پرش به محتوای اصلی

موضوع

تجربه توسعه‌دهندگان

۳٬۶۸۵ مقاله منتشر شده

استانداردهای هوش مصنوعی را به‌صورت کد نسخه‌بندی کنید، نه در فایل‌های ثابت.
آموزش کاربردی

الگوی «استانداردهای کدگونه»؛ راهکار جلوگیری از فساد دستورالعمل‌های هوش مصنوعی

مدیریت دستورالعمل‌های عامل‌های هوش مصنوعی از طریق فایل‌های استاتیک در مقیاس تیمی شکست می‌خورد. الگوی جدید «استانداردها به عنوان کد» با استفاده از گیت، قواعد و مهارت‌ها را میان…

۴ دقیقه خواندن
اتصال ۳ سرور MCP به یک عامل هوشمند: سرعت ترسناک پیشرفت
آموزش کاربردی

mcp-fabric-toolmesh: لایه‌ی نظارتی برای جلوگیری از دسترسی غیرکنترل‌شده‌ی عامل‌ها

ابزار متن‌باز mcp-fabric-toolmesh با ایجاد یک لایه‌ی حکمرانی برای سرورهای MCP، دسترسی بی‌قیدوشرط عامل‌های هوش مصنوعی به محیط‌های عملیاتی را متوقف می‌کند. این سیستم از طریق…

۴ دقیقه خواندن۲
بزرگ‌ترین نقص در ارزیابی هوش مصنوعی من مدل‌ها نبود؛ کارت امتیازی من بود.
آموزش کاربردی

تلهٔ توافق در بنچمارک‌ها؛ چرا مدل‌های کدنویس لایه‌های پنهان خطا را نمی‌بینند؟

ارزیابی فنی سه دستیار کدنویسی هوش مصنوعی نشان می‌دهد که چک‌لیست‌های سنتی، «توافق با انسان» را با «دقت فنی» اشتباه می‌گیرند. با معرفی بازبینی مستقل برای یافته‌های پیش‌بینی‌نشده،…

۳ دقیقه خواندن۱
عامل‌های هوش مصنوعی خودتکاملی با OpenSpace: مهارت، MCP، پیگیری داده و استفاده مجدد کم‌هزینه
آموزش کاربردی

OpenSpace با مکانیزم «تبار مهارت‌ها» عامل‌های هوش مصنوعی را خود-تکامل‌پذیر کرد

چارچوب OpenSpace با ذخیره قابلیت‌های آموخته‌شده در پایگاه‌داده SQLite، امکان بازیافت مهارت‌ها را بدون تکرار محاسبات گران‌قیمت فراهم می‌کند. این سیستم با ادغام در پروتکل MCP، اجازه…

۶ دقیقه خواندن
فرمت استاندارد SKILL.md برای توزیع مهارت‌های عامل هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

استاندارد SKILL.md مهندسی قابلیت‌ها را جایگزین پرامپت‌های شکننده کرد

استاندارد متن‌باز SKILL.md با معرفی قالبی ساختاریافته برای مهارت‌های عامل‌های هوش مصنوعی، دوران تکیه بر پرامپت‌های طولانی را به پایان می‌برد. این سیستم مشابه مدیریت بسته‌ها در npm…

۴ دقیقه خواندن