پرش به محتوای اصلی

موضوع

بدهی فنی هوش مصنوعی

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

۱٬۵۵۰ مقاله منتشر شده

ساخت نرم‌افزار مقیاس‌پذیر با هوش مصنوعی بدون ایجاد کد پیچیده و ناپایدار
آموزش کاربردی

قراردادهای معماری؛ راهکار جلوگیری از بدهی فنی در کدهای هوش مصنوعی

عامل‌های کدنویس هوش مصنوعی سرعت توسعه را بالا برده‌اند، اما نادیده گرفتن مرزبندی‌های معماری باعث ایجاد سیستم‌های غیرقابل نگهداری می‌شود. چارچوب جدید «قراردادهای معماری» با تعریف…

۳۱ دقیقه خواندن۳
ضدعفونی‌کننده‌ها به کسی تعارف نمی‌کنند: امتیازدهی مدل‌های کدنویسی رایگان در رفع رفتار تعریف‌نشده C++
آموزش کاربردی

«ظاهراً درست اما عملاً شکست‌خورده»؛ تحلیل خطاهای پنهان در کدهای هوش مصنوعی

یک چارچوب ارزیابی جدید با استفاده از ASan و UBSan ثابت کرد که اصلاحات کد C++ توسط هوش مصنوعی اغلب در ظاهر درست اما در زمان اجرا شکست می‌خورند. این سیستم سیگنال‌های باینری پاس/فیل…

۶ دقیقه خواندن۳
مدل بنچمارک شما را پاس کرد. حالا دیگه کورکورانه کدش رو مرج نکنید.
آموزش کاربردی

درون سازوکار ممیزی رفتاری برای کنترل خروجی‌های مدل‌های برنامه‌نویسی

یک خط لوله (Pipeline) خودکار جدید با استفاده از یک «گیت بازبینی» مبتنی بر شل-اسکریپت، وصله‌های تولیدشده توسط هوش مصنوعی را پیش از بررسی انسانی ممیزی می‌کند. این روش با ایزوله‌سازی…

۶ دقیقه خواندن۳
چرا دیگر مدل‌های هوش مصنوعی را خودم میزبانی نمی‌کنم (و شما هم احتمالاً نباید)
آموزش کاربردی

توسعه‌دهندگان: توکن‌های پنهان صورت‌حساب‌های API را ۶ برابر کرد

بسیاری از توسعه‌دهندگان متوجه شده‌اند که قیمت‌گذاری ساده بر اساس توکن، هزینه‌های پنهانی مانند «مالیات پرامپت سیستمی» و تعهدات نرخ محدودیت را می‌پوشاند. این هزینه‌های خاموش باعث…

۶ دقیقه خواندن۲
روحت سزاوار یک سند تغییرات است
آموزش کاربردی

MurphySig؛ استانداردی برای جلوگیری از «تعمیر» کدهای سالم توسط هوش مصنوعی

توسعه‌دهنده‌ای به نام Kev پروتکل MurphySig را معرفی کرد تا با ثبت دلیل تغییرات و سطح اطمینان مدل‌ها، از بازگشت خطاها به کدهای بهینه شده جلوگیری کند. این سیستم با تبدیل کامنت‌ها به…

۴ دقیقه خواندن
اولین قابلیت هوش مصنوعی شما در تلاش مجدد خراب می‌شود — راه‌حل TypeScript
آموزش کاربردی

اشتباهات رایج در بازخوانی درخواست‌های LLM و راهکار TypeScript برای جلوگیری از

استفاده از متدهای بازخوانی (Retry) استاندارد در تماس‌های مدل‌های زبانی منجر به هزینه‌های گزاف و داده‌های تکراری می‌شود. نویسنده این مقاله چارچوبی در TypeScript ارائه می‌دهد که با…

۶ دقیقه خواندن۳
«مدل متغیر نبود. فکر می‌کنم سوابق بودند.»
آموزش کاربردی

سوابق اجرای کد برتری مدل‌های زبانی را در دیباگینگ بی‌معنی می‌کند

ارائه سوابق واقعی اجرا به‌جای اکتفا به کد و لاگ‌ها، مدل‌های هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا به‌صورت معکوس از حالت نهایی به علت خطا برسند. این رویکرد، AI را از ابزاری که حدس‌های…

۵ دقیقه خواندن۵
برنامه‌نویسی ضمیر: راهنمای توسعه‌دهندگان برای استانداردهای بازداشت خودسرانه سازمان ملل
آموزش کاربردی

پشته‌های فنی AI چگونه ابزاری برای بازداشت‌های恣ادی می‌شوند؟

یک چارچوب فنی جدید استانداردهای حقوق بشری سازمان ملل را به حفاظ‌های معماری برای توسعه‌دهندگان تبدیل کرده است. این گزارش هشدار می‌دهد که ابزارهای نظارتی و پیش‌بینی جرم، «چاپگرهای…

۶ دقیقه خواندن۱
مقایسه عملکرد هوش مصنوعی عامل‌محور، AB-CD و هوش مصنوعی کمکی در عمل
آموزش کاربردی

۳ استراتژی انتخاب جریان کاری بر اساس پایداری روند اجرایی

یک چارچوب مهندسی جدید، سه سطح ادغام هوش مصنوعی را بر اساس میزان عدم‌قطعیت راهکار و پایداری روند اجرایی تفکیک کرده است. این مدل هشدار می‌دهد که استفاده کورکورانه از گردش‌های کاری…

۸ دقیقه خواندن۵
جاسازی در تایپ‌اسکریپت: دسته‌بندی، محدودیت نرخ و تلاش مجددی که نمایه شما را خراب می‌کند
آموزش کاربردی

چگونه از جابه‌جایی متون و بردارهای معنایی در TypeScript جلوگیری کنیم؟

یک اشتباه رایج در دسته‌بندی بردار‌های معنایی می‌تواند منجر به جابه‌جایی داده‌ها شود، به‌طوری که متن‌ها به بردارهای اشتباه متصل شوند. این راهنما روش‌های پیاده‌سازی نوشتن idempotent…

۶ دقیقه خواندن