پرش به محتوای اصلی

موضوع

عامل‌محور

Autonomous agents, tool use, planning, multi-step workflows

۵٬۸۶۴ مقاله منتشر شده

پاکت‌های جلسه تعیین می‌کنند آیا عامل دلتا ارسال می‌شود یا خیر
آموزش کاربردی

«پایان شانس در بنچ‌مارک»؛ متدولوژی جدید برای سنجش واقعی کیفیت مدل

یک چارچوب ارزیابی جدید، نوسانات سرور مانند تأخیر در صف‌ها را به‌جای یادداشت‌های حاشیه‌ای، به عنوان عوامل رد صلاحیت در نظر می‌گیرد. با استفاده از «پوشه‌های نشست»، مهندسان می‌توانند…

۷ دقیقه خواندن۲
توسعه‌دهنده ارشد در حال کار با هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی کد در محیط توسعه مدرن
آموزش کاربردی

درون متدولوژی مهندسان ارشد برای تبدیل پرامپت‌های ساده به کد قابل‌اتکا

توسعه‌دهندگان حرفه‌ای برای تولید کد قابل‌اتکا، از پرامپت‌های ساده فاصله گرفته و مدل‌های AI را به عنوان هم‌تیمی‌های جونیور می‌بینند که نیازمند تعریف دقیق رفتار و تأیید مبتنی بر…

۸ دقیقه خواندن۱
آزمایشگاه‌های هوش مصنوعی باید به پژوهش تاریخی بودجه اختصاص دهند

«سرمایه‌گذاری در آرشیوهای دیجیتال»؛ پیش‌شرط تبدیل AI به موتور اکتشافات تاریخی

مدل‌های پیشرو مانند GPT-6 و Opus 5.5 اکنون قادرند معماهای تاریخی «حل‌پذیر» از جمله رمزهای جنگ جهانی دوم را رمزگشایی کنند. کارشناسان معتقدند سرمایه‌گذاری روی آرشیوهای دیجیتال…

۱۴ دقیقه خواندن
پوشاندن درزگیر قبل از وصله عامل
آموزش کاربردی

درگاه نظارتی برای جلوگیری از پنهان‌سازی باگ‌ها توسط عامل‌های هوش مصنوعی

یک پیشنهاد فنی جدید با معرفی «درگاه حضانتی» (Custody Gate) مانع از آن می‌شود که عامل‌های هوش مصنوعی برای سبز کردن تست‌ها، داده‌های مرجع را تغییر دهند. این سازوکار با مهروموم…

۷ دقیقه خواندن
پیش‌بینی‌شده: صورت‌حساب ۵۰۰ میلیون‌دلاری ناگزیر بود.
زندگی با AI

عامل‌های کدنویسی هوش مصنوعی ریسک صورت‌حساب‌های ۵۰۰ میلیون دلاری را به همراه

بسیاری از ابزارهای کدنویسی هوش مصنوعی به‌جای سقف هزینه‌ی سخت، تنها هشدار بودجه می‌دهند که باعث می‌شود عامل‌های خودمختار پیش از واکنش انسان، میلیون‌ها دلار هزینه کنند. حاکمیت واقعی…

۸ دقیقه خواندن
انتخاب جایگزین مناسب CrewAI برای پروژه‌های واقعی
آموزش کاربردی

حاکمیت پروژه بر چارچوب‌های توسعه؛ دلیل شکست عامل‌های هوش مصنوعی در تولید

بسیاری از نمونه‌های اولیه عامل‌های هوش مصنوعی به‌دلیل نبود مالکیت، گزارش‌دهی و زمینه مشترک در محیط عملیاتی شکست می‌خورند. برای مقیاس‌پذیری، انتخاب پلتفرم‌های مدیریت پروژه بر…

۵ دقیقه خواندن۲
یورگن اشمیدهوبر، مخترع یادگیری عمیق و مدل‌های جهانی، به ساکانا ای‌آی پیوست.

نقش اشمیدهوبر در تبدیل Sakana AI به مرکز توسعه سیستم‌های خودمختار چیست؟

شرکت Sakana AI در توکیو، یورگن اشمیدهوبر، یکی از پیشگامان یادگیری عمیق را به عنوان مشاور علمی ارشد منصوب کرد. او بر روی توسعه سیستم‌های خودمختاری تمرکز خواهد کرد که قادر به درک…

۱ دقیقه خواندن۱
دستیار هوش مصنوعی Muse متا با یک آسیب‌پذیری امنیتی جدی عرضه شد.

«دسترسی کامل به توکن‌ها»؛ پیامد یک نقص امنیتی در هوش مصنوعی متا

یک آسیب‌پذیری Zero-Day در دستیار هوش مصنوعی Muse متعلق به متا، امکان دسترسی برنامه‌های محلی به توکن‌های کاربر و دور زدن امنیت macOS را فراهم می‌کند. این نقص امنیتی منجر به مسدود…

۶ دقیقه خواندن۲