پرش به محتوای اصلی

موضوع

تجربه توسعه‌دهندگان

۳٬۷۸۱ مقاله منتشر شده

بررسی اعتبار پژوهش پیش از مطالعه آن
آموزش کاربردی

استقرار عامل تخاصمی برای رفع توهمات در خط‌لوله پژوهشی هوش مصنوعی

عامل‌های پژوهشی برخلاف کدنویسی، خطاهای خود را در قالب متونی زیبا پنهان می‌کنند. برای حل این مشکل، توسعه‌دهندگان از یک عامل دوم «تخاصمی» استفاده می‌کنند که وظیفه‌اش حمله به ادعاهای…

۴ دقیقه خواندن
پارامترهای کلیدی برای تنظیم دقیق عامل هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

چارچوب جدید: تفکیک تعاریف و نمونه‌ها اندازه‌گیری عملکرد عامل‌ها را ممکن کرد

بسیاری از توسعه‌دهندگان عامل‌های هوش مصنوعی را بر اساس «حس» و تجربه شخصی تنظیم می‌کنند، نه داده. این چارچوب جدید با تفکیک تعریف استاتیک عامل از نمونه‌های زنده، هرگونه پیشرفت در…

۴ دقیقه خواندن۱
عنوان: آموزش عملی ساخت Agent با FROST در ۵ دقیقه
آموزش کاربردی

چهار بلوک ساختاری FROST حافظهٔ بلندمدت را به عامل‌های هوش مصنوعی بازگرداند

فریم‌ورک FROST با جداسازی مهارت‌های بدون وضعیت از ذخیره‌سازهای دائمی، مشکل «حافظه ماهی» در عامل‌های هوش مصنوعی را حل کرده است. این رویکرد اجازه می‌دهد عامل‌ها نتایج محاسبات پیشین…

۷ دقیقه خواندن
بررسی نهایی درخواست ادغام عامل ابری کرسر برای آی‌پد
آموزش کاربردی

تبدیل آیپد به مرکز کنترل عامل‌های هوش مصنوعی در به‌روزرسانی Cursor

اپلیکیشن Cursor برای آیپد اکنون در دسترس تمامی طرح‌های پولی است و قابلیت‌های جدیدی برای بازبینی دقیق تغییرات کد توسط عامل‌های ابری ارائه می‌دهد. این به‌روزرسانی نقش تبلت را از یک…

۶ دقیقه خواندن۱
خطای timeout رخ داد، اما PostgreSQL به کار خود ادامه داد.
آموزش کاربردی

«توقف کلاینت به معنای توقف دیتابیس نیست»؛ ریسک تایم‌اوت در AI

بسیاری از توسعه‌دهندگان تصور می‌کنند خطای تایم‌اوت در سمت کلاینت باعث توقف عملیات پایگاه‌داده می‌شود. اما در واقعیت، کوئری‌های PostgreSQL می‌توانند مدت‌ها پس از قطع ارتباط عامل،…

۲ دقیقه خواندن۲
هوش مصنوعی شما نمی‌داند «امروز» یعنی چه.
آموزش کاربردی

دستورات ساده SQL در برابر پیچیدگی‌های زمانی در خروجی‌های AI

مدل‌های زبانی اغلب مفاهیمی مثل «امروز» را به جای قواعد پیچیده کسب‌وکار، به عنوان دستورات ساده SQL می‌بینند. این شکاف باعث می‌شود مدل‌ها اعدادی دقیق اما از نظر واقعی غلط تولید کنند.

۳ دقیقه خواندن۲