پرش به محتوای اصلی

موضوع

بدهی فنی هوش مصنوعی

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

۹۲۸ مقاله منتشر شده

«همه در حال ساخت مسیریاب LLM هستند، ما مال خود را منسوخ کردیم»
آموزش کاربردی

پایداری خروجی در برابر صرفه‌جویی در توکن‌ها در استراتژی Manifest

شرکت Manifest سرویس مسیریابی مدل‌های زبانی را متوقف کرد، زیرا دریافت که جابه‌جایی پویا بین مدل‌ها بیش از آنکه در هزینه توکن‌ها صرفه‌جویی کند، باعث ناپایداری و کاهش کیفیت خروجی…

۳ دقیقه خواندن
دو سرور MCP به جای یکی: چه چیزی خراب می‌شود؟
آموزش کاربردی

چرا به‌روزرسانی جدید MCP سرورهای هوش مصنوعی را Stateless می‌کند؟

به‌روزرسانی ۲۸ جولای ۲۰۲۶ در پروتکل زمینهٔ مدل (MCP)، تداوم نشست‌ها در سمت سرور را حذف کرد. اکنون توسعه‌دهندگان باید تمام حالت‌های لازم را از طریق کلاینت منتقل کنند تا از شکست…

۱۵ دقیقه خواندن
راهنمای توسعه‌دهندگان برای خروجی‌های ساختاریافته در مدل‌های زبانی بزرگ (۲۰۲۶)
آموزش کاربردی

جایگزینی مهندسی پرامپت با سخت‌افزارهای JSON در استقرار مدل‌های زبانی

تولیدکنندگان پیش‌رو در سال ۲۰۲۶ از «درخواست» خروجی JSON فاصله گرفته و آن را از طریق محدودیت‌های سطح API اجباری کرده‌اند. این تغییر، خطاهای تجزیه (Parsing) را حذف کرده و معماری…

۹ دقیقه خواندن۱
معماری کنترل هزینه LLM: طراحی محدودیت‌ها بدون ورشکستگی API
آموزش کاربردی

سه خطای معماری که بودجه API پروژه‌های هوش مصنوعی را به‌سرعت می‌بلعند

انتخاب‌های غلط در معماری خط‌لوله‌های مدل‌های زبانی اغلب منجر به جهش هزینه‌ها در مقیاس تولیدی می‌شود. متخصصان برای پایداری زیرساخت، استفاده از مسیریابی پویا، سقف تکرار و پاکسازی…

۳ دقیقه خواندن۲
الگوی امن‌تر برای تضمین کیفیت هوشمند: انسان در کنترل، هوش مصنوعی در نقش کمکی
آموزش کاربردی

جدا کردن قدرت مشاهده از تصمیم‌گیری؛ راهکار جدید برای پایداری تست‌های هوش مصنوعی

یک معماری جدید در تضمین کیفیت عامل‌محور، برای جلوگیری از توقف‌های ناگهانی در خط تولید، تفکیک دقیقی میان «مشاهده‌گر AI» و «مرجع تصمیم‌گیر» ایجاد کرده است. در این مدل، هوش مصنوعی…

۹ دقیقه خواندن
مهندسی ارابه‌رانی: بهره‌برداری از فناوری برای پیش‌بردن اهداف بشری
آموزش کاربردی

عامل‌های ساده در برابر کارخانه‌های نرم‌افزاری؛ مرز حذف انسان از تولید

رویکرد «مهندسی هارنس» با ایجاد ساختاری سخت‌گیرانه از راهنماها و حسگرها، از تبدیل خودگردانی عامل‌ها به بدهی فنی خاموش جلوگیری می‌کند. این متدولوژی تفاوت میان یک عامل ساده و…

۴ دقیقه خواندن
تولید انبوه صفحات محصول فروشگاهی با هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

شش لایه‌ی مهندسی برای حذف توهمات در تولید انبوه صفحات محصول

تولید هزاران صفحه محصول با هوش مصنوعی معمولاً به داده‌های ساختگی و متون تکراری منجر می‌شود. برای تضمین دقت در مقیاس بالا، استفاده از یک خط لوله (Pipeline) شش‌لایه‌ای شامل پاک‌سازی…

۱۰ دقیقه خواندن
بهترین عامل هوش مصنوعی شما در کنسولی است که ندارید. من عاملم را به گیت منتقل کردم.
آموزش کاربردی

مدیریت عامل‌های هوش مصنوعی از کنسول‌های ابری به فایل‌های Git منتقل می‌شود

توسعه‌دهندگان در حال گذار از پیکربندی‌های بسته در محیط ابری به رویکرد «عامل به‌مثابه کد» هستند. ابزار متن‌باز OpenAgentPack امکان مدیریت نسخه‌ها و کنترل کامل پشتهٔ عامل‌ها را از…

۳ دقیقه خواندن۱
مهارت عامل: نوشتن مستندات فنی ساده‌شده توسط مدل‌های زبانی بزرگ — بدون محتوای بی‌کیفیت هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

استاندارد هوانوردی ASD-STE100 نرخ خطاهای نگارشی هوش مصنوعی را ۷۲.۹٪ کاهش داد

ابزار جدید SimpleEnglish با اعمال استانداردهای سخت‌گیرانه متون فنی هوانوردی، ابهام و حشو در خروجی‌های مدل‌های زبانی را حذف می‌کند. بنچمارک‌های این ابزار روی ۶ مدل مختلف، کاهش شدید…

۶ دقیقه خواندن۳