پرش به محتوای اصلی

موضوع

کاربردی

۳٬۴۰۶ مقاله منتشر شده

نوار مکالمات مدل: یک کاست آخر هفته برای پروژه‌های جانبی عامل هوشمند
آموزش کاربردی

الگوی Cassette نشت‌های مهندسی را در دموهای عامل‌های هوش مصنوعی می‌بندد

یک الگوی سبک پایتونی به نام Cassette با ضبط و بازپخش پاسخ‌های مدل، پایداری دموهای هوش مصنوعی را تضمین می‌کند. این روش با حذف وابستگی به APIهای زنده، ریسک تأخیر و خطاهای سهمیه را…

۸ دقیقه خواندن۳
مهارت حسابرسی امنیتی Cloudflare: ابزار کدنویسی برای بازرسی چندمرحله‌ای با یافته‌های قابل تأیید و ماشینی
آموزش کاربردی

کلاودفلر بازرسی امنیتی کدها را با عامل‌های هوش مصنوعی شش‌مرحله‌ای خودکار کرد

کلاودفلر یک مهارت کدنویسی متن‌باز را معرفی کرد که عامل‌های هوش مصنوعی را به بازرسان امنیتی ساختاریافته تبدیل می‌کند. این سامانه با استفاده از یک خط لوله شش‌مرحله‌ای و تأیید مستقل،…

۴ دقیقه خواندن۲
من به هوش مصنوعی اجازه دادم یک مقاله فنی بدون هیچ ویرایش انسانی بنویسد، سپس آن را از فرآیند تأیید معمولی‌ام عبور دادم.
زندگی با AI

آزمون نویسندگی فنی: شناسایی ۱۱ خطای پنهان توسط بازبینی انسانی

آزمایشی در زمینه نویسندگی فنی با هوش مصنوعی نشان داد که مدل‌ها در پر کردن شکاف بین داده‌های موجود و واقعیت شکست می‌خورند. یک مرحله بازبینی انسانی توانست ۱۱ خطایی را شناسایی کند که…

۸ دقیقه خواندن۱
تصویر: رابط Claude Code در حال اجرای دستور با هشدار امنیتی در کنار آن
آموزش کاربردی

چگونه Claude Code از ادعای دروغین عامل‌ها دربارهٔ رفع باگ می‌کاهد؟

یک ابزار متن‌باز جدید از ادعای دروغین عامل‌های هوش مصنوعی درباره رفع باگ‌ها جلوگیری می‌کند. این سیستم با اجباری کردن اجرای کد و اسکن امنیتی، جلوی توهمات و نشت کلیدهای API را…

۲ دقیقه خواندن۱
کدکس همچنان در حال تست است اما هرگز تمام نمی‌شود: چه چیزی را تغییر دهیم
آموزش کاربردی

۲ راهکار عملی برای رهایی OpenAI Codex از چرخه‌های تست بی‌نهایت

یک متدولوژی جدید برای تشخیص خطاهای گردش‌کار نشان می‌دهد چرا عامل‌های هوش مصنوعی در چرخه‌های تست بی‌نهایت گیر می‌کنند. توسعه‌دهندگان می‌توانند با تعریف معیارهای پذیرش دقیق و نقاط…

۴ دقیقه خواندن
وبلاگ ۴: اولین عامل هوشمندم و نکاتی که آرزو داشتم پیش‌تر می‌دانستم
آموزش کاربردی

۳ درس سخت از ساخت عامل هوش مصنوعی برای تحلیل بازار کریپتو

توسعه‌دهنده‌ای به نام Aeron چالش‌های فنی ساخت یک عامل تخصصی را بررسی کرده و نشان می‌دهد چرا رابط‌های ساده متنی، حلقه‌های پیچیده‌ای از فراخوانی ابزارها و تکه‌بندی داده‌ها را پنهان…

۵ دقیقه خواندن۲
ابزار تشخیص محتوای هوش مصنوعی: بررسی رایگان متن‌های ChatGPT، Claude و Gemini | Pangram
آموزش کاربردی

«استانداردی جدید برای اصالت»؛ ادعای Pangram در شناسایی مدل‌های پیشرو

پلتفرم Pangram ابزاری را معرفی کرد که ادعا می‌کند در تشخیص محتوای تولیدشده توسط ۲۶ مدل پیشرو، دقتی نزدیک به ۱۰۰٪ دارد. این سیستم با ترکیب تحلیل متن و تصویر، استانداردهای جدیدی را…

۲ دقیقه خواندن۱
معماری و مصالحه‌های بایز: ساخت عامل هوش مصنوعی سبک در Go
آموزش کاربردی

درون ساختار Baize؛ جایگزینی محیط‌های پیچیده با پردازش‌های جانبی

پلتفرم Baize با استفاده از زبان Go، محیط اجرای عامل‌های هوش مصنوعی را به یک پردازش جانبی (Sidecar) تبدیل کرده است. این رویکرد با حذف وابستگی‌های پیچیده پایتون، استقرار سریع و امن…

۷ دقیقه خواندن۳
نرخ مرگ ۸۸٪ عامل تولیدی: چرا حلقه‌های چندمرحله‌ای ۵ تا ۴۰ برابر هزینه دارند
آموزش کاربردی

۸۸٪ عامل‌های هوش مصنوعی در مقیاس تولید شکست می‌خورند

بیشتر عامل‌های خودمختار به دلیل ریاضیات شکست‌های متوالی و هزینه‌های توکنی درجه‌دوم در محیط عملیاتی متوقف می‌شوند. استقرار موفق نیازمند حفاظ‌های سخت‌گیرانه مانند هرس کردن زمینه و…

۴ دقیقه خواندن۱
۵ خطا در ۷ پاسخ عامل ما درباره خودش، و عددی که فقط در تیتر ماست

تلهٔ تیترها؛ دلیل توهم عامل‌های هوش مصنوعی دربارهٔ داده‌های داخلی Rulestack

شرکت Rulestack دریافت که عامل‌های هوش مصنوعی آن به‌جای استناد به متن گزارش‌ها، اعداد بهینه‌شده در تیترها را به عنوان حقیقت پذیرفته و توهم می‌سازند. تیم فنی با طراحی یک فیلتر…

۶ دقیقه خواندن