نکات کلیدی تشخیص تفاوت میان دو تصویر، یک وظیفه مهم در اتوماسیون تست بصری است؛ زمانی که لازم است یک اسکرینشات با نسخه قبلی یا یک طراحی مرجع مقایسه شود. هوش مصنوعی مولد مبتنی بر مدلهای زبانی چندوجهی در تشخیص و توضیح محتوای یک تصویر عالی است، اما فقط میتواند تفاوتها را در جنبههایی شناسایی […]
نکات کلیدی هوش مصنوعی در حال تغییر شیوه نوشتن کد است و توسعهدهندگان باید خود را تطبیق دهند و از «تایپیستهای حرفهای کد» به «همکاران هوش مصنوعی» تبدیل شوند. تیمهای عملیات باید در استفاده از ابزارهای عملیاتی مبتنی بر هوش مصنوعی تخصص پیدا کنند و از نوشتن دستی اسکریپتهای اتوماسیون به سمت طراحی راهبردهای مشاهدهپذیری […]
فراتر از چتباتها (Beyond Chatbots) نکات کلیدی مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) متن تولید میکنند، با نمونهبرداری از یک توزیع احتمالِ تقریبزده که در طول آموزش یاد گرفتهاند. پذیرش گسترده آنها هم کاربرد عظیمشان را نشان میدهد و هم محدودیتشان را در تصمیمهای کسبوکارِ دامنهمحور فراتر از تولید متن آشکار میکند. در حالی که LLMها متن […]
نکات کلیدی پردازش ابری توزیعشده امکان پردازش کارآمد دادهها را در میان چندین گره فراهم میکند. فناوریهای ارتقایافته حریم خصوصی (PETs) تحلیل امن دادهها را همراه با انطباق مقرراتی و حفاظت اطلاعات تضمین میکنند. ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی، جریانهای کاری پردازش داده را سادهسازی کرده و تهدیدهای بالقوه امنیتی را شناسایی میکنند. فناوریهای امن […]
نکات کلیدی پردازش اسناد در کاربردهای سازمانی حیاتی است. اگر دادهها درست استخراج نشوند، نتیجهاش تأخیرهای عملیاتی، افزایش چرخههای اصلاح دستی و بالا رفتن ریسک بهخاطر عدم انطباق با مقررات است. سیستمهای مدرن «هوشمندی سند» به معماری پایپلاین (pipeline) ماژولار تکیه دارند که معمولاً شامل مراحل دریافت داده، طبقهبندی، استخراج، غنیسازی، اعتبارسنجی و مصرف (ورود […]
نکات کلیدی برای سازمانهایی که از فناوریهای AI/ML استفاده میکنند، حیاتی است که ردپای کربنی چرخه عمر ML را بهصورت سیستماتیک رصد کنند و بهترین روشها را در مرحله توسعه مدل و استقرار اجرا کنند. ردیابی نیازهای انرژی با چالشهایی مثل نبود روشهای استاندارد برای محاسبه مصرف انرژی و پیچیدگی اندازهگیری دقیق ردپای کربنی AI […]
یک تغییر پارادایم در استدلال هوش مصنوعی (A Paradigm Shift in AI Reasoning) نکات کلیدی مدلهای مفهومی بزرگ (LCMها) نمایانگر یک تغییر از پیشبینی واژه به استدلال ساختارمند هستند و با کاهش مسائلی مثل اطلاعات غلط یا توهم (hallucination)، هوش مصنوعی را قابلاعتمادتر میکنند. LCMها از دانش ساختارمند مثل گرافهای علّی و آنتولوژیها استفاده میکنند تا […]
نکات کلیدی ایجاد یک معماری مؤثر برای یک MVP به زمانی نیاز دارد که تیمها معمولاً در اختیار ندارند؛ هوش مصنوعی به آنها کمک میکند تا زمان بخرند و به نتایج بهتری دست یابند. هوش مصنوعی معماران نرمافزار را جایگزین نمیکند، بلکه با آگاهسازی بهتر تصمیمهای آنها و خودکارسازی کارهای تکراری، به آنها کمک میکند […]
نکات کلیدی بهعنوان یک توسعهدهنده جاوا، نیازی نیست برای شروعِ نوشتن برنامههایی که هوش مصنوعی در آنها تزریق شده، زبان دیگری یاد بگیرید. توسعهدهندگان جاوا میتوانند از پروژه متنباز LangChain4j برای مدیریت تعاملات بین برنامههای جاوا و مدلهای زبانی بزرگ (LLMها) استفاده کنند؛ مثل ذخیرهسازی و مدیریت «حافظه گفتگو» تا درخواستها به LLM کارآمد، متمرکز […]
اتاق فکر مجازی (The Virtual Think Tank) نکات کلیدی بهجای ارائه یک پاسخ، میتوان از هوش مصنوعی برای سنجیدن بدهبستانها استفاده کرد. اتاق فکر مجازی ابزاری قدرتمند برای سنجیدن بدهبستانهاست. اگر درست انجام شود، اتاقهای فکر مجازی به ما ایدهها و دیدگاههایی میدهند که شاید در غیر این صورت به آنها فکر نمیکردیم. معماری جنبههای […]
