پرش به محتوای اصلی

موضوع

تجربه توسعه‌دهندگان

۳٬۷۷۲ مقاله منتشر شده

تصویری از یک گوشی هوشمند که پیشنهادهای اپلیکیشن را نمایش می‌دهد.
آموزش کاربردی

بردار معنایی: هندسه‌ی پنهان در موتورهای توصیه‌ی نتفلیکس و آمازون

سیستم‌های توصیه‌ی مدرن با استفاده از بردار معنایی، رفتارهای پیچیده‌ی کاربر را به مختصات ریاضی تبدیل می‌کنند. این پلتفرم‌ها با اندازه‌گیری فاصله‌ی بین این نقاط، ترجیحات کاربر را با…

۸ دقیقه خواندن
چگونه با بررسی APIهای هوش مصنوعی درآمد واقعی ایجاد کردم (و شما هم می‌توانید)
آموزش کاربردی

یک مقاله فنی چطور ماهی ۷۳ دلار درآمد غیرفعال از APIهای هوش مصنوعی می‌سازد؟

یک توسعه‌دهنده با استفاده از بررسی‌های فنی عمیق به‌جای بازاریابی کلی، مسیری برای ایجاد درآمد ماهانه تکرارشونده از طریق معرفی APIهای هوش مصنوعی یافته است. این مدل بر پایه اعتبار…

۱۰ دقیقه خواندن
حافظه نشست عامل یک ویژگی نیست؛ سطح کنترل شماست.
آموزش کاربردی

مالیات پنهان فراموشی در عامل‌های هوش مصنوعی؛ چرا محیط‌های Stateless ناکارآمدند؟

بیشتر چارچوب‌های عامل‌های هوش مصنوعی فاقد یک صفحه کنترل بادوام برای حافظه هستند و هر بار مجبور به بازسازی زمینه می‌شوند. حل این مشکل نیازمند جداسازی «مغز استدلالی» از «سندباکس…

۶ دقیقه خواندن۱
کوچک‌ترین واحد نرم‌افزار قابل فروش
زندگی با AI

چرا مدل‌های زبانی نمی‌توانند هزینه‌ی توسعه نرم‌افزار را به صفر برسانند؟

بلیک، بنیان‌گذار River، مفهوم «منطقه‌ی بقا» را معرفی می‌کند تا توضیح دهد چرا ساخت نسخه‌های کلون با هوش مصنوعی همیشه ارزان‌تر از خرید اشتراک نیست. او استدلال می‌کند که هزینه‌های…

۶ دقیقه خواندن۱
ارزیابی مهارت: چگونه کیفیت مهارت هوش مصنوعی را کمی کنیم
آموزش کاربردی

تفکیک «محرک» از «اجرا»؛ راهکار جدید برای شناسایی نقاط کور عامل‌های هوش مصنوعی

یک چارچوب ارزیابی دو لایه با جداسازی مرحله‌ی فعال‌سازی و کیفیت اجرا، نقاط شکست پنهان در مهارت‌های AI را آشکار می‌کند. این روش به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد دقیقاً بفهمند مشکل از…

۶ دقیقه خواندن
مکالمه‌ای که ماشین مرا تیز می‌کند، مبارک باد.
آموزش کاربردی

کاهش نرخ خطای هوش مصنوعی از ۴۰٪ به ۱۲٪ با حلقه‌ی بازخورد داده‌ها

کیپرونو نگتیچ با تبدیل ویرایش‌های انسانی به داده‌های آموزشی برای مدل‌های محلی، یک سیستم خودبهبود ایجاد کرد. این رویکرد با اتوماسیون تنظیم دقیق بر اساس اصلاحات کاربر، دقت مدل را در…

۵ دقیقه خواندن
اتصال سرور MCP به عامل watsonx Orchestrate و تغییر نگرشم نسبت به هوش مصنوعی عامل‌محور
آموزش کاربردی

پروتکل MCP وابستگی عامل‌های هوش مصنوعی به ابزارها را حذف کرد

پروتکل زمینهٔ مدل (MCP) اجازه می‌دهد عامل‌های هوش مصنوعی به‌جای اتصال مستقیم به هر ابزار، از طریق یک سرور مرکزی به قابلیت‌ها دسترسی داشته باشند. این معماری باعث می‌شود به‌روزرسانی…

۳ دقیقه خواندن
کتابخانه هوش مصنوعی خالص پایتون بدون وابستگی خارجی — بدون NumPy، بدون TensorFlow
آموزش کاربردی

«حذف وابستگی‌های سنگین»؛ راهکار CDS برای استقرار مدل در سخت‌افزارهای لبه

یک توسعه‌دهنده کتابخانه Cognitive Discovery System (CDS) را منتشر کرد که تمام عملیات ریاضی و یادگیری ماشین را تنها با پایتون خالص اجرا می‌کند. این ابزار با حذف وابستگی‌های سنگین،…

۲ دقیقه خواندن۲