پرش به محتوای اصلی

موضوع

بدهی فنی هوش مصنوعی

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

۱٬۴۶۹ مقاله منتشر شده

نصب OpenTelemetry حلقه بازخورد عامل هوش مصنوعی شما را نمی‌بندد
آموزش کاربردی

شش شرط حیاتی برای تبدیل داده‌های نظارتی به ابزار کاربردی عامل‌های کدنویس

صرفاً نصب OpenTelemetry برای توسعه‌ی عامل‌محور کافی نیست؛ عامل‌ها به داده‌های نظارتی نیاز دارند که تولید شده، به‌صورت محلی در دسترس و قابل مقایسه باشد. این مقاله چارچوبی شش‌گانه…

۱۱ دقیقه خواندن
جستجوی وب LangChain با URL منابع و مهر زمانی قابل حسابرسی شود
آموزش کاربردی

ردیابی منابع در LangChain؛ تبدیل عیب‌یابی جست‌وجوی وب به یک فرآیند حسابرسی

الگوی جدیدی در پیاده‌سازی عامل‌های LangChain، امکان ثبت دقیق URLها و زمان‌بندی‌های مورد استفاده در پاسخ‌های هوش مصنوعی را فراهم می‌کند. این رویکرد، فرآیند عیب‌یابی را از حدس و…

۳ دقیقه خواندن
«گواهی امن» آن‌چه فکر می‌کنید نیست — و چهره شما در پایگاه داده است
آموزش کاربردی

گواهنامه‌های امنیتی بیومتریک؛ چرا داده‌های چهره همچنان نشت می‌کنند؟

گواهنامه‌های امنیتی مانند NIST 800-171 تنها لحظه‌ای از وضعیت سیستم را ثبت می‌کنند و تضمین‌کننده امنیت دائمی نیستند. توسعه‌دهندگان باید امنیت را در منطق برنامه‌نویسی جای دهند تا از…

۳ دقیقه خواندن۲
اجراش کن، نخوان: عامل‌های کدنویسی اسکریپت‌های چک را پیش‌بینی می‌کنند به‌جای اجرا
آموزش کاربردی

حذف دسترسی عامل‌های کدنویسی به سورس‌کد برای جلوگیری از توهم استنتاج

عامل‌های هوش مصنوعی به‌جای اجرای اسکریپت‌های تست، سعی می‌کنند با تحلیل کد آن‌ها نتیجه را پیش‌بینی کنند که منجر به اتلاف توکن و خطاهای costly می‌شود. راهکار پیشنهادی، تبدیل این…

۱۲ دقیقه خواندن۱
دو برنامه‌نویس در حال کار مشترک روی کد، یکی تایپ می‌کند و دیگری نگاه می‌کند.
زندگی با AI

«کاهش هزینه تولید در برابر هزینه ثابت ارزیابی»؛ ریشهٔ باگ‌های AI

برنامه‌نویسان به‌طور ناخودآگاه کد تولیدشده توسط AI را با استانداردهای پایین‌تری بازبینی می‌کنند. این روند باعث ورود حفره‌های امنیتی و باگ‌های عملیاتی به محیط تولید می‌شود، زیرا…

۵ دقیقه خواندن۱
آنچه یک فایل Agents.md خوب باید در روز اول به عامل آموزش دهد
آموزش کاربردی

استاندارد AGENTS.md رفتار عامل‌های هوش مصنوعی در مخازن کد را یکپارچه می‌کند

بنیاد Agentic AI استاندارد جدیدی به نام AGENTS.md را برای مدیریت رفتار عامل‌های هوشمند در پروژه‌های نرم‌افزاری معرفی کرد. این رویکرد به‌جای تکیه بر پرامپت‌های شکننده، از یک پشته…

۷ دقیقه خواندن۳
هرکسی می‌تواند نرم‌افزار بسازد. قبلاً امتحان کردیم.
زندگی با AI

سرعت تولید نرم‌افزار در برابر امنیت کد؛ چالش جدید غیربرنامه‌نویسان

ابزارهای کدنویسی هوش مصنوعی سرعت تولید نرم‌افزار را برای غیربرنامه‌نویسان به شدت افزایش داده‌اند، اما حذف بازبینی انسانی ریسک‌های بحرانی را فعال می‌کند. فقدان اعتبارسنجی مستقل…

۶ دقیقه خواندن۲
بیشتر تنظیمات عامل من، وصله‌سازی باگ‌هایی بود که دیگر وجود ندارند.
آموزش کاربردی

حذف ۳۳۰ خط دستورالعمل از Claude Code؛ وقتی مدل‌ها از خطاهای قدیمی عبور می‌کنند

یک آزمایش روی Claude Code نشان می‌دهد که اکثر فایل‌های پیکربندی عامل‌ها، پر از «وصله‌های رفتاری» برای باگ‌هایی هستند که در نسخه‌های جدید مدل‌ها رفع شده‌اند. با حذف ۳۴۰ خط قانون،…

۷ دقیقه خواندن۳
بررسی هفتگی لاگ‌های دستیار هوشمند با یک عامل: فرآیند کار
آموزش کاربردی

اندک‌نمایی خطا در AI؛ بازرسی ۱۰۰ درصدی لاگ‌ها با عامل‌های خودکار

یک تیم توسعه با به‌کارگیری یک عامل هوش مصنوعی، تمام لاگ‌های دستیار تولیدی خود را به‌صورت هفتگی بازرسی می‌کند تا خطاهای خاموشی را که کاربران گزارش نمی‌کنند، شناسایی کند. این چرخهٔ…

۵ دقیقه خواندن۳
ساخت هوش داده‌ای برای هوش مصنوعی قابل اعتماد سازمانی
آموزش کاربردی

دسترسی به داده در برابر درک معنایی؛ عامل تعیین‌کننده در شکست AI

بسیاری از پروژه‌های هوش مصنوعی در سازمان‌ها نه به دلیل ضعف مدل‌ها، بلکه به دلیل عدم درک معنایی داده‌ها شکست می‌خورند. برای دستیابی به قابلیت اطمینان، نیاز به یک لایه‌ی «هوشمندی…

۴ دقیقه خواندن۴
آسیب‌پذیری‌های بحرانی SQLite یا محتوای بی‌کیفیت LLM؟ | JFrog

۵۴ مورد از گزارش‌های آسیب‌پذیری SQLite با هوش مصنوعی جعل شده بود

پژوهشگران امنیتی JFrog کشف کردند که تعدادی از گزارشات بحرانی آسیب‌پذیری SQLite کاملاً توسط مدل‌های زبانی ساخته شده‌اند. این CVEهای جعلی توانستند فیلترهای اولیه NVD و CISA را دور…

۶ دقیقه خواندن۳