آیا انقلاب هوش مصنوعی انحصاری نخواهد شد؟

نکات کلیدی ابتکارهای متن‌باز در دموکراتیک‌کردن فناوری هوش مصنوعی نقش محوری دارند و ابزارهای شفاف و قابل‌گسترش ارائه می‌دهند که کاربران را توانمند می‌کند. جامعه متن‌باز به‌سرعت پژوهش‌های جدید را به ابزارهای عملی هوش مصنوعی تبدیل می‌کند و آن‌ها را قوی‌تر و مفیدتر می‌سازد. تقطیر مدل‌های زبانی بزرگ در طول توسعه، امکان ساخت مدل‌های دقیق، […]

ادامه مطلب ...
تزریق هوش مصنوعی به برنامه‌های جاوا چگونه است؟

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 […]

ادامه مطلب ...
چگونه می‌توان از مدل‌های زبانی بزرگ (llmها) برای به‌دست‌آوردن طیفی متنوع از دیدگاه‌ها استفاده کرد؟

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 […]

ادامه مطلب ...
جستجوی نسل بعدی (nextgen search) چیست؟

جایی که هوش مصنوعی با OpenSearch از طریق MCP عمل می‌کند نکات کلیدی با رسیدن جستجوی مبتنی بر کلمات کلیدی به محدودیت‌های خود، صنعت به سمت جستجوی معنایی، چندوجهی، مکالمه‌ای و عامل‌محور مبتنی بر هوش مصنوعی در حال حرکت است؛ جستجویی که نیت و زمینه کاربر را درک می‌کند و به کاربران امکان می‌دهد بدون […]

ادامه مطلب ...
806e1bf3 1384 4ad9 8912 87763ac0

در این مقاله، مجموعه‌ای از مفاهیم نوظهور بررسی می‌شود که هوش مصنوعی مولد، APIهای سازمانی، و رویکردهای جدید به امنیت API را به یکدیگر پیوند می‌دهند. محور اصلی، ظهور نوع جدیدی از سوء‌استفاده از داده‌ها در سطح APIهای سازمانی است. سه موضوع کلیدی در این زمینه مطرح است: تغییر زمین بازی آزمایش و اکتشاف داده، […]

ادامه مطلب ...
29626

در این مرحله، همه‌ی ما از دستیارهای کدنویسی مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ مانند GitHub Copilot یا CodeWhisperer آگاه هستیم. اما درباره‌ی هوش مصنوعی برای توسعه‌ی API چه؟ چه ابزارهایی در حال توسعه هستند تا مدل‌های زبانی بزرگ و هوش مصنوعی را در فضای API ادغام کنند؟ به‌کارگیری هوش مصنوعی در توسعه‌ی API می‌تواند به […]

ادامه مطلب ...
10604

هوش مصنوعی در سال‌های اخیر فراتر از یک پیاده‌سازی کنجکاوانه از مدارهای منطقی تکامل یافته است. در عوض، هوش مصنوعی — و به‌طور خاص، مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) — حوزه‌ی جدیدی از ابزارها را برای ایجاد و تست APIها گشوده‌اند. هوش مصنوعی پتانسیل آن را دارد که در دنیای تست نرم‌افزار واقعاً بدرخشد. در ادامه، […]

ادامه مطلب ...
46083

فشرده‌شدن بلوغ فناوری در عصر هوش مصنوعی (The Compression of Tech Maturity in the Age of AI) فناوری در گذشته معمولاً چندین دهه طول می‌کشید تا توسعه یابد و به بلوغ برسد. اما در عصر هوش مصنوعی، این بازه زمانی به‌شدت فشرده شده است. امروز، کریستوفر ساندووال توضیح می‌دهد که چرا باید در استفاده از […]

ادامه مطلب ...
39502

ساخت API برای واقعیت هوش مصنوعی (Building APIs for the Reality of AI) هوش مصنوعی تغییرات زیادی در نحوه مصرف محتوا و خدمات ایجاد کرده است و این موضوع در حوزه API نیز صدق می‌کند. مصرف API‌ها توسط هوش مصنوعی بازی را تغییر داده است و چه آماده باشیم و چه نباشیم، ارائه‌دهندگان باید خدمات […]

ادامه مطلب ...
11521

پتانسیل هوش مصنوعی متن‌باز (The Potential of Open-Source AI) هوش مصنوعی یکی از بحث‌برانگیزترین و چالش‌برانگیزترین موضوعات حال حاضر دنیای تکنولوژی است. طرفداران تکنولوژی، توانایی‌های چشمگیر ابزارهای هوش مصنوعی مانند مدل‌های زبانی بزرگ (LLMها) را برای افزایش بهره‌وری و دموکراتیک‌سازی مهارت‌هایی که پیش‌تر فقط در اختیار متخصصان آموزش‌دیده بود، تحسین می‌کنند. بدبینان بیشتر روی خطرات […]

ادامه مطلب ...
سبد خرید
علاقه‌مندی‌ها
مشاهدات اخیر
دسته بندی ها