پرش به محتوای اصلی

موضوع

بدهی فنی هوش مصنوعی

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

۹۲۸ مقاله منتشر شده

نقاط پایانی هوش مصنوعی و تحول در جریان سنتی API
آموزش کاربردی

طراحی APIهای هوش مصنوعی: گذار از اجرای دستور به مدیریت خط لوله

APIهای سنتی بر منطق قطعی تکیه دارند، اما نقاط اتصال مبتنی بر هوش مصنوعی خروجی‌های احتمالی تولید می‌کنند که نیازمند پردازش‌های پیچیده پس‌از‌تولید هستند. توسعه‌دهندگان باید اکنون…

۱۲ دقیقه خواندن
چرا تلاش مجدد مهم‌تر از پرامپت‌ها است
آموزش کاربردی

خطاهای شبکه‌ای، عامل اصلی شکست عامل‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی

بسیاری از شکست‌های عامل‌های هوش مصنوعی نه به‌دلیل ضعف در استدلال، بلکه ناشی از خطاهای خاموش شبکه‌ای است. برای پایداری در مقیاس واقعی، تمرکز باید از مهندسی پرامپت به زیرساخت‌های…

۴ دقیقه خواندن۲
دو منبع نویز که هر سیستم ارزیابی LLM باید مدیریت کند
آموزش کاربردی

تخمین آماری در برابر اندازه‌گیری دقیق در بن‌بست ارزیابی مدل‌های زبانی

تست‌های باینری سنتی در ارزیابی مدل‌های زبانی شکست می‌خورند زیرا نمرات خروجی، تخمین‌هایی آماری و آلوده به نویز هستند. تیم‌های مهندسی باید تفاوت میان ابهام در داده‌ها و ناسازگاری…

۵ دقیقه خواندن۱
MCP از ۲۸ ژوئیه بدون‌حالت می‌شود — قبل از قفل‌شدن مشخصات، تمام تغییرات اساسی سرورتان را بررسی کنید
آموزش کاربردی

پروتکل MCP با حذف مکانیزم نشست‌ها در ۲۸ جولای ۲۰۲۶ تغییر ساختاری می‌دهد

پروتکل زمینهٔ مدل (MCP) در ۲۸ جولای ۲۰۲۶ سخت‌ترین تغییرات سازگاری خود را اعمال و سیستم‌های مبتنی بر نشست را حذف می‌کند. توسعه‌دهندگان اکنون می‌توانند با ابزار mcp-vet کدهای…

۳ دقیقه خواندن
بررسی امنیتی ۳۶ سرور محبوب MCP: یک‌سوم آن‌ها عامل هوشمند شما را با شکست مواجه می‌کنند.
آموزش کاربردی

یک‌سوم سرورهای محبوب MCP در آزمون‌های کاربردپذیری عامل‌ها شکست خوردند

حسابرسی جدید ۳۶ سرور پروتکل زمینهٔ مدل (MCP) نشان می‌دهد بسیاری از پیاده‌سازی‌های رسمی به‌دلیل مستندات ضعیف برای عامل‌های هوش مصنوعی غیرقابل‌استفاده‌اند. این مطالعه ثابت می‌کند…

۵ دقیقه خواندن
نماینده هوش مصنوعی نمی‌داند کدام داده‌ها درونی است: نشت زمینه در گردش کار هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

چرا عامل‌های هوش مصنوعی یادداشت‌های داخلی را برای کاربر منتشر می‌کنند؟

عامل‌های هوش مصنوعی به‌طور تصادفی یادداشت‌های داخلی و کدهای سری را در خروجی‌های مشتری منتشر می‌کنند. این «نشت زمینه» به دلیل عدم تفکیک مدل بین داده‌های عملیاتی و محصول نهایی رخ…

۸ دقیقه خواندن
مهندسی محصول هوش مصنوعی مهم‌تر از انتخاب مدل می‌شود؟
آموزش کاربردی

مهندسی محصول هوش مصنوعی جایگزین انتخاب مدل در اولویت تیم‌های توسعه شد

تمرکز صنعت از انتخاب بهترین مدل زبانی به سمت مهندسی لازم برای پایداری این مدل‌ها در محیط عملیاتی تغییر کرده است. مزیت رقابتی فعلی در حل توهمات، پایش مستمر و معماری مقیاس‌پذیر…

۲ دقیقه خواندن
بررسی روش‌ها · خرد عملی
آموزش کاربردی

۱۰ الگوی شکست در آزمون‌های هوش مصنوعی که با چراغ سبز تایید می‌شوند

بررسی دقیق پلتفرم Phronesis نشان می‌دهد که مهندسان AI چگونه «پاس شدن» تست‌ها را با صحت واقعی اشتباه می‌گیرند. این تحلیل ۱۰ حالت شکست سیستمی را شناسایی کرده که در آن‌ها ابزارهای…

۱۱ دقیقه خواندن