پرش به محتوای اصلی

موضوع

کاربردی

۳٬۴۳۱ مقاله منتشر شده

اجرای عامل‌ها در سندباکس یا ماشین مجازی الگوی اشتباهی است.
آموزش کاربردی

جداسازی مغز از دست‌ها؛ راهکار Anthropic برای مقیاس‌پذیری عامل‌های هوش مصنوعی

استقرار عامل‌های هوش مصنوعی در ماشین‌های مجازی (VM) ساده، باعث ایجاد نقاط شکست واحد و از دست رفتن زمینهٔ عملیاتی می‌شود. راهکار پایدار، جداسازی لایهٔ تصمیم‌گیرنده از لایهٔ اجرا…

۷ دقیقه خواندن
مهارت متوقف کردن عامل کدنویسی از پنهان کردن پاسخ؛ خروجی مناسب ADHD.
آموزش کاربردی

چگونه ابزار i-have-adhd از اتلاف وقت در خروجی‌های هوش مصنوعی می‌کاهد؟

یک مهارت متن‌باز جدید برای دستیارهای کدنویسی، مدل‌ها را مجبور می‌کند پاسخ‌های پرحاشیه را حذف کرده و مستقیماً با اقدامات شروع کنند. این ابزار خروجی‌های طولانی هوش مصنوعی را به…

۲ دقیقه خواندن
بزرگ‌ترین گلوگاه شما ممکن است پراعتمادترین حامی هوش مصنوعی‌تان باشد.
زندگی با AI

«تکبر هوش مصنوعی»؛ چگونه متخصصان برتر به گلوگاه نوآوری شرکت‌ها تبدیل می‌شوند

مطالعه‌ای جدید نشان می‌دهد کارکنانی که بیشترین تسلط را به ابزارهای هوش مصنوعی دارند، اغلب به‌دلیل ایجاد مالکیت روان‌شناختی، سرعت پیشرفت سازمان را کاهش می‌دهند. این پدیده باعث…

۶ دقیقه خواندن

تنظیم مرزهای ایمنی در مدل‌های زبانی نرخ رد درخواست‌های سالم را به ۴٪ رساند

پژوهشی جدید نشان می‌دهد رویکردهای کلی در ایمنی هوش مصنوعی باعث ایجاد مدل‌های «کُند» می‌شود که حتی درخواست‌های بی‌خطر را رد می‌کنند. با استفاده از روش «تقطیر خودکار آگاه از مرز»،…

۶ دقیقه خواندن۱
شرایط توقفی که قبل از ادغام درخواست تغییر عامل هوش مصنوعی بررسی می‌کنم
آموزش کاربردی

۷ شرط توقف برای جلوگیری از ادغام کدهای پرریسک عامل‌های هوش مصنوعی

یک چارچوب جدید برای بازبینی کدهای تولیدشده توسط هوش مصنوعی، مفهوم «شرایط توقف» (STOP conditions) را معرفی کرده است. این مرزهای سخت‌گیرانه توسعه‌دهندگان را مجبور می‌کند تا فارغ از…

۴ دقیقه خواندن۲
مجوز داده: چرا امنیت در لایه معنایی شکست می‌خورد
آموزش کاربردی

لایه معنایی؛ سدی جدید برای جلوگیری از نشت داده‌ها در سازمان‌ها

امنیت سنتی داده‌ها به‌جای تمرکز بر معنا، بر محل ذخیره‌سازی متمرکز است و همین موضوع باعث نشت اطلاعات می‌شود. انتقال مجوزهای دسترسی به لایه معنایی، سیاست‌های امنیتی را پیش از اجرای…

۲ دقیقه خواندن۱
جایگزین‌های Qlik Sense: چرا BI مبتنی بر داشبورد برای سازمان‌های عاملی منسوخ شده است
آموزش کاربردی

سازمان‌های عامل‌محور از داشبوردهای سنتی BI فاصله می‌گیرند

کاوش‌های داده‌ای سنتی دیگر پاسخگوی نیاز عامل‌های هوش مصنوعی نیستند؛ زیرا این عامل‌ها به‌جای کشف تدریجی، به دقت مطلق در اولین تلاش نیاز دارند. این تغییر، گذاری از «سطوح کاوش» به…

۲ دقیقه خواندن۱
۵ هوک گیت برای جلوگیری از خرابکاری عوامل کدنویسی هوش مصنوعی در مخزن شما
آموزش کاربردی

۵ قلاب گیت برای جلوگیری از تخریب مخازن کد توسط عامل‌های هوش مصنوعی

عامل‌های کدنویس به دلیل سرعت بالا، اغلب تغییرات بررسی‌نشده را ثبت یا اسرار امنیتی را لو می‌دهند. پیاده‌سازی قلاب‌های گیت (Git Hooks) حفاظ‌های فنی سخت‌افزاری ایجاد می‌کند که…

۴ دقیقه خواندن۳
بهینه‌سازی موقعیت مکانی حافظه پنهان KV: از صفحه‌بندی تا ذخیره‌سازی لایه‌ای

پلتفرم FX100 توان عملیاتی استنتاج مدل‌های زبانی را ۴۰٪ افزایش داد

شرکت Mingxin با معرفی معماری ذخیره‌سازی لایه‌ای برای KV Cache، گلوگاه حافظه در مدل‌های با زمینه بلند را برطرف کرد. این رویکرد در مدل‌های ۴۸۰ میلیارد پارامتری، زمان تا نخستین توکن…

۵ دقیقه خواندن۱
توضیح x402: پرداخت‌های خرد HTTP-محور برای عامل‌های هوش مصنوعی (با کد واقعی)
آموزش کاربردی

پرداخت‌های خرد HTTP-Native در برابر سهمیه‌های پیش‌پرداخت در دنیای AI

پروتکل x402 با بازتعریف کد وضعیت ۴۰۲ در HTTP، امکان پرداخت لحظه‌ای و خودکار برای هر فراخوانی API را برای عامل‌های هوش مصنوعی فراهم می‌کند. این سازوکار نیاز به اشتراک‌های ماهانه یا…

۴ دقیقه خواندن