پرش به محتوای اصلی

موضوع

تجربه توسعه‌دهندگان

۳٬۸۱۱ مقاله منتشر شده

معرفی دلتا - وبلاگ زد

درون Delta؛ محیط چندنفره Zed برای کدنویسی هم‌زمان انسان و هوش مصنوعی

شرکت Zed محیط Delta را برای همکاری هم‌زمان انسان و عامل‌های هوش مصنوعی معرفی کرد. این پلتفرم با استفاده از DeltaDB، تاریخچه گفتگوها و تغییرات کد را به‌صورت یکپارچه ذخیره می‌کند تا…

۵ دقیقه خواندن۱
کد شما برای انتشار مدل جدید چه نیازمندی‌هایی دارد
آموزش کاربردی

۵ مرز معماری که به‌روزرسانی مدل‌های هوش مصنوعی را از «پروژه» به «تنظیمات» تبدیل

بسیاری از به‌روزرسانی‌های مدل‌های هوش مصنوعی در صورت پیاده‌سازی مرزهای انتزاعی درست، نیازی به تغییر کد ندارند. با تبدیل شناسه‌ها و قیمت‌ها به داده به‌جای ثابت‌های کدنویسی، تیم‌ها…

۶ دقیقه خواندن۲
حفظ صفر داده: معنای واقعی آن چیست
آموزش کاربردی

۶ نقطهٔ کور در وعده‌های «عدم ذخیره‌سازی داده‌ها» توسط ارائه‌دهندگان هوش مصنوعی

وعده Zero Data Retention معمولاً فقط شامل حافظه‌های دائمی است و داده‌ها را در لاگ‌ها، کش‌ها و خط لوله‌های امنیتی رها می‌کند. مهندسان برای تضمین حریم خصوصی باید تمام مسیر درخواست،…

۵ دقیقه خواندن
طراحی قرارداد خروجی با Zod Schema برای اعتبارسنجی داده‌ها
آموزش کاربردی

استفاده از Zod برای تبدیل خروجی‌های نامنظم هوش مصنوعی به داده‌های قابل‌اعتماد

به‌کارگیری طرح‌واره‌های Zod به عنوان قرارداد خروجی، اجازه می‌دهد محدودیت‌های مدل، اعتبارسنجی زمان اجرا و تایپ‌های TypeScript در یک منبع واحد یکپارچه شوند. این روش با تبدیل خروجی…

۸ دقیقه خواندن۱
گزارش پژوهشی با استناددهی در پایتون با Evidence Graph Studio
آموزش کاربردی

Evidence Graph Studio: تبدیل پژوهش‌های هوش مصنوعی به گزارش‌های قابل‌راستی‌آزمایی

ابزار Evidence Graph Studio با استفاده از یک پرونده JSON، ادعاهای پژوهشی را به منابع دقیق متصل می‌کند. این ابزار به محققان اجازه می‌دهد تا صحت استنادها را به‌صورت خودکار بررسی…

۶ دقیقه خواندن۲
مهندسی عامل‌محور: همه‌چیزی که تاکنون انجام نداده‌ایم
زندگی با AI

مهندسی عامل‌محور در برابر برنامه‌نویسی سنتی: تکرار یا تحول

مهندسی عامل‌محور یک رشته جدید نیست، بلکه بازگشت به انضباط‌های بنیادین نرم‌افزاری است که انسان‌ها اغلب نادیده می‌گیرند. عامل‌های هوش مصنوعی نمی‌توانند در سیستم‌های بی‌نظم دوام…

۴ دقیقه خواندن۲
چگونه یک ژنراتور حیوان خانگی AI را به چهار مسیر محصولی تبدیل کردیم
آموزش کاربردی

PetMorph با جایگزینی پرامپت‌ها با «موردهای کاربردی» اصطکاک کاربر را کاهش داد

پلتفرم PetMorph از مدل تولید تصویر عمومی فاصله گرفت و چهار مسیر هدف‌مند برای کاربران تعریف کرد. این تغییر، بار ذهنی کاربر را از نوشتن پرامپت‌های پیچیده به انتخاب اهداف مشخص منتقل…

۳ دقیقه خواندن۴
سردرگمی: خواندن صحیح عدد
آموزش کاربردی

تلهٔ توکن‌سازی؛ چرا مقایسهٔ Perplexity بین مدل‌های مختلف گمراه‌کننده است

معیار Perplexity به دلیل وابستگی شدید به توکن‌ساز (Tokenizer) هر مدل، برای مقایسهٔ مدل‌های مختلف نامعتبر است. در واقع، یک توکن‌ساز بهینه‌تر می‌تواند نمرهٔ مدل را روی کاغذ بدتر…

۶ دقیقه خواندن
ساخت مجموعه داده صدای شخصی
آموزش کاربردی

۲۰ نمونهٔ متنی برتر؛ جایگزینی کارآمد برای تنظیم دقیق در شبیه‌سازی لحن

یک متدولوژی جدید نشان می‌دهد که استفاده از ۲۰ تا ۴۰ نمونهٔ منتخب در پرامپت، برای بازتولید سبک شخصی نویسنده بسیار مؤثرتر از تنظیم دقیق مدل است. این روش با تمرکز بر ساختار جملات…

۹ دقیقه خواندن۱