پرش به محتوای اصلی

موضوع

تجربه توسعه‌دهندگان

۴٬۲۸۲ مقاله منتشر شده

بررسی محتوای درخواست LLM قبل از ارسال از اپلیکیشن
آموزش کاربردی

«جایگزینی با توکن‌های پایدار»؛ متدولوژی Sether برای حفظ حریم خصوصی

کتابخانه متن‌باز Sether با جایگزینی داده‌های حساس کاربر با توکن‌های پایدار، از نشت اطلاعات خصوصی به مدل‌های زبانی جلوگیری می‌کند. این ابزار به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد نقشه‌ای…

۲ دقیقه خواندن۳
لویلال: تبدیل مدل‌های متن‌باز به اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی قابل دانلود | پروداکت هانت
آموزش کاربردی

Lloyal با قابلیت فورک کردن حافظه، عامل‌های هوش مصنوعی موازی می‌سازد

فریم‌ورک Lloyal با تبدیل حافظه موقت مدل به حافظه‌ای برنامه‌ریزی‌پذیر، امکان ایجاد چندین عامل مستقل از یک وضعیت مشترک را فراهم می‌کند. این رویکرد نیاز به فراخوانی‌های تکراری API را…

۱ دقیقه خواندن
راهی ساده برای افزودن هوش مصنوعی به اپلیکیشن بدون وابستگی به یک ارائه‌دهنده
آموزش کاربردی

لایه انتزاعی SDK؛ راهکار توسعه‌دهندگان برای رهایی از وابستگی به یک مدل هوش

توسعه‌دهندگان با ایجاد یک لایه انتزاعی (Abstraction Layer) می‌توانند بدون بازنویسی کد، مدل‌های مختلف هوش مصنوعی را بر اساس هزینه و سرعت جایگزین کنند. این معماری مانع از قفل شدن…

۴ دقیقه خواندن
بسته ۴ فایلی ۱۹ دلاری برای ساخت دستورالعمل تمیز AI برای سایت شما
آموزش کاربردی

CiteKit با ۱۹ دلار وب‌سایت‌های کوچک را برای عامل‌های هوش مصنوعی بهینه می‌کند

ابزار CiteKit با هزینه کم، فایل‌های ساختاریافته‌ای برای وب‌سایت‌های مستقل می‌سازد تا عامل‌های هوش مصنوعی محتوای آن‌ها را دقیق‌تر درک کنند. این سرویس به‌جای وعدهٔ تضمینی برای…

۱ دقیقه خواندن۱
بند نافبند دیپ‌سیک: مرزهای هوشمندی را کشف کنید
آموزش کاربردی

DeepSeek Harness: معماری پلاگین‌محور برای ساخت عامل‌های هوش مصنوعی بازمتن

دیپ‌سیک فریم‌ورک Harness را معرفی کرد؛ سیستمی که هر قابلیت را به شکل یک پلاگین قابل ترکیب می‌بیند. این ابزار به کاربران اجازه می‌دهد از طریق چت، ابزارهای سفارشی بسازند و وظایف…

۲ دقیقه خواندن۲
هوش مصنوعی را وادار کنید وایت‌پیپر را بخواند، نه تبلیغات را
آموزش کاربردی

«جلوگیری از حدس زدن»؛ راهکار MSG Chain برای استنادِ عامل‌های هوش مصنوعی

پروژه MSG Chain سیستمی از مستندات ماشین‌خوان را معرفی کرد که به‌جای فایل‌های PDF ایستا، از ساختار JSON استفاده می‌کند. این رویکرد به عامل‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد وضعیت واقعی…

۱۱ دقیقه خواندن۳
تنظیمات جدید بازبینی کد Copilot گیت‌هاب: چه زمانی هوش مصنوعی کد شما را بررسی کند؟
آموزش کاربردی

چگونه تنظیمات جدید Copilot تداخل تحلیل‌های هوش مصنوعی را می‌گیرد؟

گیت‌هاب در ۲۳ سپتامبر تنظیمات بازبینی کد در Copilot را به‌روزرسانی کرد تا توسعه‌دهندگان بتوانند دقیقاً تعیین کنند هوش مصنوعی چه زمانی وارد عمل شود. اکنون می‌توان بین پیش‌نویس‌ها و…

۶ دقیقه خواندن
عنوان: براکسیس: هوش مصنوعی خود را همگام با کد نگه دارید (خودکار)
آموزش کاربردی

چطور Braxis با همگام‌سازی زمینه، دقت عامل‌های هوش مصنوعی را بالا می‌برد؟

ابزار متن‌باز Braxis با به‌روزرسانی خودکار فایل‌های زمینه مانند AGENTS.md، از توهمات عامل‌های هوش مصنوعی در پروژه‌های پیچیده جلوگیری می‌کند. این ابزار همچنین معیاری برای سنجش…

۶ دقیقه خواندن۳
چارچوب ماژولار هوش مصنوعی سازمانی: معرفی مجموعه REMI_Enterprise_Suite
آموزش کاربردی

زیرساخت‌های سیستمی در برابر مدل‌های زبانی در فریم‌ورک REMI_Enterprise_Suite

یک فریم‌ورک متن‌باز جدید به‌جای تمرکز بر مدل‌ها، بر زیرساخت‌های سیستمی هوش مصنوعی تمرکز کرده است. این ابزار نقشه‌ای ماژولار برای ساخت سامانه‌های امن و مقیاس‌پذیر ارائه می‌دهد که…

۲ دقیقه خواندن۱