پرش به محتوای اصلی

موضوع

تجربه توسعه‌دهندگان

۳٬۸۱۱ مقاله منتشر شده

آیا Node.js می‌تواند متن‌های حجیم را به طور قابل اعتماد خلاصه کند؟ آزمایش API چت completions
آموزش کاربردی

تکه‌بندی توکن‌محور؛ راهکار Node.js برای خلاصه‌سازی متون حجیم بدون خطای API

یک آزمایش فنی جدید نشان می‌دهد که چگونه توسعه‌دهندگان Node.js می‌توانند با جایگزینی درخواست‌های تک‌مرحله‌ای با خط لوله‌ی «شمارش-تکه‌بندی-خلاصه‌سازی»، از شکست‌های گران‌قیمت API…

۸ دقیقه خواندن۲
چت‌باتی که بدون کلید API متعدد، از OpenAI، Claude و Gemini پشتیبانی می‌کند؟
آموزش کاربردی

رابط یکپارچه در برابر پراکندگی اعتبارنامه‌ها در مدیریت ارائه‌دهندگان AI

مدیریت چندین ارائه‌دهنده هوش مصنوعی معمولاً منجر به پراکندگی کلیدهای دسترسی و پیچیدگی کد می‌شود. استفاده از گیت‌وی‌هایی مانند Infrai یا LiteLLM اجازه می‌دهد توسعه‌دهندگان با یک…

۷ دقیقه خواندن۱
آیا همه این‌ها صرفاً بخارافزار است؟ — کیرا هاو
زندگی با AI

درون دلیل شکست عامل‌های هوش مصنوعی در مواجهه با احراز هویت کاربران

کیرا هاو، مهندس نرم‌افزار، ابزارهای فعلی توسعهٔ عامل‌محور را به دلیل اصطکاک شدید و رابط‌های کاربری ناکارآمد، «محصولات خیالی» می‌نامد. او با بررسی پلتفرم ONA نشان می‌دهد که…

۳ دقیقه خواندن۱
نحوه استفاده من از مدل‌های زبانی بزرگ برای یادگیری مباحث پیچیده
آموزش کاربردی

«از معلم متنی تا مهندس»؛ رویکرد جدید در آموزش تعاملی با AI

لورنتیو راداکو با طراحی یک گردش‌کار جدید، مدل‌های زبانی را از نقش «معلم متنی» به «مهندس نرم‌افزار» تغییر داد تا مفاهیم پیچیده فنی را در قالب شبیه‌سازهای بصری و بازی‌گونه آموزش دهد.

۳ دقیقه خواندن
نمونه‌برداری از جریان داده در Next.js با کامپوننت‌های سرور React و هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

جای‌گذاری مرزهای Suspense در Next.js تأخیر استنتاج AI را کاهش می‌دهد

بسیاری از برنامه‌های هوش مصنوعی به‌دلیل جای‌گذاری نادرست مرزهای Suspense دچار اثر «صفحه سفید» می‌شوند. با جداسازی فراخوانی‌های کند مدل در کامپوننت‌های هم‌سطح، رابط کاربری فوراً…

۸ دقیقه خواندن۲
مقایسه پلتفرم‌های پایش و ارزیابی LLM در ۲۰۲۶: Langfuse، LangSmith، Braintrust، Arize و سایرین

بازار مشاهده‌پذیری مدل‌های زبانی بزرگ تا سال ۲۰۳۰ به ۹.۲۶ میلیارد دلار می‌رسد

بازار مشاهده‌پذیری LLM از ابزارهای جانبی به زیرساخت‌های حیاتی تبدیل شده و پیش‌بینی می‌شود تا سال ۲۰۳۰ به ارزش ۹.۲۶ میلیارد دلار برسد. صنعت اکنون برای حل مشکل «شکست‌های معنایی»…

۱۱ دقیقه خواندن۱
معماری شبکه unYOLO با بلوک‌های CBAM و خروجی‌های چند مقیاسی برای تشخیص اشیاء کوچک
آموزش کاربردی

گزارش unYOLO: نظارت انسانی بر توکن‌ها ریسک نفوذ عامل‌های AI را می‌کاهد

چارچوب جدید unYOLO با معرفی یک واسط مدیریت اعتبار، مانع از دسترسی مستقیم عامل‌های هوش مصنوعی به توکن‌های حساس می‌شود. این سیستم اجازه می‌دهد دسترسی‌ها به‌صورت دقیق، زمان‌دار و تحت…

۴ دقیقه خواندن۴
محیط توسعه عامل‌محور OpenChamber برای برنامه‌نویسی هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

OpenChamber با اجرای موازی ۵ مدل، مدیریت عامل‌های AI را بومی کرد

پلتفرم متن‌باز OpenChamber محیطی برای توسعه عامل‌های هوش مصنوعی فراهم می‌کند که اجرای هم‌زمان ۵ مدل مختلف را ممکن می‌سازد. تمرکز این ابزار بر حریم خصوصی و تداوم فعالیت عامل‌هاست،…

۳ دقیقه خواندن۲
مرز سیاست محلی RunOnMine بین عامل‌های هوش مصنوعی و دستگاه شما
آموزش کاربردی

آیا درگاه‌های سیاست‌گذاری محلی می‌توانند ریسک نفوذ AI به فایل‌ها را بکاهند؟

پروژه متن‌باز RunOnMine با ایجاد یک لایه امنیتی محلی، مانع از دسترسی کامل عامل‌های هوش مصنوعی به کل سیستم‌عامل کاربر می‌شود. این ابزار دسترسی‌های گسترده را با سیستمی جایگزین…

۶ دقیقه خواندن
عکس: دو ربات در حال گفتگو، نمادی از تعامل عامل‌های هوش مصنوعی و فلسفه آن‌ها
آموزش کاربردی

چرا فایل‌های فلسفی در مدیریت رفتار مدل‌ها مؤثرتر از Guardrails هستند؟

یک رویکرد جدید در ارکستراسیون عامل‌ها پیشنهاد می‌کند که به جای لیست‌های طولانی از ممنوعیت‌ها، از یک فایل «فلسفه» برای هدایت رفتار مدل استفاده شود. در این روش، رفتار عامل از طریق…

۷ دقیقه خواندن