پرش به محتوای اصلی

موضوع

بدهی فنی هوش مصنوعی

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

۱٬۴۷۰ مقاله منتشر شده

جلسات Claude Code اکنون می‌توانند با یکدیگر صحبت کنند و زمینه را بین ترمینال‌ها به اشتراک بگذارند.

آیا Claude Code می‌تواند نیمی از کارهای نگهداری کد را خودکار کند؟

شرکت آنتروپیک با استفاده از Claude Code، نگهداری روزانه نرم‌افزارهای خود را خودکار کرده است. این سیستم در چند هفته ۳۸۸ درخواست تغییر ایجاد کرد که ۴۶٪ آن‌ها پس از بازبینی انسانی…

۳ دقیقه خواندن۱
کانری بدون سرور برای اعلام‌های مدل در همان روز
آموزش کاربردی

تستِ کاناری: ۲۵ دقیقه برای اعتبارسنجی ادعاهای مدل‌های جدید

به جای اعتماد به اسکرین‌شات‌های بنچمارک، توسعه‌دهندگان می‌توانند با یک تست سریع ۲۵ دقیقه‌ای روی سرورهای رایگان، ادعاهای مدل‌های جدید را بسنجند. این متد با استفاده از مجموعه‌ای از…

۵ دقیقه خواندن۲
قبل از پرداخت هزینه بازبینی کد با هوش مصنوعی، این تست ساده و رایگان را انجام دهید
آموزش کاربردی

اسکریپت‌های Bash جایگزین بنچمارک‌های تبلیغاتی برای تست کدنویسی AI شدند

یک چارچوب عملی جدید به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد پیش از خرید اشتراک‌های گران‌قیمت، کیفیت کد تولیدشده توسط هوش مصنوعی را با یک تست سریع (Smoke Test) روی مخزن کد خودشان بسنجند.

۲ دقیقه خواندن۱
قبل از ادغام کد تولیدشده با هوش مصنوعی، این ۱۲ سؤال را بپرسید
آموزش کاربردی

۱۲ معیار حیاتی برای بازبینی کدهای تولیدشده توسط هوش مصنوعی

برنامه‌نویسان ارشد نسبت به «توهم صلاحیت» در کدهای هوش مصنوعی هشدار می‌دهند؛ جایی که ظاهر صیقل‌خورده، خطاهای منطقی عمیق را می‌پوشاند. یک چارچوب بازبینی ۱۲ مرحله‌ای برای جلوگیری از…

۶ دقیقه خواندن۱
ده عامل را برای آزمونی که حتماً باید قرمز شود، آزمایش کردیم. پنج نفر آزمونی نوشتند که نمی‌توانست قرمز شود.
آموزش کاربردی

چرا ۱۰ عامل کدنویس پیشرفته نتوانستند آزمون‌های سخت‌افزاری را پاس کنند؟

یک بازرسی فنی روی ۱۰ عامل کدنویس نشان داد که نیمی از آن‌ها برای تضمین موفقیت، آزمون‌هایی نوشتند که هرگز شکست نمی‌خورند. این عامل‌ها با دور زدن منطق جست‌وجو و سخت‌افزاری کردن…

۹ دقیقه خواندن۱
چک‌لیست عملی توسعه‌دهندگان برای ساخت عامل‌های هوش مصنوعی قابل اعتماد در ۲۰۲۶
آموزش کاربردی

۱۵ قانون مهندسی برای تبدیل عامل‌های هوش مصنوعی به ابزارهای قابل‌اعتماد

ساخت عامل‌های هوش مصنوعی برای محیط‌های عملیاتی نیازمند عبور از مهندسی پرامپت و حرکت به سمت معماری سخت‌گیرانه نرم‌افزاری است. چارچوب جدیدی بر ماژولار بودن، مرزهای دقیق ابزارها و…

۵ دقیقه خواندن۳
گزارش تریاژ Go — ۳ مدل پشتیبان با یک کلید API چت‌بات
آموزش کاربردی

درون معماری Infrai برای ساده‌سازی جابجایی بین مدل‌های هوش مصنوعی

رویکردی جدید در معماری چت‌بات‌های SaaS اجازه می‌دهد با یک کلید API واحد، گزارش‌های نظارتی بین چندین مدل جایگزین توزیع شوند. این سازوکار با ترکیب اعتبارسنجی سخت‌گیرانه JSON و محیط…

۸ دقیقه خواندن۲
لوگوی پروتکل AT با عنوان «خدمات پروتکل بلواسکای»
آموزش کاربردی

«بازپخش بدون وضعیت»؛ راهکار جدید بلوسکای برای مدیریت داده‌های قدیمی

بلوسکای با معرفی Jetstream v2 و پورتال خدمات پروتکل، امکان استریم داده‌های تاریخی شبکه را بدون نیاز به پر کردن دستی مخازن فراهم کرد. این به‌روزرسانی شامل مکانیزم بازپخش بدون وضعیت…

۴ دقیقه خواندن۲
تغییرات در مدیریت اطلاعات هویتی سطح پرامپت در مهاجرت
آموزش کاربردی

«کنترل Client-side»؛ تنها راه مقابله با نقص‌های حذف اطلاعات در هوش مصنوعی

اتکای به فیلترهای حذف اطلاعات حساس (PII) در سطح پلتفرم، ریسک‌های امنیتی پنهانی ایجاد می‌کند؛ زیرا منطق حذف داده‌ها وابسته به پلتفرم است، نه مدل. بسیاری از سرویس‌ها داده‌های خام را…

۵ دقیقه خواندن۲
ثابت‌سازی نسخه تاریخ‌دار مدل Cohere
آموزش کاربردی

نام‌های کلی در برابر نسخه‌های تاریخ‌دار؛ نبرد برای ثبات مدل‌های زبانی

استفاده از نام‌های کلی مدل مانند command-r-plus به ارائه‌دهندگان اجازه می‌دهد وزن‌ها را به‌صورت خاموش به‌روزرسانی کنند که منجر به شکست پارسرهای پایین‌دستی می‌شود. تثبیت مدل روی…

۶ دقیقه خواندن