پرش به محتوای اصلی

موضوع

تجربه توسعه‌دهندگان

۳٬۷۹۶ مقاله منتشر شده

کنوکس ۵۷ میلیون دلار سری B جذب کرد؛ بک‌اند نرم‌افزارهای نوشته‌شده توسط عامل‌های هوشمند

سرمایه‌گذاری ۵۷ میلیون دلاری Convex برای مهار خطاهای نرم‌افزارهای عامل‌محور

شرکت Convex با جذب ۵۷ میلیون دلار سرمایه در راند Series B، پلتفرم خود را به لایه‌ای برای ایمن‌سازی کدهای تولیدشده توسط هوش مصنوعی تبدیل می‌کند تا جلوی فساد داده‌ها و فرسودگی کدهای…

۴ دقیقه خواندن۱
درگاه‌های سریع کیفیت عامل: قوانین قطعی به‌جای داورهای زبانی بزرگ
آموزش کاربردی

گیت‌های کیفی قطعی؛ راهکار توقف پس‌روندهای فنی در عامل‌های هوش مصنوعی

توسعه‌دهندگان برای اعتبارسنجی عامل‌های هوش مصنوعی از داوران احتمالی مدل‌های زبانی فاصله گرفته و به سمت «گیت‌های کیفی» قطعی حرکت می‌کنند. این رویکرد امتیازات مبهم معنایی را با…

۸ دقیقه خواندن
پراستفاده‌ترین مدل، وابستگی اشتباه بود
آموزش کاربردی

مدل‌های پیش‌فرض در برابر مدل‌های محبوب؛ شکستِ رتبه‌بندی در پرامپت‌های خاص

یک آزمایش عملی نشان می‌دهد مدل‌های پردانلودترین در کتابخانه‌های هوش مصنوعی، اغلب در بازتولید جزئیات خاص شکست می‌خورند. در موارد نادر و تخصصی، استفاده از مدل بنیادی پیش‌فرض نتایج…

۵ دقیقه خواندن
ارتقای شغلی با جدیدترین ماژول‌های هوش مصنوعی در ویژوال‌پث!
آموزش کاربردی

Visualpath دوره‌های تخصصی مهندسی عامل‌های هوش مصنوعی و MLOps را عرضه کرد

شرکت Visualpath مجموعه‌ای از ماژول‌های آموزشی حرفه‌ای برای تسلط بر مهارت‌های پرتقاضایی مانند هوش مصنوعی عامل‌محور و MLOps معرفی کرد. این برنامه با تمرکز بر پروژه‌های عملی، فاصله…

۱ دقیقه خواندن
عامل کدنویسی هوش مصنوعی با Locus MCP به قابلیت پیمایش LSP مجهز شود
آموزش کاربردی

Locus MCP ناوبری معنایی را جایگزین جست‌وجوی متنی در عامل‌های کدنویس کرد

ابزار Locus MCP با اتصال عامل‌های هوش مصنوعی به سرورهای LSP، جست‌وجوی غیردقیق متنی را با ناوبری معنایی جایگزین می‌کند. این سازوکار به عامل‌ها اجازه می‌دهد تعاریف، ارجاعات و نوع…

۶ دقیقه خواندن۲
بررسی صادقانه برنامه‌نویسی هوش مصنوعی: تجربه عملی، چالش‌ها و آینده توسعه نرم‌افزار با ابزارهای هوشمند.
زندگی با AI

چرا مدل‌های زبانی در تولید کدهای پیچیده و بهینه شکست می‌خورند؟

بررسی‌های فنی نشان می‌دهد مدل‌های زبانی بزرگ به‌ دلیل کیفیت پایین داده‌های آموزشی در حوزه‌های تخصصی، در نوشتن کدهای پیچیده نیتیو شکست می‌خورند. اتکای بیش از حد به این ابزارها در…

۱۶ دقیقه خواندن۴
سوپ، درد تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ را به یک گردش کار ساده تبدیل می‌کند: یک پیکربندی، یک دستور، تمام.
آموزش کاربردی

Soup: تنظیم دقیق مدل‌های ۸ میلیارد پارامتری با حافظه ۴ گیگابایتی GPU

پلتفرم متن‌باز Soup با معرفی تکنیک «استریمینگ لایه‌ها»، امکان آموزش مدل‌های زبانی بزرگ ۸ میلیارد پارامتری را روی سخت‌افزارهای مصرف‌کننده با ۴ گیگابایت VRAM فراهم کرد. این ابزار…

۱۱ دقیقه خواندن۲