پرش به محتوای اصلی

موضوع

تجربه توسعه‌دهندگان

۳٬۶۷۲ مقاله منتشر شده

مسیریابی دور محدودیت نرخ: یک پروکسی مدل رایگان در ۱۰۰ خط کد
آموزش کاربردی

«تبدیل سهمیه به زمان‌بندی»؛ راهکاری برای افزایش ظرفیت نمونه‌های اولیه AI

یک پیاده‌سازی عملی نشان می‌دهد چگونه می‌توان درخواست‌های هوش مصنوعی را بین چندین نقطه انتهایی رایگان توزیع کرد تا از خطای ۴۲۹ (Rate Limit) جلوگیری شود. این روش با تبدیل سهمیه‌ها…

۵ دقیقه خواندن
۵ بررسی برای شناسایی رگرسیون در کد تولیدشده توسط عامل‌های هوشمند
آموزش کاربردی

۵ لایهٔ اعتبارسنجی برای جلوگیری از تخریب کد تولیدی توسط عامل‌های AI

بررسی کد تولیدشده توسط هوش مصنوعی در مرز تکالیف کوچک، اغلب باعث نادیده گرفتن رگرسیون‌های گسترده در کل محصول می‌شود. چارچوب جدید پنج‌مرحله‌ای، تمرکز را از بررسی نیتِ محدود به تحلیل…

۶ دقیقه خواندن۱
کرن: سندباکس سریع و بدون نیاز به ریشه برای اجرای کد غیرمطمئن و هوش‌مصنوعی، بدون سرویس پس‌زمینه، در ۳.۵ میلی‌ثانیه.
آموزش کاربردی

«بدون دیمون و سریع»؛ رویکرد Kern برای بهینه‌سازی محیط‌های ایزوله

پروژه Kern با ارائه یک محیط ایزوله و بدون دیمون، تأخیر راه‌اندازی سرد کانتینرها را به شدت کاهش داده است. این ابزار برای اجرای امن کدهای تولیدشده توسط هوش مصنوعی طراحی شده و در عین…

۱۱ دقیقه خواندن
هوش مصنوعی کجا کمک می‌کند و تضمین کیفیت کجا همچنان اهمیت دارد
آموزش کاربردی

تولید خودکار تست‌های AI جایگزین قضاوت انسانی در QA نمی‌شود

ابزارهای تست مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند اسکریپت‌ها را سریعاً تولید و ترمیم کنند، اما فاقد درک زمینه‌ای برای تأیید صحت سناریوها هستند. حضور مهندس QA برای اطمینان از اینکه هوش…

۲ دقیقه خواندن۱
حذف یک .filter() بدون توکن ۳۰.۱۵ امتیاز می‌آورد و قرارداد Escape ۰.۶۹ امتیاز فساد خاموش اضافه می‌کند
آموزش کاربردی

پارسرهای اصلاح‌شده در برابر قراردادهای پیچیده برای جلوگیری از فساد داده

یک تحلیل فنی نشان می‌دهد اصلاحات ساده در پارسرهای داده، بسیار مؤثرتر از قراردادهای پیچیده برای جلوگیری از فساد داده‌ها در هوش مصنوعی است. یافته‌ها ثابت می‌کند تنها توکن‌های پایانی…

۳ دقیقه خواندن
نحوه استفاده از ChatGPT در محیط کار و ۱۰ نکته برتر برای شروع با هوش مصنوعی عامل‌محور
آموزش کاربردی

۱۰ راهکار برای استقرار عامل‌های ChatGPT در اتوماسیون وظایف پیچیده

اوپن‌ای‌آی قابلیت‌های عامل‌محور را در حالت اختصاصی Work برای ChatGPT ادغام کرد تا مدیریت فایل‌ها و وب‌گردی خودمختار ممکن شود. این ابزار پارادایم تعامل با هوش مصنوعی را از یک…

۷ دقیقه خواندن۱
عنوان: «عامل شما، مدل نیست» — تصویری از یک ربات در حال فکر کردن، با علامت سوال بالای سر.
آموزش کاربردی

ساختار سه‌لایهٔ عامل‌های هوش مصنوعی؛ چرا مدل تنها بخشی از معادله است

اشتباه گرفتن مدل‌های زبانی با عامل‌های هوش مصنوعی منجر به طراحی سیستم‌های ناکارآمد و خطاهای دشوار در عیب‌یابی می‌شود. یک سامانهٔ عامل‌محور واقعی نیازمند تفکیک دقیق میان مدل ریاضی،…

۵ دقیقه خواندن