پرش به محتوای اصلی

موضوع

تجربه توسعه‌دهندگان

۳٬۸۰۷ مقاله منتشر شده

ساخت خط لوله RAG چندوجهی با NVIDIA NeMo Retriever، NIMهای میزبانی‌شده، LanceDB، بازترتیب‌بندی و تولید مبتنی‌بر منبع
آموزش کاربردی

NeMo Retriever: یکپارچه‌سازی متن، جدول و نمودار برای بهبود بازیابی داده‌ها

انویدیا یک خط لوله برای تولید بازیابی‌افزا (RAG) چندوجهی معرفی کرد که متن، جداول و نمودارهای PDF را از طریق سرویس‌های NIM استخراج می‌کند. این سامانه با ترکیب مدل‌های Nemotron و…

۷ دقیقه خواندن
مدیریت هزینه‌های کدنویسی هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ
آموزش کاربردی

بهره‌وری در برابر هوش حداکثری؛ تغییر رویکرد دیتابریکس در Agentic Coding

دیتابریکس چارچوبی برای مدیریت هزینه‌های تصاعدی کدنویسی عامل‌محور معرفی کرد که اولویت را از «بیشترین هوش» به «مرز بهره‌وری» تغییر می‌دهد. این استراتژی با ترکیب مسیریابی پویا و…

۱۰ دقیقه خواندن۲
۳۲۲ عامل هوش مصنوعی را در یک بازار API رها کردیم — این‌ها واقعاً چه خریدند
آموزش کاربردی

تقاضای ابزارهای زیرساختی در بازار عامل‌ها؛ اولویت حل کپچا بر استدلال هوش مصنوعی

بررسی ۳۲۲ عامل هوش مصنوعی در یک بازار پرداخت‌به-درخواست نشان می‌دهد که این ماشین‌ها به‌جای استنتاج، به دنبال ابزارهای زیرساختی مثل حل‌کننده کپچا و داده‌های کریپتو هستند. این…

۵ دقیقه خواندن۳
پنجره زمینه مدل زبانی شما دروغ می‌گوید: بودجه توکن‌ها واقعاً چگونه کار می‌کند
آموزش کاربردی

شکاف ظرفیت و کیفیت؛ چرا پنجره‌های متنی بزرگ مدل‌های زبانی در عمل شکست می‌خورند؟

ظرفیت اعلام‌شده برای پنجره‌های متنی تنها یک سقف سخت‌افزاری است، نه تضمینی برای کیفیت استخراج داده. توسعه‌دهندگان باید برای جلوگیری از خطاهای «گم‌شدن در میانه» و هزینه‌های تصاعدی،…

۵ دقیقه خواندن۱
بهینه‌سازی استنتاج مدل زبانی بزرگ برای تأخیر کم در تعامل انسان-رایانه
آموزش کاربردی

Oxlo.ai: حذف مالیات تأخیر با جایگزینی هزینه ثابت به‌ازای هر درخواست

پلتفرم Oxlo.ai برای حذف «مالیات تأخیر» در سیستم‌های تعاملی، پرداخت بر اساس توکن را با هزینه ثابت به‌ازای هر درخواست جایگزین کرد. این رویکرد به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد بدون…

۵ دقیقه خواندن۲
آزمایش ۷۲ باره به جای بحث: ابزار MCP چه باید برگرداند؟
آموزش کاربردی

داده‌های تفکیکی در برابر ردیف‌های خلاصه؛ نبرد برای دقت عامل‌ها

یک مطالعه بر روی ۷۲ آزمایش نشان می‌دهد که فشرده‌سازی خروجی‌های ابزار در پروتکل MCP باعث می‌شود عامل‌ها از انجام وظایفی که قادر به حل آن‌ها هستند، صرف‌نظر کنند. این پژوهش ثابت…

۵ دقیقه خواندن
ده روش که برنامه‌نویسی عامل‌محور مهندسی نرم‌افزار را دگرگون خواهد کرد
آموزش کاربردی

برنامه‌نویسی عامل‌محور: تغییر نقش توسعه‌دهنده از نویسنده کد به مدیر سیستم

مهندسی نرم‌افزار از کدنویسی دستی به سمت ارکستراسیون هوش مصنوعی حرکت می‌کند. در این مدل، عامل‌های هوشمند به‌طور مستقل برنامه‌ریزی و اجرا می‌کنند و نقش برنامه‌نویس به هدایت این…

۶ دقیقه خواندن
لمما ۲.۳ میلیون دلار برای رفع خطاهای خاموش عامل‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی جذب کرد

استارتاپ Lemma با ۲.۳ میلیون دلار برای شکار خطاهای خاموش عامل‌های هوش مصنوعی

شرکت Lemma زیرساختی برای شناسایی «شکست‌های معنایی» ایجاد می‌کند؛ جایی که عامل‌های هوش مصنوعی به‌ظاهر موفق عمل می‌کنند اما نتایج غلط تولید می‌کنند. هدف این پلتفرم تبدیل خطاهای…

۵ دقیقه خواندن۳
APIهای رایگان هوش مصنوعی در ۲۰۲۶ - بدون نیاز به کلید و ورود
آموزش کاربردیتأییدنشده · منبع منفرد

«بدون کلید دسترسی»؛ رویکرد جدید برای کاهش اصطکاک در توسعه مدل‌ها

توسعه‌دهندگان اکنون می‌توانند از طریق سه API باز، بدون نیاز به احراز هویت یا کارت اعتباری به قابلیت‌های تولید متن، تصویر و ویدیو دسترسی داشته باشند. این ابزارها اصطکاک ورود برای…

۲ دقیقه خواندن
تیم‌های محصولی برتر چگونه تصمیم می‌گیرند چه بسازند
زندگی با AI

داده‌های گیت‌هاب: ابزارهای کدنویسی هوش مصنوعی فعالیت توسعه‌دهندگان را ۱۸۰٪

هوش مصنوعی سرعت تولید نرم‌افزار را بسیار سریع‌تر از توان پذیرش کاربران افزایش داده است. این شکاف باعث ایجاد «نویز» در تجربه کاربری شده و تیم‌های محصول را مجبور می‌کند از تمرکز بر…

۵ دقیقه خواندن۴