در منظره توسعه نرم‌افزار مدرن، توسعه‌دهندگان اغلب با چالش یکپارچه‌سازی سرویس‌های ناهمگون مواجه هستند. چه در حال اتصال سنسور رزبری پای به داشبورد ابری باشید، چه ارکستراسیون میکروسرویس‌ها، یا ساخت یک پایپلاین اتوماسیون قوی برای دستگاه‌های خانه هوشمند، کدهای تکراری...
با تکامل مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) از تولیدکنندگان ساده متن به موتورهای استدلال قدرتمند، پارادایم توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی تغییر کرده است. ما دیگر تنها از یک مدل نمی‌خواهیم به سوالی پاسخ دهد؛ بلکه سیستم‌هایی می‌سازیم که در آن‌ها مدل‌های تخصصی برای حل مسائل پیچیده با هم همکاری می‌کنند.
منظره هوش مصنوعی به سرعت از تعاملات تک‌مدلی و ایزوله به سمت اکوسیستم‌های پیچیده و همکاری‌جویانه در حال تحول است. در خط مقدم این تغییر، سیستم‌های چندعاملی (MAS) قرار دارند. برخلاف برنامه‌های سنتی یکپارچه، MAS از چندین موجود خودمختار استفاده می‌کنند...
در چشم‌انداز سریعاً در حال تحول یادگیری ماشین، توانایی ردیابی، تجسم و اشکال‌زدایی از آزمایش‌ها نه یک لوکس، بلکه یک ضرورت است. با پیچیده‌تر شدن مدل‌ها و بزرگ‌تر شدن مجموعه‌های داده، روش‌های ثبت سنتی پاسخگو نیستند. اینجاست که Weights & Biases (W&B) وارد میدان می‌شود...
به عنوان توسعه‌دهندگان، ما بر پایه قطعیت رشد می‌کنیم. یک تست واحد یا پاس می‌شود یا شکست می‌خورد. اما با ادغام مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، این منطق دودویی دیگر کارایی ندارد. در این مقاله، روش‌های نوین ارزیابی هوش مصنوعی را بررسی می‌کنیم.
هم‌زمان با ادغام سریع مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در زیرساخت‌های تولیدی سازمان‌ها، بحث‌ها به‌طور خطرناکی از «چگونه این را بسازیم؟» به «چگونه این را ایمن کنیم؟» تغییر یافته است. در حالی که احراز هویت هویت کاربر را تأیید می‌کند، مجوزدهی تعیین می‌کند که آن کاربر به چه چیزی در ...
با مقیاس‌پذیری مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، گلوگاه از محاسبات به ارتباطات منتقل شده است. زمان انتظار برای همگام‌سازی گرادیان‌ها در هزاران GPU می‌تواند از زمان محاسبات واقعی بیشتر شود.