پرش به محتوای اصلی

موضوع

عامل‌محور

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

۳٬۶۷۷ مقاله منتشر شده

۹۵٪ پروژه‌های عامل هوش مصنوعی سودآوری ندارند. راهکارهای عملی تولید را بشناسید.
آموزش کاربردی

پژوهش MIT: ۹۵٪ پروژه‌های آزمایشی عامل‌های هوش مصنوعی بازگشت سرمایه ندارند

اکثریت قریب به اتفاق پیاده‌سازی‌های سازمانی عامل‌های هوش مصنوعی به دلیل اشتباهات عملیاتی و نه نقص فنی شکست خورده‌اند. موفقیت در این حوزه نیازمند بازطراحی کامل فرآیندهای کسب‌وکار…

۳ دقیقه خواندن
تکامل کشف: تعیین استاندارد فنی برای بهینه‌سازی موتور تولیدی
آموزش کاربردی

Vigilath با خط لوله ۸ مرحله‌ای، استانداردهای بهینه‌سازی برای موتورهای هوش

شرکت Vigilath چارچوبی فنی برای بهینه‌سازی موتورهای زاینده (GEO) معرفی کرد تا جایگزین SEO سنتی شود. این سامانه با معماری عامل‌محور تضمین می‌کند برندها در پاسخ‌های مدل‌هایی مثل…

۳ دقیقه خواندن
انتشار مدل‌های متن‌باز آنتارس توسط سیسکو: شناسایی آسیب‌پذیری‌های شناخته‌شده در کدهای واقعی

«ساختار عامل‌محور»؛ کلید پیروزی مدل‌های کوچک Antares در تحلیل کدهای حجیم

سیسکو خانواده مدل‌های زبانی کوچک Antares را برای شناسایی دقیق نقاط آسیب‌پذیر در کدهای حجیم معرفی کرد. نسخه ۱.۶ میلیارد پارامتری این مدل با تکیه بر آموزش تخصصی و ساختار عامل‌محور،…

۵ دقیقه خواندن
بررسی روش‌ها · خرد عملی
آموزش کاربردی

۱۰ الگوی شکست در آزمون‌های هوش مصنوعی که با چراغ سبز تایید می‌شوند

بررسی دقیق پلتفرم Phronesis نشان می‌دهد که مهندسان AI چگونه «پاس شدن» تست‌ها را با صحت واقعی اشتباه می‌گیرند. این تحلیل ۱۰ حالت شکست سیستمی را شناسایی کرده که در آن‌ها ابزارهای…

۱۱ دقیقه خواندن
گفتگوهای کدنویسی هوش مصنوعی در حال تبدیل شدن به مصنوعات ساخت هستند
آموزش کاربردی

گفت‌وگوهای برنامه‌نویسی با AI به اسناد رسمی پروژه تبدیل می‌شوند

ابزارهای کدنویسی هوش مصنوعی در حال تغییر تعریف «خروجی کار» از صرفاً کد نهایی به تاریخچهٔ استدلال‌های تولیدکننده هستند. ابزارهای جدیدی اکنون امکان تبدیل این گفتگوها به صفحات HTML…

۳ دقیقه خواندن
آینده مدل‌های زبانی بزرگ در خودروهای خودران: روندها و فرصت‌ها
آموزش کاربردی

تحلیل معماری جدید: جایگزینی خط‌لوله‌های ایستا با سامانه‌های شناختی

معماری خودروهای خودران از سیستم‌های ادغام سنسور ایستا به سمت سامانه‌های شناختی مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ حرکت می‌کند. این تغییر مسیر، توانایی تفسیر قوانین پیچیده ترافیکی و تولید…

۲ دقیقه خواندن
نباید برای استفاده از سرورهای MCP سه فرمت پیکربندی یاد بگیرید
آموزش کاربردی

MCP Config Helper: یکپارچه‌سازی تنظیمات سرور در تمامی محیط‌های توسعه AI

یک ابزار متن‌باز جدید، فرآیند استقرار سرورهای پروتکل زمینهٔ مدل (MCP) را در کلاینت‌های مختلف یکپارچه می‌کند. این ابزار نیاز به مدیریت دستی فایل‌های JSON مجزا برای Claude Desktop،…

۱ دقیقه خواندن۲