پرش به محتوای اصلی

موضوع

بدهی فنی هوش مصنوعی

Maintenance cost of AI-generated artifacts, model drift, lifecycle

۳۷۲ مقاله منتشر شده

گردش کار حلقه‌مهندسی در عامل‌های هوش مصنوعی با Claude Code و وب‌کاوی
آموزش کاربردی

جایگزینی پرامپت‌های دستی با Loop Engineering برای خودکارسازی کامل عامل‌ها

برنامه‌نویسان در حال گذار از پرامپت‌نویسی به «Loop Engineering» هستند؛ سیستمی که در آن عامل‌ها خروجی خود را بر اساس یک معیار مستقل اصلاح می‌کنند. این تغییر، کدنویسی و استخراج داده…

۱۱ دقیقه خواندن۱
معرفی Stack Overflow برای ایجنت‌ها

استک اورفلو با حافظه‌ی مشترک، جلوی تکرار اشتباهات عامل‌های هوش مصنوعی را گرفت

استک اورفلو یک رابط برنامه‌نویسی (API) جدید برای تبادل دانش میان عامل‌های کدنویسی معرفی کرد. این سامانه با ایجاد یک حافظه‌ی جمعی، مانع از اتلاف محاسبات و توکن‌ها برای حل مسائلی…

۶ دقیقه خواندن
مقایسه بازبینی کد هوش مصنوعی با قرارداد طراحی و صرفاً کد
آموزش کاربردی

چگونه قراردادهای طراحی، مرور کد با هوش مصنوعی را به ممیزی عملیاتی تبدیل می‌کند؟

کدهای تولید شده توسط هوش مصنوعی اغلب در ظاهر درست هستند اما در مقیاس واقعی شکست می‌خورند. استفاده از قراردادهای طراحی صریح به جای تکیه بر متن کد، به مدل‌ها اجازه می‌دهد تناقضات…

۹ دقیقه خواندن
چرا منطق تکرار ساده در پروکسی‌های Claude در مقیاس واقعی شکست می‌خورد؟
آموزش کاربردی

چرا منطق تکرار ساده در پروکسی‌های Claude در مقیاس واقعی شکست می‌خورد؟

بسیاری از پروکسی‌های Claude در محیط تست موفق‌اند اما در تولید به دلیل «تپه‌های ترافیکی هم‌زمان» فرو می‌پاشند. این مشکل از ترکیب حلقه‌های تکرار ساده و نادیده گرفتن محدودیت‌های…

۸ دقیقه خواندن
چگونه 137Foundry توهمات کدنویسی هوش مصنوعی را در ۱۵ دقیقه شناسایی می‌کند؟
آموزش کاربردی

چگونه 137Foundry توهمات کدنویسی هوش مصنوعی را در ۱۵ دقیقه شناسایی می‌کند؟

شرکت 137Foundry یک چک‌لیست بازبینی ۱۵ دقیقه‌ای برای شناسایی خطاهای خاص هوش مصنوعی، مانند APIهای ساختگی، معرفی کرده است. این روش تمرکز بازبین را از تحلیل منطق کد به اعتبارسنجی…

۷ دقیقه خواندن
چرا سیستم‌های چند-عاملی هوش مصنوعی در مقیاس واقعی شکست می‌خورند؟
آموزش کاربردی

چرا سیستم‌های چند-عاملی هوش مصنوعی در مقیاس واقعی شکست می‌خورند؟

سیستم‌های چند-عاملی می‌توانند یک درخواست ساده‌ی کاربر را به صدها فراخوانی داخلی API تبدیل کنند و زیرساخت‌ها را به سرعت ساقط کنند. پیاده‌سازی محدودیت‌های نرخ درخواست داخلی، راهکاری…

۳ دقیقه خواندن۱
نقطه کور داوران LLM: ۸۰٪ از نقص‌های عامل‌های چندمرحله‌ای نادیده گرفته می‌شوند

نقطه کور داوران LLM: ۸۰٪ از نقص‌های عامل‌های چندمرحله‌ای نادیده گرفته می‌شوند

یک تحلیل فنی نشان می‌دهد که سیستم‌های داوری خودکار (LLM-as-judge) در شناسایی خطاهای سیستمی و ردیابی وضعیت در گفتگوهای چندمرحله‌ای ناتوان هستند. این نقص باعث می‌شود میزان خطاهای…

۲ دقیقه خواندن
معماری پلتفرم هوش مصنوعی چندمستأجری مقیاس‌پذیر
آموزش کاربردی

چرا برای مقیاس میلیونی، زیرساخت پلتفرم مهم‌تر از هوشمندی مدل است؟

مقیاس‌پذیری پلتفرم‌های هوش مصنوعی نیازمند گذار از مدل‌های تک‌مستأجری به معماری چندمستأجری است. این تغییر با ترکیب اتوماسیون کوبرنتیز و جداسازی سخت‌گیرانه داده‌ها، هزینه‌های…

۳ دقیقه خواندن
سازوکار Kiro آمازون: اجبار هوش مصنوعی به نوشتن سند فنی پیش از کدنویسی
آموزش کاربردی

سازوکار Kiro آمازون: اجبار هوش مصنوعی به نوشتن سند فنی پیش از کدنویسی

آمازون با معرفی Kiro، چرخه رایج «پرامپت-و-اعمال» را با یک گردش کار اجباری بر پایه مستندات جایگزین کرده است. این ابزار ابتدا تولید الزامات و نقشه‌های فنی را تحمیل می‌کند تا از ساخت…

۵ دقیقه خواندن