پرش به محتوای اصلی

موضوع

تجربه توسعه‌دهندگان

۳٬۶۷۶ مقاله منتشر شده

کاهش زمان توسعه از ۶ ماه به ۲ هفته با هوش مصنوعی در بیمارستان

کاهش زمان تحویل نرم‌افزار بیمارستانی از ۶ ماه به ۲ هفته با متد AI-Native

یک تیم مهندسی با جایگزینی روش‌های سنتی با چرخهٔ توسعهٔ AI-Native، یک ماژول پیچیدهٔ بهداشتی را در دو هفته به جای شش ماه پیاده کرد. این رویکرد برخلاف کدنویسی گذرا، تولیدات هوش…

۷ دقیقه خواندن
اوراکل تفاضلی: واداشتن عامل کد به اثبات صحت خود
آموزش کاربردی

«اثبات صحت کد»؛ رویکردی جدید برای عبور از تست‌های سنتی هوش مصنوعی

یک چارچوب ارزیابی جدید با استفاده از دو پیاده‌سازی مستقل از کد، باگ‌های پیچیده‌ای را می‌گیرد که تست‌های سنتی نادیده می‌گیرند. این سیستم با تطبیق خروجی‌های دو موتور مجزا، سطح…

۲ دقیقه خواندن
مرگ طراحی کمیته‌ای در عصر هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

«گذار به اتوماسیون»؛ راهکار شرکت‌ها برای حذف تأخیر در چرخهٔ طراحی

شرکت‌ها برای تسریع تولید، از مدل «طراحی توسط کمیته» به سمت گردش‌کارهای خودکار هوش مصنوعی تغییر مسیر داده‌اند. پذیرندگان اولیه این فناوری با تکیه بر داده‌های لحظه‌ای کاربران، رشد…

۴ دقیقه خواندن
معماری مدرن Microsoft Teams در ۲۰۲۶: تفاوت اپلیکیشن‌ها، بات‌ها و عامل‌ها
آموزش کاربردی

تیمز ۲۰۲۶: لایه‌های میان‌افزاری برای عبور از سقف ۱۵ ثانیه‌ای استدلال

مایکروسافت برای جلوگیری از شکست پروژه‌ها در محیط عملیاتی، معماری تیمز ۲۰۲۶ را به دو بخش بوت‌های برنامه‌ریزی‌شده و عامل‌های خودمختار تقسیم کرد. توسعه‌دهندگان اکنون برای عبور از سقف…

۵ دقیقه خواندن۱
اجراگر عامل سنگین شد: بازاندیشی در سندباکس‌ها با Codex App Server
آموزش کاربردی

گزارش Codex: حذف محیط‌های ابری تأخیر اجرای عامل‌های تک‌کاربره را گرفت

انتقال اجرای عامل‌های هوش مصنوعی از محیط‌های ایزوله ابری به سخت‌افزار محلی کاربر، تأخیر را کاهش و هزینه‌های ارائه‌دهنده را حذف می‌کند. Codex App Server اکنون یک محیط اجرای…

۱۴ دقیقه خواندن۱
چرا دیگر مدل‌های هوش مصنوعی را خودم میزبانی نمی‌کنم (و شما هم احتمالاً نباید)
آموزش کاربردی

سقوط در تلهٔ زیرساخت؛ چرا مهندسیِ بیش‌ازحد پروژه‌های AI را می‌کشد؟

تجربهٔ عرضهٔ سه محصول اولیه (MVP) در دو ماه نشان می‌دهد که تمرکز بر معماری‌های پیچیده به‌جای نتایج کاربردی، عامل اصلی شکست پروژه‌های مستقل است. کلید موفقیت در اولویت دادن به خروجی…

۵ دقیقه خواندن
مربی پاسخگویی هوش مصنوعی که عادت‌های شما را می‌شناسد
آموزش کاربردی

PIA Coach: پیش‌بینی اهمال‌کاری با تحلیل ریتم شبانه‌روزی کاربران

یک توسعه‌دهنده ابزاری به نام PIA Coach ساخته است که با تحلیل ریتم‌های زیستی و الگوهای رفتاری، سبک کوچینگ خود را تغییر می‌دهد. این عامل هوشمند بر پایه تلگرام، ریسک‌های فرسودگی و…

۳ دقیقه خواندن۱
شناسایی پنهان CPU fallback و tok/s اشتباه در LLM‌های محلی. پشتیبانی از llama.cpp و ollama، تک‌فایل، بدون وابستگی.
آموزش کاربردی

ابزار Picchio افشای «پس‌نشینی خاموش» مدل‌های محلی به CPU و خطاهای کوانتش

ابزار Picchio با تطبیق لاگ‌های موتور استنتاج و تله‌متری سخت‌افزاری، لحظه‌ای را که مدل‌های زبانی از GPU به CPU منتقل می‌شوند شناسایی می‌کند. این ابزار همچنین برچسب‌های کوانتش…

۷ دقیقه خواندن
راهنمای گام‌به‌گام مهاجرت از LiteLLM به دروازه تولیدی
آموزش کاربردی

Bifrost در برابر LiteLLM؛ گذار از نمونه‌های اولیه به گیت‌웨ی سازمانی

با مقیاس‌پذیری نمونه‌های اولیه هوش مصنوعی، پروکسی‌های پایتونی مانند LiteLLM دچار گلوگاه عملکردی می‌شوند. این راهنما مسیر مهاجرت به Bifrost را بررسی می‌کند؛ گیت‌웨یی مبتنی بر Go که…

۹ دقیقه خواندن