برای مدیران محصولی که در بوم اوبسیدین موفق هستند، گذار از یادداشت‌برداری دستی به مدیریت هوشمند دانش دیگر یک لوکس نیست، بلکه ضرورتی رقابتی است.
در منظره‌ی به سرعت در حال تحول مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، توجه توسعه‌دهندگان اغلب بر رتبه‌های جدول رده‌بندی متمرکز است. امتیازات MMLU، HellaSwag و HumanEval به ارز رایج برای سنجش هوش مدل تبدیل شده‌اند. با این حال، تکیه صرف بر این معیارهای کلی یک خطای استراتژیک برای هر سازمانی است که...
با تکامل هوش مصنوعی از مدل‌های ایزوله به اکوسیستم‌های پیچیده و هماهنگ‌شده، محیط امنیتی به طور بنیادین تغییر کرده است. در معماری‌های سنتی، مرز اپلیکیشن را ایمن می‌کردیم، اما در سیستم‌های چندعاملی مدرن، عامل‌ها به صورت پویا ارتباط برقرار می‌کنند...
ساخت برنامه‌های سطح تولید برای مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) فراتر از ارسال ساده پرس‌وجوها به یک API است. با افزایش مقیاس استفاده، هزینه‌ها به شدت افزایش یافته و تأخیر بیشتر می‌شود. برای حل این مشکل، معماران در حال اتخاذ استراتژی‌های کش چندلایه هستند. با ترکیب بازیابی معنایی با کش پاسخ‌های قطعی ...
در چشم‌انداز سریعاً در حال تحول مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، مهندسی پرامپت از یک هنر دستی به یک رشته نظام‌مند تبدیل شده است. برای توسعه‌دهندگان متوسط تا پیشرفته، تکرار دستی پرامپت‌ها اغلب گلوگاه مقیاس‌پذیری و ثبات است. این مقاله رویکردی پیچیده برای این چالش را بررسی می‌کند: بهینه‌سازی خودکار پرامپت که از اصول مشتق‌شده از یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF) استفاده می‌کند.
در چشم‌انداز به‌سرعت در حال تحول مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، سلطه غول‌های با منبع بسته مانند OpenAI اخیراً با رقابت جدی از سوی جامعه وزن‌باز مواجه شده است. در خط مقدم این تغییر، میسترال ای‌آی (Mistral AI) قرار دارد...
در اقتصاد دیجیتال فزاینده‌ی بدون مرز، تأخیر تنها یک معیار عملکرد نیست؛ بلکه یک محدودیت حیاتی تجاری است. کاربران انتظار پاسخگویی زیر ۱۰۰ میلی‌ثانیه را دارند، صرف‌نظر از موقعیت جغرافیایی آن‌ها. دستیابی به این هدف مستلزم عبور از معماری‌های تک‌منطقه‌ای و پذیرش سیستم‌های توزیع‌شده جغرافیایی است...