با تکامل مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) از چت‌بات‌های ساده به عامل‌های خودمختار، پارادایم ارزیابی باید تغییر کند. ما دیگر تنها کیفیت متن تولیدشده را سنجش نمی‌کنیم، بلکه قابلیت اطمینان سیستمی را ارزیابی می‌کنیم که...
با گذار از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) غیرفعال به عامل‌های هوش مصنوعی خودمختار، منظره امنیتی دچار تغییر بنیادین می‌شود. عامل‌ها تنها تولیدکننده متن نیستند؛ آن‌ها بازیگرانی هستند که قادر به درک محیط، تصمیم‌گیری و اجرای اقدامات از طریق APIها، پایگاه‌های داده و سیستم‌های فایل هستند.
با حرکت سازمان‌ها از آزمایش مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) به سمت یکپارچه‌سازی آن‌ها در برنامه‌های عملیاتی، پیچیدگی زیرساخت پایه به یک گلوگاه حیاتی تبدیل می‌شود. دوران تماس‌های ساده مستقیم به API در حال پایان است. برای مدیریت عدم قطعیت، هزینه‌ها و...
در چشم‌انداز به‌سرعت در حال تحول مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، دقت حیاتی است. اگرچه پرامپت‌های استاندارد اغلب برای نوشتن خلاقانه یا پرسش‌های ساده کافی هستند، اما هنگام مواجهه با استدلال منطقی پیچیده، ریاضیات چندمرحله‌ای یا تولید کد ظریف، اغلب دچار مشکل می‌شوند...
در منظره سریعاً در حال تحول اتوماسیون گردش کار، توسعه‌دهندگان و معماران اغلب با یک تصمیم حیاتی روبرو هستند: انتخاب تجربه SaaS مدیریت‌شده و براق Make.com یا پذیرش انعطاف‌پذیری و شفافیت جایگزین‌های میزبانی‌شده توسط خود مانند n8n. برای یکپارچه‌سازی‌های ساده، هر دو پلتفرم درخشان هستند. با این حال، وقتی نیاز به تبدیل داده‌های پیچیده...
زمینه توسعه نرم‌افزار به سرعت از منطق قطعی به تعاملات احتمالی و مبتنی بر هوش مصنوعی در حال تغییر است. چالش توسعه‌دهندگان دیگر تنها نوشتن کد کارآمد نیست، بلکه طراحی سیستم‌هایی است که قصد و زمینه را درک کنند. Semantic Kernel، SDK متن‌باز مایکروسافت...
گسترش سریع عامل‌های مستقل—سیستم‌هایی که در محیط‌های پویا ادراک، استدلال و اقدام می‌کنند—شکاف قابل توجهی در نحوه اندازه‌گیری موفقیت آن‌ها ایجاد کرده است. معیارهای سنتی مانند دقت یا تأخیر هنگام مواجهه با استدلال چندمرحله‌ای، استفاده از ابزارها و تعامل با APIهای خارجی کافی نیستند.