پرش به محتوای اصلی

موضوع

تجربه توسعه‌دهندگان

۳٬۶۱۹ مقاله منتشر شده

مهندس هوش مصنوعی در حال اشکال‌زدایی گردش کار است، نه پرامپت‌ها
آموزش کاربردی

شکاف عیب‌یابی در عامل‌های هوش مصنوعی؛ چرا محیط عملیاتی با دمو متفاوت است؟

شکست عامل‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی معمولاً ناشی از باگ‌های سیستم‌های توزیع‌شده است، نه خطاهای پرامپت. برای دستیابی به پایداری، جایگزینی دستورالعمل‌های بیشتر با مکانیزم‌هایی…

۴ دقیقه خواندن
دو چالش سخت، یک راه‌حل مشترک — خلاصه هفته ۱۸
زندگی با AI

تحلیل نقاط کور در برابر کدنویسی مستقیم برای مدیریت گزارش‌های خطا

یک مهندس نرم‌افزار روشی را معرفی کرد که در آن هوش مصنوعی به‌جای کدنویسی، برای شناسایی اطلاعات گمشده در گزارش‌های خطا و رفع «فلج صفحه سفید» در مستندات استفاده می‌شود. این رویکرد…

۲ دقیقه خواندن
اسپارک X2.5 در ۱۰ روز از ۱۰۰ هزار دانلود در هاگینگ‌فیس عبور کرد
اخبار کوتاه روزانه

«تقاضای بالا برای مدل‌های بهینه»؛ پیش‌ران رشد سریع Spark X2.5

مدل‌های Spark X2.5 با ارائه نسخه‌های متنوع از نظر اندازه و فرمت، به‌سرعت مورد استقبال جامعه توسعه‌دهندگان قرار گرفتند. این رشد سریع نشان‌دهنده تقاضای بالا برای مدل‌های بهینه است…

۱ دقیقه خواندن
عامل هوشمند با ProxyKey MCP به API دسترسی پیدا می‌کند، بدون اینکه کلید API در اختیارش قرار گیرد.
آموزش کاربردی

ProxyKey دسترسی عامل‌های هوش مصنوعی به API را بدون افشای کلیدها ممکن کرد

پروژه ProxyKey با معرفی یک سرور MCP، امکان مدیریت کلیدهای API را برای عامل‌های هوش مصنوعی فراهم کرد بدون آنکه متن خام رمزها در دسترس مدل قرار گیرد. این رویکرد ریسک تزریق پرامپت و…

۶ دقیقه خواندن۱
کاهش تأخیر هوش مصنوعی صدا از ۴.۲ ثانیه به ۷۸۰ میلی‌ثانیه با Deepgram و ElevenLabs
آموزش کاربردی

درون زیرساخت Preterview؛ بهینه‌سازی استریم برای تسریع عامل‌های صوتی

یک توسعه‌دهنده با تمرکز بر بهینه‌سازی زیرساخت به‌جای تغییر مدل، تأخیر پاسخ‌دهی عامل صوتی را بیش از ۸۰٪ کاهش داد. این موفقیت از طریق استریم کردن متن به گفتار از اولین جمله و…

۶ دقیقه خواندن۱
راهنمای کامل اتصال Claude و ChatGPT به داده‌های لحظه‌ای محصولات با سرور Apify MCP
آموزش کاربردی

Apify: یک سرور MCP برای تبدیل وب‌سایت‌های تجاری به منبع داده‌های ساختاریافته

شرکت Apify با معرفی یک سرور MCP، امکان دسترسی مدل‌های هوش مصنوعی به داده‌های لحظه‌ای تجارت الکترونیک را فراهم کرد. این ابزار مشکل داده‌های قدیمی را حل کرده و به عامل‌ها اجازه…

۵ دقیقه خواندن
بیش از ۵۰۰ مهارت معاملات الگوریتمی برای عامل‌های هوشمند کدنویسی با پیاده‌سازی پایتون و تست، در ۱۲ حوزه شامل API کارگزاری، بک‌
آموزش کاربردی

Algo-Trading-Skills: پیوند ۵۰۱ استراتژی کوانت با زیرساخت‌های عملیاتی

یک کتابخانه متن‌باز جدید با ۵۰۱ مهارت ساختاریافته برای معاملات الگوریتمی منتشر شد تا خطاهای فاجعه‌بار عامل‌های هوش مصنوعی در بازارهای واقعی را به حداقل برساند. این پروژه با پیوند…

۱۵ دقیقه خواندن
استودیو هردر - هر عامل هوشمند را زیر نظر داشته باشید
آموزش کاربردی

«پایان جابه‌جایی میان پنجره‌ها»؛ رویکرد Herdr Studio به متمرکزسازی گردش‌کار AI

پلتفرم Herdr Studio یک محیط بصری برای مدیریت عامل‌های هوش مصنوعی در محیط ترمینال فراهم می‌کند. این ابزار با حذف نیاز به جابه‌جایی میان پنجره‌های متعدد، نظارت بر وضعیت عامل‌ها و…

۳ دقیقه خواندن۳
مقایسه Make، Zapier و n8n در ۲۰۲۶: تجربه عملی از ۸۰ پروژه اجراشده
آموزش کاربردی

مقایسه Make و Zapier و n8n؛ کدام استک اتوماسیون در سال ۲۰۲۶ برنده است؟

بررسی بیش از ۸۰ پروژه عملیاتی نشان می‌دهد Make.com بهترین گزینه پیش‌فرض برای کسب‌وکارهای کوچک و متوسط است، در حالی که n8n برای جریان‌های کاری سنگین و حساس به حریم خصوصی ضروری است.…

۱۳ دقیقه خواندن
نقشه عملی پشته توسعه هوش مصنوعی در ۲۰۲۶ بدون اغراق
آموزش کاربردی

نقشهٔ عملیاتی استک توسعه AI در سال ۲۰۲۶؛ از مدل‌های تک‌بعدی تا معماری لایه‌ای

توسعه هوش مصنوعی از ابزارهای یکپارچه به یک استک پنج‌لایه و ماژولار تغییر مسیر داده است. این ساختار به برنامه‌نویسان اجازه می‌دهد بدون بازنویسی کل اپلیکیشن، مدل‌ها و پایگاه‌داده‌ها…

۴ دقیقه خواندن۲