پرش به محتوای اصلی

موضوع

تجربه توسعه‌دهندگان

۳٬۶۸۲ مقاله منتشر شده

ساخت خطوط ارزیابی LLM در سطح تولید: از احساس به معیارها
آموزش کاربردی

خط لول‌های ارزیابی خودکار نرخ توهم مدل‌های زبانی را ۹۲٪ کاهش دادند

جایگزینی «بررسی‌های حسی» دستی با چارچوب‌های ارزیابی خودکار و مجموعه‌داده‌های طلایی، شناسایی توهمات را پیش از استقرار به سطح ۹۲٪ رسانده است. این رویکرد مهندسی‌شده اجازه می‌دهد…

۶ دقیقه خواندن
بهینه‌سازی RAG در مقیاس: قطعه‌بندی، بازیابی و جستجوی بیزی با کاهش ۴۰٪ تأخیر
آموزش کاربردی

بهینه‌سازی بیزی تأخیر RAG را ۶۲٪ کاهش و بازیابی داده را به ۹۵٪ رساند

یک بررسی فنی عمیق نشان می‌دهد که جایگزینی جست‌وجوی معنایی ساده با بهینه‌سازی بیزی در خط لوله‌های RAG، تأخیر را به‌شدت کاهش و دقت پاسخ‌ها را بالا می‌برد. این روش با استفاده از…

۵ دقیقه خواندن۲
لوگوی اولاما: سوار بر مدل‌های متن‌باز شوید · وبلاگ اولاما

سرمایه‌گذاری ۸۸ میلیون دلاری در Ollama برای گسترش استنتاج مدل‌های باز

شرکت Ollama برای گسترش پلتفرم اجرای مدل‌های با وزن‌های باز در محیط‌های محلی و ابری، ۸۸ میلیون دلار جذب سرمایه کرد. این ابزار که ۸۵٪ شرکت‌های Fortune 500 از آن استفاده می‌کنند،…

۴ دقیقه خواندن
هماهنگی ۱۶ زیرعامل Cursor در یک جلسه — چه چیزی واقعاً کار کرد
آموزش کاربردی

«عبور از گلوگاه پنجره متنی»؛ استراتژی توزیع وظایف میان عامل‌های موازی

یک توسعه‌دهنده با تغییر نقش از کدنویس به مدیر فنی و به‌کارگیری عامل‌های موازی، بازه زمانی تولید محصول را از چند روز به ۶ ساعت کاهش داد. این متدولوژی با توزیع وظایف میان ۱۶…

۷ دقیقه خواندن۱
راهنمای جامع معماری‌های هوش مصنوعی: فراتر از RAG پایه
آموزش کاربردی

چرا جست‌وجوی برداری خالص در مواجهه با داده‌های صنعتی شکست می‌خورد؟

سیستم‌های تولید بازیابی‌افزا (RAG) بر پایه بردارهای معنایی در مواجهه با داده‌های پیچیده صنعتی شکست می‌خورند. توسعه‌دهندگان اکنون به سمت معماری‌های ترکیبی (Hybrid RAG) حرکت می‌کنند…

۹ دقیقه خواندن۱
آیا GPT-5.6 Sol Max ارزش دارد؟ رفع باگ‌های مهم. بهترین بیلدها.

آیا افزایش ۲.۴۲ برابری هزینه برای دقت GPT-5.6 Sol توجیه‌پذیر است؟

تحلیل فنی مدل GPT-5.6 Sol نشان می‌دهد تنظیمات Max برای رفع باگ‌های ساده بازدهی اندکی دارد اما برای بازنویسی مخازن کد پیچیده ضروری است. داده‌ها حاکی از آن است که افزایش کیفیت در…

۷ دقیقه خواندن۱
طراحی سیستم هوش مصنوعی در چند ثانیه با هماهنگ‌کننده عامل هوشمند
آموزش کاربردی

درون سازوکار ارکستراتورها؛ توزیع هوشمند وظایف برای مقیاس‌پذیری

معماری‌های جدید هوش مصنوعی از مدل‌های تک‌سازه فاصله گرفته و از «ارکستراتور» برای توزیع تکالیف بین عامل‌های متخصص استفاده می‌کنند. این رویکرد با تجزیه درخواست‌های پیچیده به…

۳ دقیقه خواندن
Railward: دروازه‌ای خودحمله‌ای برای عامل‌های هوش مصنوعی که اثبات را امضا می‌کند
آموزش کاربردی

Railward امنیت عامل‌های کدنویس را با گواهه‌های امضاشده تأیید می‌کند

پلتفرم Railward یک دروازه‌ی امنیتی با رویکرد «بسته‌شده در صورت خطا» برای عامل‌های کدنویس ارائه می‌دهد. این ابزار برخلاف حفاظ‌های سنتی، با شبیه‌سازی حملات داخلی، کارایی خود را…

۲ دقیقه خواندن
داستان سازنده: سایمون و هسته مراقبت

کاهش زمان برنامه‌ریزی فنی از ۲ روز به ۳۰ دقیقه با گردش‌کار عامل‌محور

سایمون، مهندس ارشد نرم‌افزار، با استفاده از BrainGrid و رویکرد عامل‌محور، مرحله برنامه‌ریزی فنی را از دو روز به ۳۰ دقیقه رساند. او توانست قابلیتی با ارزش یک میلیون دلار را در نیمی…

۷ دقیقه خواندن
لوگوی پروژه لی ترنسلیت: مترجم زیرنویس متن‌باز با هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

Li Translate با خط لوله متن‌باز، زیرنویس‌های هوش مصنوعی را از ترجمه لغوی نجات

پروژه Li Translate یک خط لوله (Pipeline) متن‌باز برای تولید زیرنویس است که به‌جای ترجمه کلمه به کلمه، از پردازش متنیِ مبتنی بر زمینه استفاده می‌کند. این ابزار به توسعه‌دهندگان…

۲ دقیقه خواندن۲