در دنیای مهندسی نرم‌افزار مدرن، تست صرفاً یک مرحله نهایی نیست؛ بلکه ستون فقرات سیستم‌های قابل نگهداری، مقیاس‌پذیر و قابل اعتماد است. با افزایش پیچیدگی برنامه‌ها، هزینه رفع اشکال و بازسازی بدون شبکه ایمنی به شدت افزایش می‌یابد. این راهنما ستون‌های اساسی تست را از یونیت تا انتهای فرآیند بررسی می‌کند...
در حالی که ما بر لبه پرتگاه هوش عمومی مصنوعی (AGI) ایستاده‌ایم، روایت از تشخیص الگوهای ساده به استدلال واقعی تغییر یافته است. عصر مدل‌های زبانی بزرگ تک‌وجهی در حال تحول به آینده‌ای چندوجهی است که در آن سیستم‌ها باید همزمان تصاویر، صوت و متن را تفسیر کنند.
برای توسعه‌دهندگان، پایگاه دانش شخصی تنها یک مخزن برای یادداشت‌ها نیست؛ بلکه یک مخزن پویا از قطعات کد، تصمیمات معماری و مستندات پروژه است. اگرچه Notion به دلیل انعطاف‌پذیری همواره مورد علاقه بوده، اما یکپارچه‌سازی Notion AI لایه‌ای از هوشمندی را معرفی می‌کند...
ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) بسیار پیچیده‌تر از تست نرم‌افزارهای سنتی است. از آنجا که خروجی‌های مدل‌ها احتمالی و اغلب ذهنی هستند، تکیه صرف بر معیارهای خودکار می‌تواند به نتیجه‌گیری‌های گمراه‌کننده منجر شود. برای درک واقعی کیفیت مدل، تیم‌ها باید پروتکل‌های ارزیابی انسانی قوی را پیاده‌سازی کنند...
در چشم‌انداز به‌سرعت در حال تحول مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، شکاف بین غول‌های اختصاصی و جایگزین‌های متن‌باز به‌طور قابل‌توجهی کاهش یافته است. Starling-7B، مدلی با ۷ میلیارد پارامتر که توسط LMSYS Org توسعه یافته، وارد میدان می‌شود. برخلاف مدل‌های سنتی...
با ادغام مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در برنامه‌های سطح تولید، تغییر از آزمایش‌های گفتگومحور به مهندسی قطعی به امری حیاتی تبدیل شده است. دو ویژگی قدرتمند موجود در اکوسیستم API OpenAI، حالت JSON و فراخوانی توابع موازی هستند...
در منظره مدرن توسعه نرم‌افزار، مدیریت دستی سرورها به گذشته تعلق دارد. برای توسعه‌دهندگان و مدیران سیستم با سطح متوسط تا پیشرفته، توانایی خودکارسازی وظایف تکراری نه تنها یک راحتی، بلکه ضرورتی برای مقیاس‌پذیری، قابلیت اطمینان و امنیت است...