پرش به محتوای اصلی

موضوع

بدهی فنی هوش مصنوعی

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

۹۱۷ مقاله منتشر شده

نسخه نمایشی، محصول نیست
آموزش کاربردی

شکاف میان دموی موفق و تولید واقعی؛ چهار دلیل شکست پروژه‌های هوش مصنوعی

بسیاری از پیش‌نمونه‌های هوش مصنوعی به دلیل اتکای به ارزیابی انسانی و نادیده گرفتن هزینه‌های مقیاس، در مرحله تولید شکست می‌خورند. برای موفقیت، باید ارزیابی را به عنوان یک زیرساخت…

۳ دقیقه خواندن
ابزارهای پایش LLM نسبت به لایه صدا نابینا هستند. این ۶ مورد را بررسی کردم.
آموزش کاربردی

کامی‌ب‌های کاذب؛ شکاف میان ابزارهای نظارتی و واقعیتِ عامل‌های صوتی

ابزارهای استاندارد نظارت بر مدل‌های زبانی، بخش بزرگی از تأخیرهای لایه‌ی صوتی را نادیده می‌گیرند. توسعه‌دهندگان برای رفع این مشکل باید از ابزارهای مبتنی بر OpenTelemetry استفاده…

۳ دقیقه خواندن
از سیلیکون تا PWA: تجربه من از استقرار عامل هوش مصنوعی خودمختار در گردش کار روزانه‌ام
آموزش کاربردی

عامل Hermes با دسترسی به ترمینال خطاهای پیچیده لینوکس و فلاتر را رفع کرد

یک مهندس ارشد با استقرار عامل هوش مصنوعی Hermes در محیط لینوکس، موفق شد با دسترسی مستقیم به سیستم‌فایل و کامپایلر، باگ‌های دشواری را حل کند که دستیارهای متنی معمولاً قادر به تشخیص…

۳ دقیقه خواندن۱
آینده SRE: نگاهی به ۵ سال آینده
آموزش کاربردی

۵ قانون قراردادی برای جلوگیری از شکست سامانه‌های چندعاملی در مقیاس واقعی

بیشتر سامانه‌های هوش مصنوعی چندعاملی در محیط عملیاتی به‌دلیل نبود «قراردادهای انتقال» صریح شکست می‌خورند. دکتر سامسون تانیماوو چارچوبی ساختاریافته بر پایه طرح‌واره‌های تایپ‌شده و…

۴ دقیقه خواندن
چرا هر توسعه‌دهنده‌ای در نهایت عامل‌های هوش مصنوعی را مدیریت خواهد کرد
زندگی با AI

«توسعه‌دهندگان اکنون مدیرانِ کارکنان دیجیتال‌اند»؛ تغییر نقش در مهندسی

مهندسی نرم‌افزار از کدنویسی دستی به مدیریت «کارکنان دیجیتالِ خودگردان» تغییر مسیر داده است. توسعه‌دهندگان اکنون باید برای جلوگیری از افزایش بدهی فنی و شکست‌های سیستمی، بر تسلط بر…

۷ دقیقه خواندن
عامل هوش مصنوعی من ۲۰۰ دلار سوزاند وقتی خواب بودم - آنچه درباره حلقه توکن‌ها به شما نمی‌گویند
آموزش کاربردی

حلقه تکرار توکن‌ها در عامل‌های هوش مصنوعی ۲۰۰ دلار از جیب توسعه‌دهنده برداشت

یک توسعه‌دهنده به‌دلیل ورود عامل هوش مصنوعی خود به یک حلقه بی‌پایان از فراخوانی API، در یک شب ۲۰۰ دلار ضرر کرد. این حادثه شکاف خطرناک معماری‌های فعلی در نبود نظارت هزینه‌محور و…

۲ دقیقه خواندن
راهنمای جامع توسعه هوش مصنوعی برای توسعه‌دهندگان و بنیان‌گذاران
آموزش کاربردی

۸۸ درصد توسعه‌دهندگان برای کاهش هزینه‌های پردازشی به APIهای پیش‌آموزش روی آوردند

یک راهنمای توسعه‌ای جدید، تمرکز برنامه‌نویسان را از کدنویسی به مدیریت گلوگاه‌های اقتصادی تغییر داده است. این گزارش نشان می‌دهد چرا اکثریت مطلق توسعه‌دهندگان برای فرار از هزینه‌های…

۶ دقیقه خواندن
بررسی Browse.sh: حافظه عضلانی برای عامل‌های هوشمند در خودکارسازی وب
آموزش کاربردی

چگونه Browse.sh اتوماسیون وب را از وابستگی به رابط‌های گرافیکی رها کرد؟

پلتفرم Browse.sh با معرفی زیرساختی مبتنی بر «دستورپخت‌های مهارت»، مانع از شکست‌های مکرر عامل‌های هوش مصنوعی در مواجهه با تغییرات ساختاری وب‌سایت‌ها می‌شود. این ابزار برای…

۱ دقیقه خواندن۱