پرش به محتوای اصلی

موضوع

تجربه توسعه‌دهندگان

۴٬۴۲۳ مقاله منتشر شده

تحلیل سریع صدا با بهینه‌سازی مدل زبانی بزرگ
آموزش کاربردی

هزینهٔ ثابت در برابر توکن؛ تغییر معماری مالی برای غنای بستر متنی

پلتفرم Oxlo.ai با تغییر مدل هزینه از تعداد توکن به مبلغ ثابت به‌ازای هر درخواست، مانع مالی برای پردازش متن‌های طولانی در عامل‌های صوتی را برداشت. این رویکرد باعث کاهش تأخیر و…

۵ دقیقه خواندن۳
چارچوب پایتونی NOOA انویدیا: تبدیل عامل هوش مصنوعی به یک کلاس پایتون
آموزش کاربردی

فریم‌ورک NOOA انویدیا: تبدیل عامل‌های هوش مصنوعی به کلاس‌های پایتون

انویدیا با معرفی NOOA، پیچیدگی‌های توسعه عامل‌های هوش مصنوعی را به ساختار استاندارد مهندسی نرم‌افزار منتقل کرد. این ابزار با کاهش ۵۰ درصدی مصرف توکن، دقت بالایی را در بنچمارک‌های…

۵ دقیقه خواندن
ساخت خط لوله RAG چندوجهی با NVIDIA NeMo Retriever، NIMهای میزبانی‌شده، LanceDB، بازترتیب‌بندی و تولید مبتنی‌بر منبع
آموزش کاربردی

NeMo Retriever: یکپارچه‌سازی متن، جدول و نمودار برای بهبود بازیابی داده‌ها

انویدیا یک خط لوله برای تولید بازیابی‌افزا (RAG) چندوجهی معرفی کرد که متن، جداول و نمودارهای PDF را از طریق سرویس‌های NIM استخراج می‌کند. این سامانه با ترکیب مدل‌های Nemotron و…

۷ دقیقه خواندن
مدیریت هزینه‌های کدنویسی هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ
آموزش کاربردی

بهره‌وری در برابر هوش حداکثری؛ تغییر رویکرد دیتابریکس در Agentic Coding

دیتابریکس چارچوبی برای مدیریت هزینه‌های تصاعدی کدنویسی عامل‌محور معرفی کرد که اولویت را از «بیشترین هوش» به «مرز بهره‌وری» تغییر می‌دهد. این استراتژی با ترکیب مسیریابی پویا و…

۱۰ دقیقه خواندن۳
۳۲۲ عامل هوش مصنوعی را در یک بازار API رها کردیم — این‌ها واقعاً چه خریدند
آموزش کاربردی

تقاضای ابزارهای زیرساختی در بازار عامل‌ها؛ اولویت حل کپچا بر استدلال هوش مصنوعی

بررسی ۳۲۲ عامل هوش مصنوعی در یک بازار پرداخت‌به-درخواست نشان می‌دهد که این ماشین‌ها به‌جای استنتاج، به دنبال ابزارهای زیرساختی مثل حل‌کننده کپچا و داده‌های کریپتو هستند. این…

۵ دقیقه خواندن۳
پنجره زمینه مدل زبانی شما دروغ می‌گوید: بودجه توکن‌ها واقعاً چگونه کار می‌کند
آموزش کاربردی

شکاف ظرفیت و کیفیت؛ چرا پنجره‌های متنی بزرگ مدل‌های زبانی در عمل شکست می‌خورند؟

ظرفیت اعلام‌شده برای پنجره‌های متنی تنها یک سقف سخت‌افزاری است، نه تضمینی برای کیفیت استخراج داده. توسعه‌دهندگان باید برای جلوگیری از خطاهای «گم‌شدن در میانه» و هزینه‌های تصاعدی،…

۵ دقیقه خواندن۲
بهینه‌سازی استنتاج مدل زبانی بزرگ برای تأخیر کم در تعامل انسان-رایانه
آموزش کاربردی

Oxlo.ai: حذف مالیات تأخیر با جایگزینی هزینه ثابت به‌ازای هر درخواست

پلتفرم Oxlo.ai برای حذف «مالیات تأخیر» در سیستم‌های تعاملی، پرداخت بر اساس توکن را با هزینه ثابت به‌ازای هر درخواست جایگزین کرد. این رویکرد به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد بدون…

۵ دقیقه خواندن۲
آزمایش ۷۲ باره به جای بحث: ابزار MCP چه باید برگرداند؟
آموزش کاربردی

داده‌های تفکیکی در برابر ردیف‌های خلاصه؛ نبرد برای دقت عامل‌ها

یک مطالعه بر روی ۷۲ آزمایش نشان می‌دهد که فشرده‌سازی خروجی‌های ابزار در پروتکل MCP باعث می‌شود عامل‌ها از انجام وظایفی که قادر به حل آن‌ها هستند، صرف‌نظر کنند. این پژوهش ثابت…

۵ دقیقه خواندن
ده روش که برنامه‌نویسی عامل‌محور مهندسی نرم‌افزار را دگرگون خواهد کرد
آموزش کاربردی

برنامه‌نویسی عامل‌محور: تغییر نقش توسعه‌دهنده از نویسنده کد به مدیر سیستم

مهندسی نرم‌افزار از کدنویسی دستی به سمت ارکستراسیون هوش مصنوعی حرکت می‌کند. در این مدل، عامل‌های هوشمند به‌طور مستقل برنامه‌ریزی و اجرا می‌کنند و نقش برنامه‌نویس به هدایت این…

۶ دقیقه خواندن۱