پرش به محتوای اصلی

موضوع

بازیابی‌افزا

RAG architectures, vector stores, grounding LLMs in private data

۶۹۸ مقاله منتشر شده

تشخیص ادعاهای بی‌پایه در خروجی عامل هوشمند: فراتر از برداشت سطحی توهم
آموزش کاربردی

۳ دستهٔ خطا برای تفکیک توهمات از نقص‌های مدل در عامل‌های AI

تشخیص توهم در عامل‌های هوش مصنوعی نیازمند ثبت خروجی‌های خام ابزارها و متون بازیابی‌شده است، نه فقط بررسی پاسخ نهایی. تفکیک خطاها به سه دسته مشخص، جایگزینی «حس کلی» را با سنجه‌های…

۷ دقیقه خواندن
حافظه عامل یک پایگاه داده نیست، بلکه بخشی از فرآیند تفکر فعال آن است.

مدل GEM: جایگزینی تکامل وضعیت با پایگاه‌داده در حافظهٔ عامل‌ها

یک چارچوب فنی جدید استدلال می‌کند که نگاه به حافظهٔ عامل‌های هوش مصنوعی به‌عنوان یک پایگاه‌داده، باعث شکست در یادگیری و فراموشی می‌شود. مدل پیشنهادی GEM تمرکز را از ذخیره‌سازی…

۲ دقیقه خواندن
چرا هر توسعه‌دهنده‌ای در نهایت عامل‌های هوش مصنوعی را مدیریت خواهد کرد
زندگی با AI

«توسعه‌دهندگان اکنون مدیرانِ کارکنان دیجیتال‌اند»؛ تغییر نقش در مهندسی

مهندسی نرم‌افزار از کدنویسی دستی به مدیریت «کارکنان دیجیتالِ خودگردان» تغییر مسیر داده است. توسعه‌دهندگان اکنون باید برای جلوگیری از افزایش بدهی فنی و شکست‌های سیستمی، بر تسلط بر…

۷ دقیقه خواندن
نشت موزاییکی: آیا عامل پژوهشی شما می‌تواند راز نگه دارد؟

روش PA-DR نشت داده‌ها در عامل‌های پژوهشی را از ۳۴٪ به ۹.۹٪ رساند

پژوهشگران با معرفی بنچمارک MosaicLeaks نشان دادند که عامل‌های هوش مصنوعی چگونه اطلاعات محرمانه را از طریق کوئری‌های وب لو می‌دهند. برای حل این مشکل، متد آموزشی PA-DR توسعه یافت که…

۸ دقیقه خواندن
پایان استخدام: معماری یک تک‌شاخ انفرادی با گردش کار هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

نقشه راه تک‌شاخ‌های تک‌نفره با استفاده از جریان‌های کاری عامل‌محور

الگویی جدید برای خلق شرکت‌های میلیارد دلاری توسط یک شخص، جایگزینی نیروی انسانی با نیروی کار سنتتیک است. با ادغام عامل‌های خودکار در زنجیره تأمین، یک اپراتور می‌تواند مهندسی،…

۶ دقیقه خواندن
همکار هوشمند: از طراحی تا بررسی کد، چگونه SDLC را خودکار کردم
آموزش کاربردی

رویکرد «هوش مصنوعی اختیاری» بهره‌وری برنامه‌نویسان را ۹۵٪ افزایش داد

یک توسعه‌دهنده چارچوبی را معرفی کرده که در آن هوش مصنوعی به‌جای جایگزینی کامل، به‌عنوان همکاری سطح‌بالا در چرخه توسعه نرم‌افزار عمل می‌کند. این مدل با واگذاری کارهای تکراری و حفظ…

۲ دقیقه خواندن
چگونه با پخش جریانی و کش کردن پرامپت، تأخیر API هوش مصنوعی را مهار کردم
آموزش کاربردی

درون پیاده‌سازی SSE برای حذف تأخیر ۱۰ ثانیه‌ای مدل‌های زبانی

یک توسعه‌دهنده با پیاده‌سازی رویدادهای ارسالی سرور (SSE) و کشینگ برداری، تأخیر ۱۰ ثانیه‌ای پاسخ‌های هوش مصنوعی را حذف کرد. این متدولوژی تأخیر ۳۰٪ از پرس‌وجوها را به نزدیکی صفر…

۵ دقیقه خواندن
راهنمای کامل توسعه MCP برای بنیان‌گذاران و مهندسان
آموزش کاربردی

پروتکل MCP انتروپیک: استاندارد جدید برای اتصال مدل‌های زبانی به ابزارهای خارجی

شرکت انتروپیک پروتکل زمینه مدل (MCP) را معرفی کرد تا نیاز به نوشتن کدهای رابط جداگانه برای هر ابزار یا پایگاه داده را از بین ببرد. این استاندارد مانند یک رابط جهانی عمل می‌کند تا…

۶ دقیقه خواندن