آموزش و راهنما
هوش مصنوعی فناوریای است که به ماشینها امکان یادگیری، تصمیمگیری، درک زبان و تولید محتوا میدهد. در این راهنمای جامع با AI، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، هوش مصنوعی مولد، کاربردها، مزایا و ریسکهای آن آشنا میشوید.
آموزش و راهنما
این سیستم بر پایه مجموعهای از مدلهای پیشرفته و در دسترس عموم ساخته شده است، نه اینکه صرفاً یک مدل واحد باشد.
راهنمای API
اگر قصد ساخت AI Agent دارید، انتخاب Framework مناسب یکی از مهمترین تصمیمهای پروژه است. در این مقاله، محبوبترین AI Agent SDKها و Frameworkهای سال ۲۰۲۶ را از نظر معماری، قابلیتها، Multi-Agent، Memory، Tool Calling، MCP، یادگیری، استقرار و موارد استفاده مقایسه میکنیم
آموزش و راهنما
AI Router یکی از مهمترین اجزای زیرساخت هوش مصنوعی مدرن است که درخواستهای کاربران را به مناسبترین مدل هوش مصنوعی هدایت میکند. در این مقاله با مفهوم AI Router، معماری، Auto Routing، Fallback، بهینهسازی هزینه، انتخاب مدل و نحوۀ استفاده از AI Router در API درواره آشنا خواهید شد.
آموزش و راهنما
Multi Provider AI رویکردی برای استفاده همزمان از چندین ارائهدهندۀ مدل هوش مصنوعی است. این معماری به توسعهدهندگان و سازمانها کمک میکند وابسته به یک سرویس نباشند، هزینهها را کاهش دهند، پایداری سیستم را افزایش دهند و بهترین مدل را برای هر درخواست انتخاب کنند.
آموزش و راهنما
Vibe Coding رویکردی جدید در توسعۀ نرمافزار است که در آن توسعهدهنده بهجای نوشتن تمام کدها، با استفاده از مدلهای هوش مصنوعی و ابزارهایی مانند Claude Code، Codex، Cursor و Cline، نرمافزار را از طریق توصیف نیازها و همکاری با یک عامل هوشمند توسعه میدهد.
آموزش و راهنما
Max Tokens یکی از مهمترین پارامترهای مدلهای هوش مصنوعی است که حداکثر تعداد توکنهای قابل تولید در پاسخ را مشخص میکند. در این مقاله با مفهوم Max Tokens، تفاوت آن با Context Window، نحوۀ محاسبۀ توکنها، تأثیر آن بر هزینه و بهترین روشهای استفاده آشنا میشوید.
آموزش و راهنما
Top-k یکی از مهمترین پارامترهای نمونهبرداری (Sampling) در مدلهای زبانی بزرگ است که با محدود کردن تعداد توکنهای قابل انتخاب، تعادل مناسبی بین دقت، تنوع و کیفیت پاسخ ایجاد میکند.
آموزش و راهنما
Top-p یا Nucleus Sampling یکی از مهمترین پارامترهای مدلهای زبانی بزرگ (LLM) است که تعیین میکند مدل از میان چه تعداد توکن محتمل، پاسخ نهایی را انتخاب کند. در این مقاله با نحوۀ عملکرد، تفاوت آن با Temperature، بهترین تنظیمات و کاربردهای عملی Top-p در APIهای هوش مصنوعی آشنا میشوید.
آموزش و راهنما
Inference یا استنتاج، فرایندی است که در آن یک مدل آموزشدیده ورودی را پردازش کرده و خروجی تولید میکند. در این مقاله با مفهوم Inference، تفاوت آن با Training و نقش آن در APIهای هوش مصنوعی آشنا میشوید.
آموزش و راهنما
Prompt Engineering یا مهندسی پرامپت، فرایند طراحی و بهینهسازی دستورهایی است که برای مدلهای هوش مصنوعی ارسال میشوند. در این مقاله با اصول، تکنیکها و کاربردهای Prompt Engineering آشنا میشوید.
آموزش و راهنما
Batch API روشی برای پردازش گروهی و غیرهمزمان تعداد زیادی درخواست در APIهای هوش مصنوعی است. در این مقاله با مفهوم Batch Processing، مزایا، کاربردها و تفاوت آن با درخواستهای بلادرنگ آشنا میشوید.