پرش به محتوای اصلی

موضوع

تجربه توسعه‌دهندگان

۳٬۸۱۲ مقاله منتشر شده

تجربیات ساخت اولین اپ تحقیق سهام با هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

بصری‌سازی تعاملی در برابر چت‌بات‌های ساده در تحلیل داده‌های بورس

یک توسعه‌دهنده با به اشتراک گذاشتن چالش‌های ساخت دستی یک دستیار تحلیل سهام، بر اهمیت پاک‌سازی داده‌ها و مدیریت پنجره زمینه تأکید کرد. این پروژه نشان می‌دهد ترکیب مدل‌های زبانی با…

۳ دقیقه خواندن
۵ قانون طلایی برای نوشتن مهارت‌های مؤثر در عامل‌های کدنویسی هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

گیت‌های اعتبارسنجی سخت در برابر دستورالعمل‌های طولانی در برنامه‌نویسی AI

یک توسعه‌دهنده با تجربه ساخت بیش از ۵۰ مهارت برای عامل‌های هوش مصنوعی، اثبات کرد که گیت‌های اعتبارسنجی سخت‌گیرانه بسیار کارآمدتر از دستورالعمل‌های طولانی هستند. این رویکرد تمرکز…

۳ دقیقه خواندن
Klepton: ابزار پیوند مجدد بدون JIT برای اجرای اپلیکیشن‌های Quest/Android XR روی visionOS و macOS
آموزش کاربردی

لایه سازگاری Klepton برنامه‌های VR اندروید را بدون JIT روی visionOS اجرا می‌کند

پروژه Klepton با حذف نیاز به کامپایل JIT، اجرای اپلیکیشن‌های VR اندرویدی را روی اپل ویژن پرو و مک‌او‌اس ممکن کرد. این ابزار با ترجمه کتابخانه‌های اندروید به فرمت‌های سازگار با…

۲ دقیقه خواندن۱
انتقال کار کدنویسی هوش مصنوعی بین جلسات، دستگاه‌ها و ابزارها
آموزش کاربردی

Vibsync با لایه‌ی حافظه مشترک جلوی فراموشیِ زمینه در کدنویسی AI را گرفت

عامل‌های کدنویسی هوش مصنوعی هنگام جابه‌جایی بین ابزارها یا هم‌تیمی‌ها، استدلال‌های کلیدی را از دست می‌دهند. Vibsync با استفاده از پروتکل MCP، یک لایه‌ی حافظه خنثی ایجاد کرده تا…

۶ دقیقه خواندن۲
نصب دسته‌ای مهارت‌های عامل هوشمند، اما هنوز نتوانست فایلی را به من بدهد.
آموزش کاربردی

شکاف خروجی در عامل‌های هوش مصنوعی؛ چرا مدل‌ها نمی‌توانند فایل تولید کنند؟

اکثر مهارت‌های فعلی عامل‌های هوش مصنوعی بر ورودی و استدلال متمرکز شده‌اند و در تولید فایل‌های واقعی مانند تصویر یا صوت ناتوان‌اند. ابزار جدید Model Studio از علی‌بابا با ارائه یک…

۶ دقیقه خواندن
پشته پرداخت عامل به سه لایه تقسیم شد؛ کشف سخت‌ترین لایه است.

۳ لایه‌ی حیاتی برای پیاده‌سازی سیستم‌های پرداخت عامل‌های هوش مصنوعی

زیرساخت پرداخت‌های ماشین-به-ماشین به سه لایه پروتکل، تسویه و شناسایی تقسیم شده است. با وجود بلوغ ریل‌های پرداخت، نرخ خطای بالای شناسایی نقاط اتصال، بزرگ‌ترین مانع مقیاس‌پذیری…

۳ دقیقه خواندن۲
مقایسه Browser Use و Playwright: کدام ابزار در سال ۲۰۲۶ برنده است؟
آموزش کاربردی

پیش‌بینی ۲۰۲۶: مدل ترکیبی ۸۰/۲۰ جایگزین انتخاب تک‌بعدی در اتوماسیون وب می‌شود

تیم‌های توسعه در سال ۲۰۲۶ از انتخاب میان اسکریپت‌های قطعی و عامل‌های هوش مصنوعی دست کشیده‌اند. آن‌ها اکنون از معماری ترکیبی استفاده می‌کنند که در آن Playwright وظایف پایدار را بر…

۹ دقیقه خواندن۱
درگاه‌های شواهد برای چت‌بات مستندات نود.جی‌اس: جستجوی معنایی، جاسازی و بازترتیب
آموزش کاربردی

درون سازوکار آستانه‌های شواهدی برای کنترل خروجی‌های هوش مصنوعی

یک الگوی معماری جدید برای چت‌بات‌های مستندات، پرامپت‌نویسی ساده را با قیفی از جست‌وجوی ترکیبی و آستانه‌های شواهدی جایگزین می‌کند. این رویکرد تضمین می‌کند که مدل در صورت نبود شواهد…

۸ دقیقه خواندن۱
از سرویس‌دهنده‌های مختلف هوش مصنوعی خسته شدم، راهکار ساده‌تر ساختم
آموزش کاربردی

«بدون تغییر در کد»؛ راهکاری برای جابه‌جایی سریع بین مدل‌های مختلف

یک توسعه‌دهنده با پیاده‌سازی یک کلاینت داخلی یکپارچه و استفاده از سرویس‌های تجمیع‌کننده، مشکل پراکندگی کلیدهای API را حل کرد. این روش هزینه‌های نگهداری را کاهش داده و جابه‌جایی…

۳ دقیقه خواندن۳
اولین تلاشم با عامل‌های هوش مصنوعی شکست خورد. مشکل مدل نبود.

دانش سازمانی؛ گلوگاه پنهان در شکست عامل‌های هوش مصنوعی در مقیاس واقعی

تلاش یک توسعه‌دهنده برای ساخت ابزارهای خودکار نشان داد که پرامپت‌های ایستا قادر به جایگزینی «دانش تجربی» مهندسان ارشد نیستند. راهکار جایگزین، ایجاد مستندات زنده‌ای است که پس از هر…

۳ دقیقه خواندن