پرش به محتوای اصلی

موضوع

تجربه توسعه‌دهندگان

۳٬۶۸۵ مقاله منتشر شده

نسخه ۰.۴.۰ crewai-go منتشر شد! کتابخانه Go برای ساخت سیستم‌های چند عاملی با CrewAI.
آموزش کاربردی

نسخه ۰.۴.۰ crewai-go: انتقال زیرساخت عامل‌های هوشمند از پایتون به Go

فریم‌ورک crewai-go با انتشار نسخه ۰.۴.۰، مفاهیم ارکستراسیون عامل‌های هوش مصنوعی را از پایتون به زبان Go منتقل کرد. این به‌روزرسانی امکان ساخت سامانه‌های عامل‌محور با مصرف حافظه…

۱ دقیقه خواندن
سه تست بازیابی برای درگاه Vercel، OpenRouter و ارائه‌دهندگان مستقل چندمدلی
آموزش کاربردی

۳ آزمون بازیابی برای جلوگیری از پرداخت‌های تکراری و انحراف نتایج هوش مصنوعی

یک چارچوب معماری جدید برای برنامه‌های Node.js هشدار می‌دهد که ریسک واقعی نه در استنتاج، بلکه در «مرز بازیابی» بین دریافت نتیجه و ثبت آن در پایگاه‌داده است. توسعه‌دهندگان با اجرای…

۹ دقیقه خواندن
نگاهی عمیق به گاتام ماناک

عامل‌های لبه‌ای؛ راهکار گوتام ماناک برای حذف وابستگی به ابرهای متمرکز

گوتام ماناک با ترویج عامل‌های سبک‌وزن و پروتکل MCP، در تلاش است تا هوش مصنوعی را از سرورهای عظیم ابری به دستگاه‌های محلی منتقل کند. این رویکرد هزینه توکن‌ها و تأخیر در پاسخ‌دهی را…

۱۰ دقیقه خواندن
تسلط بر اپلیکیشن‌های موبایل با هوش مصنوعی لبه
آموزش کاربردی

رایانش لبه تأخیر پردازش در موبایل را با حذف وابستگی به ابر کاهش داد

انتقال محاسبات هوش مصنوعی از سرورهای ابری به سخت‌افزار داخلی موبایل، تأخیر شبکه را حذف و حریم خصوصی را افزایش می‌دهد. این رویکرد امکان اجرای کامل برنامه‌های پیچیده را در حالت…

۳ دقیقه خواندن۱
افزودن یال‌ها تغییر پارادایم نیست

تحلیل فنی: مهندسی گراف تعمیمی از ساختارهای تکرارشونده است

ترند اخیر «مهندسی گراف» که ادعا می‌کرد عصر حلقه‌ها به پایان رسیده، در واقع از یک شوخی دربارهٔ عادت صنعت به تغییر نام مفاهیم قدیمی آغاز شد. در واقعیت، گراف‌ها صرفاً تعمیمی از…

۸ دقیقه خواندن
عوامل هوش مصنوعی برتر ۲۰۲۶: قابلیت‌ها و راهنمای انتخاب
آموزش کاربردی

۵ دسته‌بندی عامل‌های هوش مصنوعی و موازنه میان خودمختاری و ریسک

عامل‌های هوش مصنوعی از چت‌بات‌های ساده به حلقه‌های خودمختاری تبدیل شده‌اند که برنامه‌ریزی و اجرا می‌کنند. این راهنما ۵ دسته اصلی این ابزارها و ریسک انباشت خطا در سیستم‌های با…

۶ دقیقه خواندن۱
بررسی انتقال از تأیید کد به ارزیابی رفتار در آزمون عامل‌های هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

ارزیابی رفتار در برابر اعتبارسنجی کد در تست عامل‌های هوش مصنوعی

تست‌های نرم‌افزاری سنتی به دلیل ماهیت احتمالی مدل‌های زبانی برای عامل‌های هوش مصنوعی ناکارآمد هستند. مهندسان باید از چارچوب‌های ارزیابی چندبعدی متمرکز بر نتایج، قابلیت اطمینان و…

۱۱ دقیقه خواندن
لینوکس ۷.۲ غنی‌شده با هوش مصنوعی: زمان‌بندی هوشمند حافظه نهان و ویژگی‌های جدید

لینوکس ۷.۲ با زمان‌بندی آگاه از حافظه پسماند، اتلاف داده در پردازش‌های AI را

هسته جدید لینوکس ۷.۲ با معرفی Cache-Aware Scheduling، بهره‌وری محاسبات هوش مصنوعی را افزایش و خطاهای حافظه CPU را کاهش داده است. لینوس توروالدز همچنین هشدار داد که حجم بالای…

۵ دقیقه خواندن