Prompt Engineering

Few-Shot Prompting: بهره‌گیری از مثال‌ها برای افزایش دقت مدل‌های زبانی بزرگ در حوزه‌های خاص

مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) نحوه تعامل توسعه‌دهندگان با هوش مصنوعی را متحول کرده‌اند. اگرچه پرامپت‌دهی بدون نمونه (Zero-shot) امکان پرسش بدون زمینه را فراهم می‌کند، اما اغلب دقت لازم برای وظایف تخصصی را ندارد. در اینجا پرامپت‌دهی با چند نمونه (Few-shot) وارد می‌شود...

Jul 25, 2026
Latest Posts
Open Models

کشف کارایی: نگاهی عمیق به مدل Mixtral 8x7B شرکت Mistral AI

در منظره‌ی به سرعت در حال تحول مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، جستجو برای عملکرد بالا بدون هزینه‌ی سرسام‌آور تعداد پارامترهای عظیم، به یکی از مهم‌ترین تغییرات معماری در سال‌های اخیر منجر شده است: مکانیسم ترکیب متخصصان (MoE). این مدل از آزمایشگاه‌های...

AI APIs

تسلط بر API گوگل جیمینی: راهنمای توسعه‌دهندگان برای یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی چندوجهی

منظره هوش مصنوعی به سرعت از مدل‌های تک‌وجهی متنی به سمت سیستم‌های چندوجهی در حال تغییر است که قادر به درک و تولید همزمان انواع داده‌های پیچیده هستند. در خط مقدم این انقلاب، API جیمینی گوگل قرار دارد. برای توسعه‌دهندگان متوسط و پیشرفته، عبور از تولید متن ساده و بهره‌برداری از قدرت کامل جیمینی نیازمند رویکردی استراتژیک است...

Local AI

تسلط بر استنتاج مدل‌های زبانی بزرگ محلی: بررسی عمیق Text Generation Inference (TGI) هوش مصنوعی هگینگ فیس

با تحولات در حوزه مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، تقاضا برای راه‌حل‌های استنتاجی خصوصی، مقرون‌به‌صرفه و با عملکرد بالا به شدت افزایش یافته است. برای توسعه‌دهندگانی که از APIهای مبتنی بر ابر به استقرار محلی مهاجرت می‌کنند، Text Generation Inference (TGI) هوش مصنوعی هگینگ فیس به عنوان یک راه‌حل پیشرو ظهور کرده است.

Vector Databases

مقیاس‌پذیری هوش: بررسی فنی عمیق پایگاه داده برداری Milvus

در چشم‌انداز سریعاً در حال تحول هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، توانایی ذخیره‌سازی، نمایه‌سازی و بازیابی کارآمد داده‌های با ابعاد بالا حیاتی است. پایگاه‌های داده رابطه‌ای سنتی در مدیریت پیچیدگی جستجوی برداری دچار مشکل هستند که منجر به ظهور راه‌حل‌های تخصصی شده است...

AGI & Research

معماری ذهن: راهنمای توسعه‌دهندگان برای معماری‌های شناختی در هوش مصنوعی عمومی

برای دهه‌ها، جام مقدس هوش مصنوعی، هوش مصنوعی عمومی (AGI) بوده است—سیستم‌هایی که قادر به درک، یادگیری و اعمال دانش در طیف وسیعی از وظایف، مشابه انسان هستند. اگرچه مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) پیشرفت‌های چشمگیری در پردازش زبان طبیعی داشته‌اند، اما اغلب فاقد حافظه پایدار، حلقه‌های استدلال و رفتار هدف‌محوری هستند که شناخت انسان را مشخص می‌کند.

Knowledge Bases

باز کردن قفل مغز دوم شما: راهنمای توسعه‌دهندگان برای یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی در Obsidian

در منظره توسعه مدرن، مدیریت دانش دیگر فقط درباره ذخیره یادداشت‌ها نیست؛ بلکه درباره ایجاد یک سیستم فعال و هوشمند است که بهره‌وری را افزایش می‌دهد. Obsidian با معماری اولویت‌دهی به محلی و مبتنی بر Markdown، به استاندارد پیش‌فرض برای توسعه‌دهندگانی تبدیل شده است که اسناد پیچیده و ویکی‌های شخصی را مدیریت می‌کنند...