پرش به محتوای اصلی

موضوع

عامل‌محور

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

۳٬۶۲۷ مقاله منتشر شده

عنوان مقاله: «عامل‌گرایی: حفظ رونوشت جلسات مفید نیست»

چرا دسترسی به متن جلسات پیشین عملکرد عامل‌های کدنویسی را تخریب می‌کند؟

تحلیلی از Agentics نشان می‌دهد که فراهم کردن دسترسی به متن جلسات پیشین (Session Transcripts)، هیچ اثر مثبتی بر عملکرد عامل‌های کدنویسی ندارد. این رویکرد به دلیل ایجاد «انحراف در…

۴ دقیقه خواندن
موسسه امنیت هوش مصنوعی بریتانیا: معیارهای استاندارد توانایی واقعی عامل‌های هوش مصنوعی را دست‌کم می‌گیرند

معهد امنیت AI بریتانیا: بودجهٔ توکن در محک‌ها توانایی واقعی عامل‌ها را پنهان

پژوهش‌های جدید نشان می‌دهد محدود کردن بودجهٔ توکن در هنگام تست، منجر به تخمین پایین‌تر از حد واقعیِ هوش عامل‌های AI می‌شود. افزایش محاسبات زمان استنتاج به مدل‌های پیشرو اجازه…

۴ دقیقه خواندن
چارچوب حاکمیت هوش مصنوعی در Azure که واقعاً کار می‌کند
آموزش کاربردی

گیت‌وی اجباری هوش مصنوعی؛ راهکار مایکروسافت برای رفع حفره‌های نظارتی در Azure

تغییر رویکرد حاکمیت هوش مصنوعی از اسناد استاتیک به یک گیت‌وی معماری اجباری، اجرای قوانین انطباق را در زمان اجرا (Runtime) ممکن می‌کند. این متدولوژی با متمرکز کردن کنترل‌ها،…

۹ دقیقه خواندن
سطوح تلاش در عمل: مقایسه low تا max در وظایف واقعی
آموزش کاربردی

تنظیمات Effort در کلود؛ کاهش هزینهٔ عامل‌های پیچیده با برنامه‌ریزی عمیق‌تر

محک‌های جدید نشان می‌دهند تنظیمات «تلاش» (Effort) در Claude-opus-4-8 فقط کیفیت را تغییر نمی‌دهد، بلکه نحوه برنامه‌ریزی مدل را عوض می‌کند. در حالی که تلاش زیاد در کارهای ساده باعث…

۳ دقیقه خواندن۱
عوامل هوش مصنوعی و داده‌های هویتی کارکنان: شکاف سیاستی که سازمان‌ها از آن غافل‌اند

شکاف حاکمیتی در داده‌های کارکنان؛ نقطه کور امنیتی عامل‌های هوش مصنوعی

سازمان‌ها با استفاده از سیاست‌های داده‌ایِ طراحی‌شده برای مشتریان، داده‌های حساس کارکنان را در پنجره‌های متنی مدل‌ها به خطر انداخته‌اند. این نقص معماری باعث می‌شود عامل‌ها بیش از…

۱۰ دقیقه خواندن
معیار جدید برای وظایف محاسبات ابری
آموزش کاربردی

ادعاهای مدل در برابر واقعیتِ ابری؛ افشای توهمات عامل‌های هوش مصنوعی

یک محک (Benchmark) جدید و مستقل با استفاده از Terraform بررسی می‌کند که آیا عامل‌های هوش مصنوعی مانند Claude Code می‌توانند زیرساخت‌های واقعی ابری را مدیریت کنند. این سیستم به‌طور…

۳ دقیقه خواندن
نقشه راه ۳۰ روزه SDET GenAI برای تسترها: از صفر تا پیشرفته
آموزش کاربردی

«ارزیابی مدل‌های زاینده»؛ کلید تغییر مسیر مهندسان تست به AI

هیمانشو آگروال چارچوبی ساختاریافته برای انتقال مهارت‌های SDETها به مهندسی هوش مصنوعی ارائه کرده است. این متدولوژی روی پر کردن بزرگ‌ترین شکاف صنعت، یعنی «ارزیابی مدل‌های زاینده»،…

۸ دقیقه خواندن
عوامل هوش مصنوعی در چرخه توهم گیر می‌کردند؛ من آن را حل کردم
آموزش کاربردیگزارش تأییدنشده

N3MO: حذف خطاهای تخیلی در بازسازی‌های چندفایلی با تحلیل ایستا

ابزار N3MO با جایگزینی بردارهای معنایی با تحلیل ایستا، ساختار واقعی کد را نقشه‌برداری می‌کند. این سیستم با ارائه یک گراف رابطه‌ای قابل‌تأیید، خطاهای تخیلی عامل‌ها در بازسازی‌های…

۳ دقیقه خواندن
تلاش متا برای توسعه عامل هوش مصنوعی کندتر از برنامه زاکربرگ پیش می‌رود

متا: سرمایه‌گذاری ۱۴۵ میلیارد دلاری برای عبور از بن‌بست عامل‌ها

مارک زاکربرگ پذیرفت که گذار متا به ساختار عامل‌محور کندتر از برنامه پیش رفته است. با وجود اصطکاک‌های داخلی، این شرکت با هزینه‌ای کلان برای زیرساخت‌ها و توسعه مدل نسل جدیدی به نام…

۳ دقیقه خواندن
توقف تئاتر اعتماد به هوش مصنوعی
زندگی با AI

پروژه‌های تدریجی در برابر نمایشِ موفقیت؛ بحران اعتماد در کاربرد AI

النا ورنا، استراتژیست هوش مصنوعی، هشدار می‌دهد که فرهنگ اغراق در موفقیت‌های AI باعث ایجاد یک خط مبنای جعلی از صلاحیت شده است. این «تئاتر اعتماد» کاربران واقعی را دلسرد کرده و…

۹ دقیقه خواندن