پرش به محتوای اصلی

موضوع

تجربه توسعه‌دهندگان

۳٬۶۰۷ مقاله منتشر شده

استقرار مدل‌های LLM روی پلتفرم‌های ابری با مقیاس‌پذیری خودکار

پرداخت به‌ازای هر درخواست در برابر مدل توکن‌محور در مدیریت خوشه‌های GPU

مدیریت خوشه‌های GPU برای مدل‌های زبانی بزرگ هزینه‌های مهندسی سنگینی دارد. Oxlo.ai با جایگزینی قیمت‌گذاری توکن‌محور با مدل «پرداخت به‌ازای هر درخواست»، پیچیدگی‌های مقیاس‌دهی خودکار…

۵ دقیقه خواندن۲
مقایسه عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ در تولید متن چندزبانه

کدام مدل وزن‌باز برای بازاریابی در زبان‌های مختلف کارآمدتر است؟

یک پیاده‌سازی جدید با استفاده از Oxlo.ai به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد چندین مدل با وزن‌های باز را برای یافتن بهترین خروجی فرهنگی در زبان‌های مختلف محک بزنند. این سیستم با مدل…

۴ دقیقه خواندن
تخصیص بودجه GPT-Image-2.5 بر اساس تصاویر پذیرفته‌شده، نه درخواست‌ها

OpenAI: تغییر مدل قیمت‌گذاری GPT-Image-2.5 مانع تورم بودجه توسعه‌دهندگان می‌شود

اوپن‌ای‌آی با معرفی GPT-Image-2.5 سیستم قیمت‌گذاری را از مدل ثابت به توکن تغییر داد. اکنون توسعه‌دهندگان باید به‌جای هزینه هر درخواست، «هزینه هر دارایی پذیرفته‌شده» را محاسبه کنند…

۶ دقیقه خواندن۱
مدیریت فایل‌های طرح Claude Code: ردیابی، وضعیت و ابزارهای موجود

Pentimento: تبدیل فایل‌های متنی پراکنده به سلسله‌مراتب ساختاریافتهٔ تسک‌ها

ابزار جدیدی به نام Pentimento با سازمان‌دهی فایل‌های پراکنده Markdown در Claude Code، از گم شدن یافته‌های کلیدی در جلسات قدیمی جلوگیری می‌کند. این ابزار پایتونی با استخراج وضعیت و…

۴ دقیقه خواندن۱
بهینه‌سازی زمان آموزش مدل‌های زبانی بزرگ: راهکارها و تکنیک‌های کاربردی

گزارش Oxlo.ai: بهینه‌سازی تنظیمات GPU مانع اتلاف منابع محاسباتی می‌شود

یک عامل مشاور جدید با استفاده از پلتفرم Oxlo.ai، تنظیمات سخت‌افزاری آموزش مدل‌های زبانی را ممیزی می‌کند تا از اتلاف منابع GPU جلوگیری کند. این ابزار با شناسایی گلوگاه‌ها در اندازه…

۴ دقیقه خواندن۱
ردیابی خطای زیرساخت قبل از رتبه‌بندی عامل‌های کدنویسی

خطاهای زیرساختی؛ عامل اصلی فریب در بنچمارک‌های کدنویسی هوش مصنوعی

بسیاری از محک‌های کدنویسی، خطاهای سیستمی مانند پر شدن حافظه یا قطع اتصال SSH را به‌جای ضعف مدل، به‌عنوان شکست هوش مصنوعی ثبت می‌کنند. متدولوژی جدیدی پیشنهاد شده است که با «سانسور»…

۷ دقیقه خواندن
نام‌گذاری مالک پین: راهنمای یک‌صفحه‌ای ویکی برای زمان‌های اجرای مشترک عامل آزاد

سیستم «پینینگ» MonkeyCode مانع تبدیل خروجی‌های عامل‌های AI به افسانه می‌شود

استفاده از محیط‌های رایگان و مشترک برای اجرای عامل‌های هوش مصنوعی باعث حذف تاریخچه پرامپت‌ها و لاگ‌ها می‌شود. پروتکل جدید MonkeyCode با معرفی نقش «مالک پین»، بازتولیدپذیری و…

۹ دقیقه خواندن
جلوگیری از قفل طرحواره توسط تفاوت‌های مسیر آزاد

«قفل‌های طرح‌واره»؛ سدی در برابر خطاهای پیش‌بینی‌نشدهٔ عامل‌های هوش مصنوعی

یک الگوی مهندسی جدید با ایجاد گیت‌های «بسته‌شده در صورت خطا» و فایل‌های قفل امضا شده، مانع از تغییرات مخرب عامل‌های هوش مصنوعی در قراردادهای سیستمی می‌شود. این روش اجازه می‌دهد…

۹ دقیقه خواندن
آیا عامل هوش مصنوعی شما امن است؟ آزمایش تزریق پرامپت در ۲۰۲۶

ابزار جدید OmniTool Hub نقاط ضعف عامل‌های AI در برابر تزریق پرامپت را افشا

با افزایش دسترسی عامل‌های هوش مصنوعی به پایگاه‌داده‌ها، حملات تزریق پرامپت به یک ریسک امنیتی بحرانی تبدیل شده‌اند. یک مولد خودکار جدید اکنون به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا…

۱ دقیقه خواندن۳