زیرساخت ابری مدرن به تعادلی بین جداسازی سختگیرانه و کارایی بالای منابع نیاز دارد. در حالی که مجازی‌سازی کامل مرزهای امنیتی برتری ارائه می‌دهد، اغلب با سربار قابل توجهی همراه است. در مقابل، کانتینرسازی سرعت و تراکم را فراهم می‌کند اما هسته میزبان را به اشتراک می‌گذارد که ریسک‌هایی ایجاد می‌کند...
ساخت سیستم‌های پهنای باند بالا تنها درباره مدیریت ترافیک بیشتر نیست؛ بلکه درباره بقا در برابر نوسانات ترافیک بدون خرابی است. در میکروسرویس‌های واکنشی، دو مفهوم برای پایداری غیرقابل مذاکره هستند: بازخورد (Backpressure) و انعطاف‌پذیری. اگرچه اغلب با هم ذکر می‌شوند، اما اهداف متفاوتی دارند. بازخورد مکانیسمی است که منبع را کند می‌کند...
مقدمه با افزایش قدرت مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، همسوسازی آن‌ها با ارزش‌های انسانی همچنان یک چالش حیاتی است. یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF) سنتی به شدت به ارزیابان انسانی برای برچسب‌گذاری داده‌ها وابسته است، که این فرآیند پرهزینه، کند و مقیاس‌پذیری آن دشوار است...
برای توسعه‌دهندگانی که پایگاه‌های دانش یا خطوط لوله داده می‌سازند، PDF اغلب آزاردهنده‌ترین قالب برای پردازش است. برخلاف HTML یا JSON، PDF یک زبان نشانه‌گذاری نیست؛ بلکه یک ظرف برای دستورالعمل‌های نمایش است. این به این معنی است که «متن» در یک PDF یک جریان خطی از کاراکترها نیست، بلکه مجموعه‌ای از گلیف‌های قرار داده‌شده است...
در چشم‌انداز در حال تحول سریع مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و هوش مصنوعی مولد، صرفاً ساخت اپلیکیشن‌های محکم دیگر کافی نیست. با افزایش پیچیدگی این سیستم‌ها، نیاز به مشاهده‌پذیری هوش مصنوعی حیاتی می‌شود. توسعه‌دهندگان اغلب در مورد نحوه تعامل مدل‌های خود با داده‌ها، دلایل تولید خروجی‌های خاص و محل گلوگاه‌های عملکردی، در تاریکی مطلق هستند...
مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) قابلیت‌های چشمگیری در کارهای عمومی نشان داده‌اند، اما قابلیت اطمینان واقعی آن‌ها نه با حالت متوسط، بلکه با دم توزیع سنجیده می‌شود. ما اغلب از نمرات بالای بنچمارک یک مدل می‌شنویم، اما این متریک‌ها اغلب در ثبت شکست‌های ظریف و وابسته به زمینه که در محیط‌های تولیدی رخ می‌دهند، ناکام می‌مانند...
قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا چارچوب نظارتی سخت‌گیرانه‌ای را، به‌ویژه برای سیستم‌های هوش مصنوعی پرخطر، معرفی کرده است. یکی از مهم‌ترین الزامات، نگهداری لاگ‌های جامع برای پایش پس از بازار و پاسخگویی است. برای توسعه‌دهندگان و مسئولان انطباق، چ...