامل نیست
آموزش کاربردی

پژوهش جدید: ضعف مدل‌های زبانی در تولید اسکریپت‌های بازگشتی کد

مدل‌های هوش مصنوعی به‌دلیل ساختار داده‌های آموزشی، تمایل شدیدی به تغییرات افزایشی دارند و در تولید اسکریپت‌های بازگشتی (Rollback) غیرقابل‌اعتماد هستند. یک گردش‌کار جدید برای تأیید…

۶ دقیقه خواندن۳
۵ عدد تعیین‌کننده تأخیر واقعی هوش مصنوعی: چرا نباید توکن بر ثانیه را معیار قرار دهیم
آموزش کاربردی

۵ معیاری که تأخیر واقعی هوش مصنوعی را فراتر از سرعت توکن‌ها نشان می‌دهند

اندازه‌گیری سرعت توکن در ثانیه اغلب گلوگاه‌های واقعی تولید را می‌پوشاند. چارچوب جدیدی پیشنهاد می‌دهد که برای شناسایی نقاط شکست در زنجیره پاسخ‌دهی، باید روی تأخیر p95 و نرخ خطا در…

۳ دقیقه خواندن
طراحی دفتر کل API چندمدلی برای تیم‌های کوچک: ۲ راه‌حل رهایی از وابستگی به سرویس‌دهنده
آموزش کاربردی

استفاده از Runtimeهای نرمال‌شده برای جلوگیری از وابستگی مطلق به تأمین‌کنندگان

تیم‌های کوچک SaaS می‌توانند با جایگزینی آداپتورهای مستقیم با یک لایه Runtime نرمال‌شده، از وابستگی ابدی به یک مدل خاص جلوگیری کنند. این معماری اولویت را به قابلیت جابه‌جایی مدل‌ها…

۶ دقیقه خواندن
چرا «پرامپت و دعا» کدبیس شما را خراب می‌کند (و راه‌حل آن)
آموزش کاربردی

کدهای تولیدشده توسط هوش مصنوعی بدون زیرساخت معماری فرو می‌پاشند

اتکای صرف به «برنامه‌نویسی حسی» منجر به ایجاد بدهی فنی عظیم و الگوهای نامنظم در مدیریت وضعیت می‌شود. برای جلوگیری از هرج‌ومرج، عامل‌های هوش مصنوعی به یک بستر معماری پیش‌آزموده…

۲ دقیقه خواندن۲
قیمت‌گذاری انعطاف‌پذیر Codex برای تیم‌های تجاری و سازمانی

آیا پرداخت بر اساس مصرف، هزینه‌های لایسنس Codex را بهینه می‌کند؟

اوپن‌ای‌آی دسترسی به ابزارهای کدنویسی را از مدل اشتراکی ماهانه جدا کرد. اکنون سازمان‌های تجاری می‌توانند صندلی‌های Codex را بر اساس میزان مصرف توکن فعال کنند تا هزینه‌های لایسنس…

۵ دقیقه خواندن۲
اگر نمی‌توانی هوش مصنوعی عمومی بسازی، چرا باید تو را استخدام کنیم؟
زندگی با AI

توهمِ AGI؛ چرا مهارت‌های مهندسی در مصاحبه‌های هوش مصنوعی نادیده گرفته می‌شوند؟

روندی رو به رشد در استخدام‌های حوزه فناوری، توانایی ساخت هوش مصنوعی عمومی (AGI) را به معیاری برای سنجش ارزش مهندسان تبدیل کرده است. این رویکرد، تخصص‌های عملیاتی و تجربهٔ لازم برای…

۵۸ دقیقه خواندن
من به منتقد LLM‌ام گفتم مخالف‌خو باش. شروع کرد به رد کردن طرح‌ها به خاطر «کافی دقیق نبودن».
آموزش کاربردی

حفاظ‌های کدنویسی، وسواسِ مدل‌های زبانی در بازبینی برنامه‌ها را مهار کردند

پروژه PlannerCritic نشان داد که مدل‌های زبانی در نقش بازبین، برنامه‌های ایمن را به‌دلیل وسواس در جزئیات مسدود می‌کنند. توسعه‌دهندگان با جایگزینی قضاوت مدل با یک لایه کدنویسی قطعی…

۴ دقیقه خواندن۱
بودجه به زیرعامل هوش مصنوعی بدهید، نه کلیدها را
آموزش کاربردی

Grantor-MCP دسترسی عامل‌های هوش مصنوعی را با بودجه‌های رمزنگاری‌شده محدود کرد

سرویس جدید Grantor به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد به‌جای اعطای کلیدهای API کامل، بودجه‌های زمانی و عددی محدودی را به عامل‌های فرعی اختصاص دهند. این ابزار از دسترسی نامحدود عامل‌های…

۳ دقیقه خواندن