پرش به محتوای اصلی

موضوع

تجربه توسعه‌دهندگان

۳٬۶۰۷ مقاله منتشر شده

تست حافظه هوش مصنوعی: ثبت ۴.۱ میلیون توکن در یک هفته

داده‌های Bastra-Recall: ۹۷٪ حافظه‌های بازیابی‌شده توسط هوش مصنوعی نادیده گرفته

بررسی یک سیستم حافظه محلی نشان می‌دهد که مدل‌های هوش مصنوعی با وجود دقت بالا در یافتن خاطرات، حجم عظیمی از داده‌های بی‌ربط را وارد پنجره متنی می‌کنند. این یافته ثابت می‌کند معیار…

۲ دقیقه خواندن
حلقه استخراج خطا برای ارزیابی مداوم عملکرد عامل هوشمند در Google ADK

گوگل: چارچوب ADK نرخ خطاهای عملیاتی عامل‌های هوش مصنوعی را کاهش می‌دهد

مجموعه‌های ارزیابی ایستا در عامل‌های هوش مصنوعی به‌سرعت منسوخ می‌شوند و خطاهای واقعی تولید را می‌پوشانند. چارچوب جدید گوگل ADK یک چرخه کنترل‌شده برای تبدیل شکست‌های محیط عملیاتی…

۴ دقیقه خواندن
لوگوی G5 Labs و عنوان خبر: «G5 Labs با ۱۴ میلیون دلار از حالت مخفی خارج شد تا زبان طبیعی را به کد منبع جدید تبدیل کند»

استارتاپ G5 Labs با ۱۴ میلیون دلار سرمایه، زبان طبیعی را به کد منبع تبدیل می‌کند

شرکت G5 Labs با هدف حل بحران مدیریت کدهای تولیدشده توسط هوش مصنوعی، لایه‌ای انتزاعی می‌سازد که در آن «قصد کاربر» به‌جای کد، به عنوان منبع اصلی نرم‌افزار شناخته می‌شود. این رویکرد…

۶ دقیقه خواندن
شکل ۱: دروازه تعهد خط برای بررسی پچ‌های عامل: خطوط بدون شاهد، تست‌نشده محسوب می‌شوند.

تأیید انسانی در برابر گواه‌نامه‌ خودکار در گردش‌کارهای برنامه‌نویسی عامل‌محور

یک چارچوب تست جدید با جداسازی تست‌های نوشته‌شده توسط هوش مصنوعی از بررسی‌های انسانی، مانع از تأیید خودکار کدهای غلط می‌شود. این سیستم با الزام وجود یک «شاهد» برای هر خط کد، توهم…

۹ دقیقه خواندن۱
پرسش‌های متداول: چهار باور غلط درباره محل اجرای دستور عامل

«توهمِ اجرا»؛ خطای رایج توسعه‌دهندگان در تفسیر خروجی متنی مدل‌ها

بسیاری از توسعه‌دهندگان خروجی متنی مدل‌ها را با اجرای واقعی دستورات در سیستم اشتباه می‌گیرند. چارچوب جدیدی پیشنهاد می‌دهد که برای جلوگیری از «موفقیت‌های کاذب»، لایه‌های مدل، ابزار…

۸ دقیقه خواندن۲