پرش به محتوای اصلی

موضوع

تجربه توسعه‌دهندگان

۴٬۲۹۱ مقاله منتشر شده

فرمت فایل داده متن‌باز F3 برای آینده [SIGMOD 2026]
آموزش کاربردی

F3: استاندارد بازمتن برای رفع گلوگاه‌های ذخیره‌سازی داده در مدل‌های AI

پروژه F3 با معرفی یک قالب فایل استاندارد و بازمتن، به دنبال بهینه‌سازی دسترسی به مجموعه‌داده‌های عظیم برای نسل جدید زیرساخت‌های یادگیری ماشین است. این استاندارد قصد دارد وابستگی…

۱ دقیقه خواندن۲
سندهای درختی: نمایش سلسله‌مراتبی محتوا با ساختار درخت‌مانند برای سازماندهی بهتر اطلاعات
آموزش کاربردی

«حذف ابهام فایل‌ها»؛ راهکار treedocs برای توقف توهمات هوش مصنوعی

ابزار جدید treedocs با ایجاد نقشه‌های متنی و نسخه‌مند از کدها، ابهام در مسیر فایل‌ها را برای هوش مصنوعی حذف می‌کند. این ابزار مانع از توهمات عامل‌های کدنویسی شده و مصرف توکن‌ها را…

۳ دقیقه خواندن۱
شروع کار با Skill Hub: مدیریت حرفه‌ای مهارت‌های عامل هوشمند
آموزش کاربردی

Skill Hub مدیریت پلاگین‌های Claude و Codex را به استایل اپ‌استور تبدیل کرد

سکیل هاب (Skill Hub) یک نرم‌افزار متن‌باز جدید برای سازمان‌دهی و به‌روزرسانی پلاگین‌های عامل‌های هوش مصنوعی است. این ابزار مدیریت دستی پوشه‌ها را حذف کرده و تجربه‌ای مشابه فروشگاه…

۲ دقیقه خواندن۱
ساخت یک چارچوب عامل کوچک در پایتون برای درک نحوه کار LangGraph در پشت صحنه
آموزش کاربردی

پروژه جدید پایتون: حذف وابستگی‌های خارجی برای تحلیل عامل‌های هوش مصنوعی

یک توسعه‌دهنده برای نمایش مکانیزم‌های داخلی سامانه‌های پیشرفته‌ی عامل‌های هوش مصنوعی، یک چارچوب پایتونی سبک و بدون وابستگی خارجی ساخته است. این پروژه الگوهای حیاتی محیط تولید…

۶ دقیقه خواندن
نسخه آزمایشی عامل هوشمندت کار می‌کند. همینجاست که تله‌ات می‌کنه.
آموزش کاربردی

ریاضیات شکست: چرا دموهای عامل هوش مصنوعی در محیط عملیاتی فرو می‌پاشند؟

عامل‌های هوش مصنوعی به‌دلیل خطاهای احتمالی تجمعی، در محیط‌های واقعی با شکست مواجه می‌شوند؛ جایی که نرخ موفقیت ۹۵ درصدی در هر گام، در یک زنجیره ۱۰ مرحله‌ای به ۶۰ درصد سقوط می‌کند.…

۴ دقیقه خواندن