پرش به محتوای اصلی

موضوع

کاربردی

۳٬۳۲۴ مقاله منتشر شده

عامل هوش مصنوعی در حال کار روی کامپیوتر با نماد خطا و ابزار تعمیر
آموزش کاربردی

مهندسی شاسی؛ جایگزینی زیرساخت‌های سخت‌گیرانه با مهندسی پرامپت در عامل‌های هوش

شکست بسیاری از عامل‌های هوش مصنوعی نه به دلیل ضعف مدل، بلکه به دلیل نبود زیرساخت‌های حمایتی است. رویکرد «مهندسی شاسی» با تمرکز بر پایداری وضعیت و تأیید سخت‌گیرانه، تولیدکننده‌های…

۲ دقیقه خواندن۲
تشخیص آسان است؛ تصمیم‌گیری درباره چیزی که شایسته توجه است، دشوار.
آموزش کاربردی

گزارش Netra: موتور رفتاری نرخ گزارش ناهنجاری‌های کاذب را کاهش داد

تشخیص ساده‌ی اشیا به‌دلیل تولید نویز زیاد برای اپراتورهای انسانی ناکارآمد است. سیستم Netra با افزودن یک موتور امتیازدهی رفتاری روی داده‌های خام، تنها ناهنجاری‌های واقعی را فیلتر و…

۲ دقیقه خواندن۲
رمز عبور قابل تغییر است، اما اثر انگشت برای همیشه با شما می‌ماند.
آموزش کاربردی

«هویت‌های تغییرناپذیر»؛ دلیل تبدیل داده‌های بیومتریک به اهداف ارزشمند مهاجمان

داده‌های بیومتریک برخلاف رمز عبور تغییرناپذیرند و نشت یک پایگاه داده متمرکز به معنای به خطر افتادن همیشگی هویت کاربر است. کارشناسان هشدار می‌دهند که ثبت مرکزی هویت‌ها، اهداف بسیار…

۳ دقیقه خواندن۲
«استفاده نادیده گرفته‌شده از LLMها: بازی نقش، نه پاسخ‌دادن»
آموزش کاربردی

«تصمیم‌گیری در مناطق خاکستری»؛ رویکرد جدید GovernAI برای آموزش قوانین

پلتفرم GovernAI Studio آموزش قوانین سازمانی را از مطالعه متون ایستا به تعامل با شبیه‌سازهای نقش‌محور تغییر داد. این سیستم با استفاده از RAG، کاربران را در موقعیت‌های پرفشار قرار…

۲ دقیقه خواندن۱
لوگوی Ollama در کنار عبارت «دروازه ورودی یک‌خطی به استنتاج مدل‌های زبانی باز و محلی»
آموزش کاربردی

آیا Ollama می‌تواند جایگزین پشته‌های سرویس‌دهی در مقیاس تولید شود؟

ابزار Ollama با ساده‌سازی استقرار مدل‌های زبانی بزرگ در یک دستور ترمینال، نقطه ورود اصلی برای استنتاج محلی شده است. این ابزار برای حریم خصوصی و نمونه‌سازی ایده‌آل است، اما هنوز…

۶ دقیقه خواندن
عامل جمع‌آوری داده خودترمیم که راه‌حل تأییدنشده ارائه نمی‌دهد
آموزش کاربردی

Patchwright با سندباکس‌های داده‌ای ثابت نرخ خطای اسکرپرهای AI را کاهش داد

ابزار جدید Patchwright با استفاده از داده‌های تغییرناپذیر، کدهای خراب اسکرپرهای وب را به‌طور خودکار تعمیر و اعتبارسنجی می‌کند. این سامانه با به‌کارگیری یک مدل بازبینی مستقل، شکاف…

۶ دقیقه خواندن۴
ارزیابی RAG سازمانی: فراتر از relevance، با تمرکز بر مجوزها و زمان
آموزش کاربردی

تکیه بر امتیاز مرتبط بودن در RAG باعث ایجاد اعتماد کاذب در سازمان‌ها می‌شود

محک‌های استاندارد RAG اغلب سیستم‌هایی را پاداش می‌دهند که اسناد قدیمی یا محدود را صرفاً به‌دلیل شباهت معنایی بازیابی می‌کنند. چارچوب جدیدی پیشنهاد می‌دهد که برای تضمین استفاده از…

۵ دقیقه خواندن
تست یک هفته‌ای Grok در برابر ChatGPT — تفاوت محسوس بود
زندگی با AI

شکاف کاربردی ChatGPT و Grok؛ برتری در سازمان‌دهی در برابر تحلیل لحظه‌ای

آزمون‌های مقایسه‌ای نشان می‌دهد ChatGPT همچنان ابزاری برتر برای کارهای ساختاریافته و یکپارچگی فایل‌هاست، در حالی که Grok در تحلیل داده‌های لحظه‌ای شبکه‌های اجتماعی و استدلال‌های…

۳ دقیقه خواندن۱
توسعه‌دهنده جوان در حال کار با کامپیوتر، در حالی که سایه ربات هوش مصنوعی در پس‌زمینه دیده می‌شود.
زندگی با AI

تغییر نقش برنامه‌نویسان تازه‌کار از کدنویسی به بازبینی و ارکستراسیون AI

هوش مصنوعی در حال حذف وظایف تکراری و عیب‌یابی‌های ساده است و نقش توسعه‌دهندگان سطح جونیور را تغییر می‌دهد. موفقیت در عصر جدید بیش از آنکه به سرعت کدنویسی وابسته باشد، به تفکر…

۳ دقیقه خواندن۲
JSON.parse به من دروغ گفت: پردازش تدریجی پاسخ‌های نیمه‌رسیده هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

بررسی فنی: استراتژی Incremental Parsing نرخ خطای پردازش JSON را کاهش داد

پارسرهای استاندارد JSON هنگام پردازش پاسخ‌های استریمینگ هوش مصنوعی به‌دلیل انتظار برای دریافت سند کامل، دچار خطا می‌شوند. پیاده‌سازی استراتژی‌های رمزگشایی تدریجی به توسعه‌دهندگان…

۶ دقیقه خواندن