پرش به محتوای اصلی

موضوع

بدهی فنی هوش مصنوعی

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

۹۲۴ مقاله منتشر شده

مغایرت‌های خدایان: افسانه و ۱۰ مدل زبانی بزرگ در بازآرایی کد. مقایسه.
آموزش کاربردی

کدام مدل زبانی بازسازی ساختارهای پیچیده کد را دقیق‌تر انجام می‌دهد؟

آزمونی دقیق روی ۱۱ مدل زبانی بزرگ نشان داد که Fable-5 در بازسازی ساختارهای پیچیده کد و شناسایی باگ‌های منطقی، دقیق‌ترین عملکرد را دارد. این مدل توانست با ارجاع دقیق به خطوط کد،…

۴۲ دقیقه خواندن۲
نوشتن از روی حافظه را متوقف کنید: مهارت‌های واقعی با تمرین هدفمند
آموزش کاربردی

درون سازوکار حذف لبه‌های فنی هنگام انتقال مهارت‌های عامل‌های هوشمند

تیم‌های مهندسی به‌جای ثبت دقیق تاریخچه جلسات، مهارت‌های عامل‌های هوش مصنوعی را بر اساس حدس و گمان بازنویسی می‌کنند. این رویکرد منجر به حذف لبه‌های حیاتی و جزئیات فنی می‌شود که در…

۵ دقیقه خواندن
تشخیص‌دهنده تکرار کد مبتنی بر جاسازی: ابزاری برای یافتن کدهای تکراری با استفاده از بردارهای معنایی
آموزش کاربردی

Slopo با بردارهای معنایی تکرارهای پنهان در کدهای پیچیده را می‌یابد

ابزار Slopo با بهره‌گیری از مدل‌های بردار معنایی به‌جای تطبیق متنی ساده، قطعات کد مشابه را در سراسر ماژول‌های مختلف شناسایی می‌کند. این ابزار به توسعه‌دهندگان و عامل‌های هوش…

۵ دقیقه خواندن
پاکسازی منابع شخصی: چگونه مهارت‌های هرمس امنیت را حفظ می‌کند
آموزش کاربردی

چگونه پاک‌سازی مستندات فنی، عامل‌های هوش مصنوعی را قابل‌حمل می‌کند؟

مخزن Hermes Skills با حذف شناسه‌های شخصی سخت‌افزاری از مستندات و فایل‌های تنظیمات، امنیت عامل‌های هوش مصنوعی را ارتقا داد. این اقدام باعث می‌شود ادغام‌های مربوط به شبیه‌سازی صدا و…

۲ دقیقه خواندن
بازبینی: اشکال‌زدایی عامل‌های هوش مصنوعی با بازپخش و انشعاب اجراها | Product Hunt
آموزش کاربردی

«دیباگ کردن عامل‌های هوشمند»؛ رویکرد Retrace برای مدیریت نوسانات مدل‌ها

ابزار Retrace با معرفی مکانیزم بازپخش (Replay) و فورک (Fork) در اجرای کد، مشکل عدم قطعیت در پاسخ‌های مدل‌های زبانی را برای توسعه‌دهندگان حل می‌کند. این سیستم اجازه می‌دهد تا…

۱ دقیقه خواندن۱
اجازه دادم به عامل‌های هوش مصنوعی‌ام پرامپت‌هایشان را بازنویسی کنند. سخت‌ترین بخش، جلوگیری از بدتر شدنشان بود.
آموزش کاربردی

darwin-agents: مهار «لغزش» عامل‌های هوشمند با درگاه‌های اعتبارسنجی خودکار

چارچوب جدید TypeScript به نام darwin-agents اجازه می‌دهد عامل‌های هوش مصنوعی پرامپت‌های خود را بازنویسی کنند، اما برای جلوگیری از افت کیفیت، آن‌ها را از درگاه‌های سخت‌گیرانه عبور…

۶ دقیقه خواندن
خطاهای API مدل زبانی را مثل خطاهای معمولی HTTP نپذیرید
آموزش کاربردی

تکرار کورکورانه در APIهای هوش مصنوعی؛ مسیری به سوی بحران‌های هزینه‌ای و فنی

مدیریت خطاهای API در مدل‌های زبانی بزرگ مشابه سرویس‌های REST معمولی، منجر به افزایش هزینه‌ها و ایجاد اثرات جانبی تکراری می‌شود. مهندسان باید یک تاکسونومی خطای آگاه از وظیفه را…

۸ دقیقه خواندن
عامل اعتبارسنجی SQL با Codex و REST API
آموزش کاربردی

اعتبارسنجی SQL بدون هزینه‌های مدل زبانی؛ رویکردی قاعده‌مند با TypeScript

یک پروژه آموزشی جدید نشان می‌دهد چگونه می‌توان یک عامل اعتبارسنجی SQL را بدون استفاده از مدل‌های زبانی گران‌قیمت و تنها با قوانین قطعی و APIهای REST بنا کرد. این سیستم پیش از…

۱۱ دقیقه خواندن
نمونه و نحوه نوشتن CLAUDE.md/AGENTS.md برای عامل FastAPI نسخه ۲۰۲۶
آموزش کاربردی

جدا کردن دستورالعمل‌های عامل‌های AI از کد؛ راهکاری برای مدیریت مقیاس‌پذیر

توسعه‌دهندگان در حال انتقال دستورات عامل‌های هوش مصنوعی از پرامپت‌های سیستمی سخت‌کد شده به فایل‌های قوانین تحت کنترل ورژن هستند. استفاده از فایل‌هایی مانند CLAUDE.md و AGENTS.md…

۴ دقیقه خواندن