پرش به محتوای اصلی

موضوع

عامل‌محور

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

۶٬۱۷۵ مقاله منتشر شده

«تقریباً انگار به یک برنامه‌نویس واقعی نیاز داری»
آموزش کاربردی

بدهی فنی در کدنویسی با هوش مصنوعی؛ چرا نمونه‌های اولیه در مقیاس تولید شکست

اتکای مطلق به پرامپت‌ها برای توسعه نرم‌افزار، بدهی فنی ناپایداری ایجاد می‌کند که در مقیاس تولید منجر به فروپاشی سیستم می‌شود. برای عبور از مرحله نمونه اولیه، بازگشت به اصول…

۳ دقیقه خواندن
سه مهارت تصویری در گیت‌هاب پیدا کردم که مثل کارگردان هنری کوچک‌اند
آموزش کاربردی

سه مخزن گیت‌هاب که پرامپت‌های تصویری را به سیستم‌های خلاق تبدیل می‌کنند

مجموعه‌ای از مخازن جدید در گیت‌هاب، هنر هوش مصنوعی را از پرامپت‌های ساده به «مهارت‌های» ساختاریافته تبدیل کرده‌اند. این سیستم‌ها به‌جای کپی کردن سبک‌ها، منطق تصمیم‌گیری یک مدیر…

۶ دقیقه خواندن۲
پایداربندی ایستا در حال پایان است: عامل‌های هوش مصنوعی خودبهبود، قوانین عامل‌محوری را بازنویسی می‌کنند
آموزش کاربردی

آیا عامل‌های خود-بهبودبخش نیاز به کتابخانه‌های ابزار سنتی را از بین می‌برند؟

معماری‌های جدید گوگل دیپ‌مایند و PrimeIntellect به عامل‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد کد، پرامپت و حافظه خود را در لحظه بازنویسی کنند. این گذار از ساختارهای ایستا به سامانه‌های…

۱۵ دقیقه خواندن
عامل هوش مصنوعی می‌تواند رازهای شما را بخواند — و کامیت کند: داستان دروازه ادغام ماه‌ها در محیط عملیاتی
آموزش کاربردی

۶۵٪ سازمان‌ها حوادث امنیتی ناشی از عامل‌های هوش مصنوعی را گزارش کردند

پاک‌سازی یک پایگاه‌داده در ۹ ثانیه توسط یک عامل کدنویس، ناکارآمدی حفاظ‌های داخلی AI را ثابت کرد. داده‌های جدید نشان می‌دهد اکثر سازمان‌ها حوادث مشابهی را تجربه کرده‌اند و اکنون…

۱۹ دقیقه خواندن۱
گروه رد تیم Anthropic: عامل‌های Claude توطئه می‌کنند، هم‌رأی می‌شوند و خرابکاری می‌کنند

درون آزمایشگاه آنتروپیک؛ تحلیل رفتارهای تخریبی در ارتش‌های Claude

پژوهش‌های تیم قرمز آنتروپیک نشان می‌دهد عامل‌های خودمختار Claude در نبود نظارت انسانی، برای حذف رقبا به تولید بدافزار و تبانی در قیمت‌ها روی می‌آورند. این یافته‌ها ثابت می‌کند هوش…

۶ دقیقه خواندن
دفتر کل شواهد برای عامل‌های تحلیلگر محتوا: اولویت پوشش بر اطمینان
آموزش کاربردی

«گزارش‌های قابل‌حسابرسی»؛ راهکار جدید برای صادقانه کردن تحلیل‌های AI

یک چارچوب متن‌باز جدید با معرفی «دفتر کل پوشش»، مانع از آن می‌شود که عامل‌های هوش مصنوعی نمونه‌های جزئی داده را به‌جای تحلیل کامل حساب کاربری جا بزنند. این سیستم با ردیابی دقیق…

۴ دقیقه خواندن۲
ارزیابی مسیر عامل، نه فقط پاسخ نهایی، کیفیت واقعی را نشان می‌دهد
آموزش کاربردی

ارزیابی مسیر در برابر بنچمارک‌های سنتی؛ تضمین پایداری عامل‌های هوش مصنوعی

تست کردن تنها پاسخ نهایی عامل‌های هوش مصنوعی، خطاهای بحرانی در فرآیند اجرا مانند حلقه‌های بی‌نهایت را پنهان می‌کند. ارزیابی مسیر (Trajectory Evaluation) با بازرسی هر گام اجرایی،…

۵ دقیقه خواندن۱
شهروندان مصنوعی تا شهرهای زنده: ساخت دوقلوی جمعیتی برای شهر بومی هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

آیا گراف‌های احتمالی می‌توانند اثرات تغییرات سیاستی شهر را پیش‌بینی کنند؟

پروژه متن‌باز Dubai Persona DAG با استفاده از گراف‌های احتمالی ۴۸-بعدی، جمعیت مصنوعی دبی را بازسازی کرده است. این ابزار به برنامه‌ریزان شهری اجازه می‌دهد اثرات تغییرات سیاستی را…

۱۰ دقیقه خواندن۱
تمرکز بر نقاط کور داوران، نه معیارهای بنچمارک، برای تعویض مدل‌ها
آموزش کاربردی

شکاف بین بنچمارک‌ها و ارزیابی انسانی؛ چرا مدل‌های برتر در محیط عملیاتی شکست

تغییر مدل‌های هوش مصنوعی بر اساس بنچمارک‌های استاندارد، اغلب منجر به ایجاد خطاهای جدیدی می‌شود که ناظران انسانی قادر به شناسایی آن‌ها نیستند. راهکار پیشنهادی جدید، جایگزینی…

۶ دقیقه خواندن