پرش به محتوای اصلی

موضوع

بدهی فنی هوش مصنوعی

Maintenance cost of AI-generated artifacts, model drift, lifecycle

۱٬۵۳۵ مقاله منتشر شده

شماره ۸ لبه خودمختار: عوامل با محدودیت‌های ایمنی روبرو می‌شوند

«از دمو به عملیات»؛ استقرار ابزارهای هوش مصنوعی در DoorDash

شرکت DoorDash با به‌کارگیری یک سیستم هوش مصنوعی چندعاملی، بدهی فنی گسترده‌ای را به‌صورت خودکار حذف کرد. این اقدام نشان‌دهندهٔ گذار صنعت از دموهای نمایشی به سمت استقرار ابزارهای…

۳ دقیقه خواندن۲
عکس: آیا عامل هرمس شما می‌تواند از شکست بازیابی کند؟
آموزش کاربردی

عامل‌های Hermes بدون تمرین بازیابی روی سرور خام شکست می‌خورند

مدیریت شخصی عامل‌های Hermes نیازمند یک برنامه بازیابی سخت‌گیرانه است تا از دست رفتن دائمی داده‌ها جلوگیری شود. راهنمای جدیدی تمرین «VPS تازه» را برای اطمینان از بازگردانی حافظه و…

۳ دقیقه خواندن
برف‌دانه من اشتباه کرد. ارزیابی من هم اشتباه بود.
آموزش کاربردی

نمرات بالای ارزیابی عامل‌های هوش مصنوعی لزوماً به معنای عملکرد درست نیستند

بررسی استقرار یک عامل در Snowflake Cortex نشان می‌دهد که معیارهای ارزیابی استاندارد اغلب شکست‌های حیاتی در انتخاب ابزار و تعامل با کاربر را می‌پوشانند. نویسنده بر لزوم تغییر…

۹ دقیقه خواندن۱
هوش مصنوعی و نسل جدید برنامه‌نویسان
زندگی با AI

«قضاوت سطح ارشد»؛ گلوگاه جدید صنعت در عصر کدهای تولیدشده توسط AI

با کاهش موانع نوشتن کد توسط هوش مصنوعی، شکافی خطرناک میان توانایی تولید نرم‌افزار و توانایی تأیید صحت آن ایجاد شده است. نقش برنامه‌نویس از نویسندهٔ خطوط به ناظر سیستم‌ها تغییر…

۲۰ دقیقه خواندن
هوش مصنوعی عامل‌محور برای مدرن‌سازی مین‌فریم: از درک کد COBOL تا تبدیل خودکار آن
آموزش کاربردی

گردش‌کار عامل‌محور در برابر ترجمهٔ خطی در بازسازی سیستم‌های میراثی

مدرن‌سازی سیستم‌های قدیمی COBOL معمولاً به‌دلیل نبود مستندات و پیچیدگی منطق تجاری شکست می‌خورد. IBM با جایگزینی ترجمهٔ ساده با یک گردش‌کار عامل‌محور، فرآیند کشف، استخراج قوانین و…

۱۹ دقیقه خواندن۱
سه مدل تعبیه ۱۰۲۴ بعدی، سه دستگاه مختصات
آموزش کاربردی

چرا جایگزینی مدل‌های امبدینگ بدون هشدار سیستم، داده‌ها را فاسد می‌کند؟

استفاده از مدل‌های متفاوت برای ایندکس‌گذاری و پرس‌وجو، نتایج جست‌وجو را به نویز تبدیل می‌کند. این شکست بدون هیچ خطا یا هشدار سیستمی رخ می‌دهد و خطری جدی برای خط لوله‌های RAG است.

۴ دقیقه خواندن۱
شکست‌های غیرقابل توضیح به امری عادی تبدیل شده‌اند
زندگی با AI

مدل Jev و پذیرش خطاهای توجیه‌ناپذیر در توسعهٔ نرم‌افزارهای AI

ظهور مدل‌های ارزان و سریع مانند Jev، توسعه‌دهندگان را به عرضهٔ نرم‌افزارهای بدون تست سوق می‌دهد. این روند در حال تبدیل کردن «خطاهای سیستمی» به ویژگی‌های پذیرفته‌شده است و جایگزین…

۴ دقیقه خواندن
۱۰ نشانه رابط کاربری ضعیف: از دکمه‌های نامشخص تا فضای سفید بی‌هدف و تایپوگرافی ناهماهنگ
زندگی با AI

۱۰ نشانهٔ حضور «زباله‌های بصری» در رابط کاربری اپلیکیشن‌های ساخته‌شده با AI

مفهوم جدید Slop UI به رابط‌های کاربری اشاره دارد که توسط هوش مصنوعی تولید شده‌اند و ظاهر صیقل‌خورده را جایگزین کاربرد واقعی کرده‌اند. این طراحی‌ها با استفاده از المان‌های تکراری و…

۴ دقیقه خواندن
پرچم ویژگی برای آزمون A/B مدل‌ها و پرامپت‌های هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

«بدون نیاز به استقرار مجدد»؛ راهکار کنترل خروجی‌های غیرقطعی مدل‌های AI

استقرار مدل‌های جدید هوش مصنوعی به‌دلیل خروجی‌های غیرقطعی و هزینه‌های پنهان، ریسک بالایی دارد. معماری Feature Flag در سمت سرور به تیم‌ها اجازه می‌دهد نسخه‌های مختلف را بدون نیاز…

۴ دقیقه خواندن