AI Infrastructure

کارایی انرژی و TCO: ارزیابی مصرف برق سرورهای GPU برای خوشه‌های استنباد LLM در ۲۴/۷

با تبدیل شدن مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) به ستون فقرات برنامه‌های هوش مصنوعی مدرن، زیرساخت‌های پشتیبان آن‌ها از پالس‌های آموزش پراکنده به بارهای استنباد پیوسته ۲۴/۷ تغییر کرده‌اند. برای توسعه‌دهندگان و مهندسان زیرساخت متوسط تا پیشرفته، هزینه مالکیت دیگر فقط...

Oct 4, 2026
Latest Posts
Prompt Engineering

تسلط بر پرامپت‌نویسی چندنمونه‌ای: آزادسازی پتانسیل واقعی مدل‌های زبانی بزرگ

مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) پردازش زبان طبیعی را متحول کرده‌اند، اما حتی پیشرفته‌ترین مدل‌ها نیز بدون راهنمایی مناسب ممکن است در انجام وظایف خاص با مشکل مواجه شوند. پرامپت‌نویسی چندنمونه‌ای پل ارتباطی بین دانش عمومی و اجرای وظیفه‌محور است. با ارائه تعداد کمی از نمونه‌های ورودی-خروجی به مدل، می‌توانید دقت، ثبات و مرتبط بودن خروجی‌ها را بدون نیاز به تنظیم مجدد (Fine-tuning) مدل بهبود بخشید.

Open Models

رمزگشایی از دیپ‌سیک: تحول معماری در هوش مصنوعی متن‌باز

منظره هوش مصنوعی مدت طولانی تحت سلطه غول‌های مالکیت خصوصی بوده است، اما ظهور اخیر دیپ‌سیک این وضع موجود را به‌طور بنیادین به چالش کشیده است. دیپ‌سیک که از شرکت معاملاتی کمّی چینی High-Flyer سرچشمه گرفته، صنعت را نه تنها از طریق معیارهای عملکرد، بلکه با نشان دادن اینکه هوش سطح بالا نیازی به میلیاردها دلار سخت‌افزار اختصاصی یا انحصار منبع بسته ندارد، دگرگون کرده است...

AI APIs

تسریع توسعه هوش مصنوعی با API گروک: یک راهنمای جامع

در چشم‌انداز در حال تحول سریع هوش مصنوعی، تأخیر اغلب گلوگاه‌ای است که از تعاملی‌بودن واقعی برنامه‌های بلادرنگ جلوگیری می‌کند. API گروک، یک پلتفرم پیشرفته برای ارائه مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) با سرعت‌های بی‌سابقه، وارد صحنه می‌شود. با بهره‌گیری از ...

Vector Databases

ویسپا برای جستجوی چندحسی: ترکیب داده‌های برداری، کلمه کلیدی و مکان‌محور در یک پرس‌وجو

برنامه‌های جستجوی مدرن فراتر از تطبیق ساده کلمات کلیدی رفته‌اند. کاربران امروز انتظار یک تجربه یکپارچه را دارند که نیت معنایی را درک می‌کند، به اصطلاحات خاص احترام می‌گذارد و موقعیت فیزیکی را در نظر می‌گیرد. برای مثال، یک کاربر ممکن است جستجو کند «بهترین رستوران‌های گیاهی نزدیک من»، که در آن «نزدیک من»...

LLMOps

ساخت هوش مصنوعی مقاوم: راهنمای عملی برای نرده‌های محافظ LLM

مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) توسعه نرم‌افزار را متحول کرده‌اند، اما ماهیت احتمالی آن‌ها ریسک‌های قابل‌توجهی در محیط‌های تولید ایجاد می‌کند. هالوسیناسیون، تزریق پرامپت و نشت حریم خصوصی داده‌ها می‌تواند رخ دهد اگر مدل‌ها نظارت نشوند. برای کاهش این ریسک‌ها، تیم‌ها باید نرده‌های محافظ پیاده‌سازی کنن...

Model Context Protocol (MCP)

درک مبانی MCP: راهنمای جامع پروتکل زمینه مدل

منظره یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) به سرعت در حال تغییر است. سال‌هاست که توسعه‌دهندگان برای اتصال مدل‌های هوش مصنوعی به منابع داده و ابزارهای خارجی، به مهندسی پرامپت و لایه‌های API شکننده متکی بوده‌اند. پروتکل زمینه مدل (MCP) به عنوان راه‌حل استاندارد برای این پراکندگی در حال ظهور است...