پرش به محتوای اصلی

موضوع

تجربه توسعه‌دهندگان

۱٬۸۲۴ مقاله منتشر شده

رابط خط فرمان GitHub برای هوش مصنوعی: خواندن، ویرایش و نظردهی فایل‌های docx با حفظ کامل قالب‌بندی
آموزش کاربردی

docx-cli: ویرایش فایل‌های ورد توسط عامل‌های هوش مصنوعی با دقت ۱۰۰ درصدی

یک رابط خط فرمان جدید به عامل‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد بدون تخریب فرمت XML، فایل‌های .docx را ویرایش کنند. بنچمارک‌ها نشان می‌دهند مدل‌های ارزان‌قیمت با این ابزار، عملکرد…

۲۷ دقیقه خواندن
نمودار ۱: مقایسه عملکرد روش پیشنهادی با روش‌های پایه در مجموعه داده آزمایشی
آموزش کاربردی

رانتایم l: افزایش ۳.۵۷ برابری سرعت پردازش با اجرای مستقیم روی بایت‌ها

رانتایم جدید l با اجرای دستورات مستقیماً روی بایت‌های فشرده، گلوگاه پهنای باند حافظه را حذف کرده است. این رویکرد نیاز به رمزگشایی آرایه‌ها را از بین می‌برد و سرعت اجرای کوئری‌ها…

۲ دقیقه خواندن
هوش مصنوعی آنچه نمی‌دانی را نمی‌آفریند
زندگی با AI

چطور پشته‌های مینیمالیست مانع از فروپاشی ساختار کدهای AI می‌شوند؟

یک برنامه‌نویس باسابقه هشدار می‌دهد که تکیه بر ابزارهای کدنویسی AI بدون تسلط بر مبانی، خطرناک است. او برای تضمین قابلیت بازبینی و نگهداری کدها، استفاده از یک پشتهٔ تکنولوژی…

۶ دقیقه خواندن
راهنمای توسعه‌دهندگان برای یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی باز با NovaStack
آموزش کاربردی

«تلفیق انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری»؛ رویکرد جدید توسعه‌دهندگان در NovaStack

برنامه‌نویسان اکنون می‌توانند از مدل‌های وزن‌باز مانند Llama 3 و Mistral از طریق نقاط اتصال API استاندارد استفاده کنند. این رویکرد انعطاف‌پذیری مدل‌های متن‌باز را با مقیاس‌پذیری…

۵ دقیقه خواندن
ساخت حافظه پایدار برای عامل هوشمندم: کدی که بالاخره کار کرد
آموزش کاربردی

«جایگزینی گزارش‌های متنی با پایگاه‌داده»؛ روش جدید مدیریت حافظه در OpenClaw

جیمز میلر با جایگزینی گزارش‌های متنی دستی با یک پایگاه‌داده SQLite، مشکل فراموشی در عامل‌های OpenClaw را حل کرد. این سیستم تمام فراخوانی‌های ابزار و خطاها را در سطح زمان اجرا ثبت…

۵ دقیقه خواندن
خروجی ساختاریافته با NVIDIA NIM: بازگرداندن داده به جای متن توسط عامل هوشمند
آموزش کاربردی

درون مکانیسم NIM؛ تبدیل متون پیش‌بینی‌ناپذیر به فرمت‌های سخت‌افزاری

بی توکیان، متخصص NVIDIA، متدی را برای اجبار عامل‌های هوش مصنوعی به تولید داده‌های ساختاریافته به جای متون پیش‌بینی‌ناپذیر معرفی کرد. این رویکرد بر یک حلقه «تجزیه-اعتبارسنجی-اصلاح»…

۹ دقیقه خواندن
محدودیت هزینه در سطح پرامپت کار نمی‌کند: چگونه واقعاً از هزینه اضافی عامل هوش مصنوعی جلوگیری کنیم (x402، AP2 و مسیر پرداخت)
آموزش کاربردی

«نقص معماری در پرامپت‌ها»؛ علت شکست محدودیت‌های مالی عامل‌های هوشمند

اتکای به پرامپت‌های سیستمی برای محدود کردن هزینه‌های عامل‌های هوش مصنوعی یک نقص معماری است که منجر به تخطی از بودجه می‌شود. راهکار جدید، انتقال نظارت از متن دستور به لایه‌ی پرداخت…

۳ دقیقه خواندن
توسعه‌دهنده‌ای تنها در حال کار روی نرم‌افزار حسابداری هوشمند در دفتر کار خود
آموزش کاربردی

ترکیب استنتاج قطعی و هوش مصنوعی؛ فرمول دومینیک برای مدیریت داده‌های مالی

دومینیک، توسعه‌دهنده مستقل، با ابزاری به نام Tally Assistant مشکل پردازش داده‌های مالی نامنظم فریلنسرها را حل کرد. او به‌جای اتکای کامل به AI، از یک معماری ترکیبی برای تبدیل…

۶ دقیقه خواندن