پرش به محتوای اصلی

موضوع

تجربه توسعه‌دهندگان

۴٬۳۶۵ مقاله منتشر شده

راهنمای گام‌به‌گام یکپارچه‌سازی مدل زبانی بزرگ با نرم‌افزار پشتیبانی مشتری
آموزش کاربردی

«پرداخت به‌ازای درخواست»؛ راهکار Oxlo.ai برای مدیریت بودجهٔ عملیاتی

یک الگوی یکپارچه‌سازی جدید با استفاده از Oxlo.ai هزینه‌های مدل‌های زبانی را از حجم توکن‌ها جدا می‌کند. این سیستم با جایگزینی پرداخت به‌ازای توکن با پرداخت به‌ازای هر درخواست،…

۲ دقیقه خواندن۱
راهنمای جامع استقرار مدل‌های LLM بر زیرساخت ابری
آموزش کاربردی

موازنهٔ هزینه در استقرار مدل‌های زبانی: میزبانی شخصی در برابر سرویس‌های

انتخاب بین میزبانی شخصی (Self-hosting) و استنتاج مدیریت‌شده، دیگر یک تصمیم فنی نیست، بلکه یک مسئلهٔ بهینه‌سازی مالی است. در حالی که میزبانی شخصی هزینه‌های توکن را حذف می‌کند، اما…

۴ دقیقه خواندن۲
راهنمای عملی تضمین کیفیت مرورگر با هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

«جایگزینی اسکریپت‌های دستی با تصمیم‌گیری»؛ استراتژی جدید در تست‌های نرم‌افزاری

تست‌های تضمین کیفیت (QA) با کمک هوش مصنوعی، فرآیند سختِ نوشتن اسکریپت‌های دستی را به یک جریان کاری مبتنی بر تصمیم‌گیری تبدیل می‌کند. تیم‌های توسعه با ترکیب تست‌های تولیدشده توسط…

۱۵ دقیقه خواندن۱
پروتکل NOW.md: زبان مشترک عامل‌های هوشمند پراکنده
آموزش کاربردی

NOW.md چگونه عامل‌های پراکنده را بدون APIهای پیچیده متصل می‌کند؟

النا رِویچوا با استفاده از یک فایل Markdown به عنوان حافظه مشترک، مشکل ایزولاسیون عامل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های مختلف را حل کرد. این پروتکل «ساکت» اجازه می‌دهد عامل‌ها بدون نیاز…

۵ دقیقه خواندن۱
راهنمای عملی ابزارهای هوش مصنوعی و نمونه‌های اولیه پژوهشی
آموزش کاربردی

«اتصال توسعه‌دهندگان به ابزارهای علمی»؛ هدف از راه‌اندازی دایرکتوری جدید AI

یک دایرکتوری جدید برای اتصال توسعه‌دهندگان به ابزارهای هوش مصنوعی در حوزه علوم پایه راه‌اندازی شد. این پلتفرم به‌جای محصولات تجاری، بر روی نمونه‌های اولیه (Prototypes) و محاسبات…

۱ دقیقه خواندن۱
یکپارچه‌سازی هماهنگ‌سازی عامل و دروازه مدل در Rust: حل مشکل چرخه بدون حالت
آموزش کاربردی

درون موتور زمینه Swarm؛ معماری Rust برای جلوگیری از گسست حافظه

پروژه متن‌باز Swarm با معرفی یک موتور زمینه چهارلایه در محیط Rust، مشکل فراموشی عامل‌ها در چرخه‌های عملیاتی را حل کرده است. این سیستم با ادغام درگاه مدل و زمان‌اجرای ارکستراسیون،…

۸ دقیقه خواندن۲
خط بازیابی دارد به شما دروغ می‌گوید: چرا RAG قبل از رسیدن به LLM شکست می‌خورد
آموزش کاربردی

خط لوله بازیابی در برابر LLM؛ کجای زنجیره RAG دچار نقص می‌شود

بیشتر شکست‌های سیستم‌های تولید بازیابی‌افزا ناشی از نقص در خط لوله بازیابی است، نه توهمات مدل زبانی. داده‌های تخریب‌شده در مرحله استخراج، حتی پیش از رسیدن به مدل، پاسخ درست را…

۱۶ دقیقه خواندن۱
پلتفرم عامل هوش مصنوعی شخصی — خودمیزبان، با اشتراک Claude/Codex خودتان
آموزش کاربردی

پلتفرم OtoDock: تبدیل مدل‌های زبانی به عامل‌های سخت‌افزارمحور در سرور داخلی

پلتفرم OtoDock با تبدیل Claude Code به یک سیستم‌عامل سازمانی، امکان استقرار عامل‌های خودمختار با حافظه دائمی و دسترسی به سخت‌افزار را فراهم می‌کند. این ابزار به تیم‌ها اجازه…

۸ دقیقه خواندن۱
احراز هویت حل شده؛ مجوزدهی هنوز چالش دارد.

«مجوزدهی پراکنده»؛ ریشهٔ ریسک‌های امنیتی در اجرای دستورات هوش مصنوعی

در حالی که احراز هویت در دنیای دیجیتال به بلوغ رسیده است، تعیین سطح دسترسی یا مجوزدهی همچنان پراکنده و بدساخت است. این نقص امنیتی باعث می‌شود عامل‌های هوش مصنوعی در هنگام اقدام از…

۵ دقیقه خواندن۱
سیستم رتبه‌بندی نامزدها با یادگیری ماشین در سطح تولید: معماری، چالش‌ها و راه‌حل‌های عملی
آموزش کاربردی

درون سازوکار رتبه‌بندی متمرکز بر Production برای شناسایی مهندسان ارشد

یک مهندس نرم‌افزار با جایگزینی جست‌وجوی ساده‌ی کلیدواژه‌ای با یک سیستم رتبه‌بندی ترکیبی (Ensemble)، توانست از میان ۱۰۰ هزار پروفایل، برترین مهندسان یادگیری ماشین را شناسایی کند.…

۹ دقیقه خواندن۱