پرش به محتوای اصلی

موضوع

تجربه توسعه‌دهندگان

۱٬۸۰۰ مقاله منتشر شده

پردازش جریانی با مدل زبانی بزرگ: تولید متن در لحظه و به‌صورت تکه‌تکه برای پاسخ سریع‌تر.
آموزش کاربردی

چطور قیمت‌گذاری مبتنی بر درخواست، هزینه‌ی استریم مدل‌های سنگین را می‌کاهد؟

پلتفرم Oxlo.ai با حذف پرداخت توکن‌به‌توکن در حالت استریم، هزینه‌ی هر درخواست را ثابت کرد. این تغییر به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد بدون نگرانی از بودجه، از مدل‌های استدلالی سنگین…

۴ دقیقه خواندن
ترایفل: ساده‌سازی معیارهای سری زمانی
آموزش کاربردی

Trifle: حذف نیاز به زیرساخت‌های مجزا برای ردیابی متریک‌های سری زمانی

کتابخانه‌ی متن‌باز Trifle امکان ردیابی متریک‌های سری زمانی را بدون نیاز به زیرساخت‌های مجزا فراهم می‌کند. این ابزار به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد داده‌های عددی و سلسله‌مراتبی را…

۳ دقیقه خواندن
عوامل خودمختار، بخش سادهٔ ماجرا هستند.
زندگی با AI

شکست لایهٔ گزارش‌دهی؛ چرا عامل‌های کدنویس در مقیاس واقعی متوقف می‌شوند؟

تجربه استقرار ۶۶ سفارش کدنویسی توسط Claude Code نشان می‌دهد که توانایی مدل در نوشتن کد ساده‌ترین بخش معادله است. نقطه شکست واقعی، نبود زیرساختی دقیق برای گزارش نتایج و اعتبارسنجی…

۱۰ دقیقه خواندن
ساخت API پرداخت‌پذیر برای عامل‌های هوش مصنوعی و صفر درآمد از غریبه‌ها: تمام آمارها

تجربه شکست x402؛ وقتی زیرساخت پرداخت عامل‌های هوش مصنوعی کار می‌کند اما کسی

یک توسعه‌دهنده API پرداختی برای عامل‌های هوش مصنوعی روی شبکه Base ساخت، اما در ۸ هفته هیچ مشتری خارجی جذب نکرد. این پروژه نشان می‌دهد که مشکل فعلی اقتصاد ماشین-به-ماشین، نبودِ…

۶ دقیقه خواندن
تلاش مجدد وقتی «انجام شد» برمی‌گرداند اما مدرک را از دست می‌دهد
آموزش کاربردی

شکاف اثبات در عامل‌های کدنویسی؛ وقتی پیام «انجام شد» فاقد مدرک است

عامل‌های هوش مصنوعی هنگام تلاش مجدد برای اجرای دستورات، اغلب پیام موفقیت می‌فرستند اما تاریخچه تغییرات را گم می‌کنند. این پدیده «شکاف اثبات» را ایجاد می‌کند که بازبینی کد را بدون…

۳ دقیقه خواندن
روتر مدل هوش مصنوعی ران‌وی در بازار شلوغ رسانه‌های مولد راه‌اندازی شد | تک‌کرانچ

«از تامین‌کننده به زیرساخت»؛ تغییر استراتژی Runway در مدیریت مدل‌های رسانه‌ای

شرکت Runway ابزاری به نام Media Router را معرفی کرد که بر اساس اولویت‌های کیفیت، سرعت یا هزینه، بهینه‌ترین مدل تصویر، ویدیو یا صدا را برای توسعه‌دهندگان انتخاب می‌کند. این اقدام،…

۵ دقیقه خواندن
عاملم سه بار «تمام شد» گفت، بدون هیچ مدرکی. دیگر به AGENTS.md اعتماد نکردم.
آموزش کاربردی

قواعد متنی AGENTS.md توهم عامل‌های هوش مصنوعی را متوقف نمی‌کنند

اتکای به فایل‌های دستورالعمل برای کنترل رفتار عامل‌ها ناکارآمد است زیرا مدل‌ها ادعای پیروی می‌کنند بدون آنکه واقعاً بررسی شود. امنیت واقعی نیازمند انتقال کنترل از متن به لایه‌ی…

۷ دقیقه خواندن
مهندسی پیشرفته زمینه برای عامل‌های کدنویسی: راهنمای کاربردی
آموزش کاربردی

«بازگشت معماران انسانی»؛ تنها راه نجات کدبیس‌ها از تخریب هوش مصنوعی

تحلیل‌های تخصصی نشان می‌دهد کارخانه‌های نرم‌افزاری «بدون نظارت انسانی» شکست می‌خورند، زیرا آموزش‌های فعلی مدل‌ها، عبور از تست‌ها را بر حفظ کیفیت بلندمدت کد اولویت می‌دهند. راهکار…

۲۸ دقیقه خواندن