ارزیابی ایجنتهای هوش مصنوعی با بنچمارکهای سنتی LLM فرق داره — این راهنما توضیح میده چطور باید عملکرد واقعی ایجنتها رو درست سنجید.
نوکیا، بوئینگ، TSB — همه یه چیز مشترک دارن: مهندسا مشکل رو میدیدن، ولی ساکت موندن. چون حرف زدن برایشون گرونتر از سکوت بود.
یه جوک قدیمی میگه علوم کامپیوتر دو تا مشکل سخت داره: نامگذاری و cache invalidation. این مقاله ادعا میکنه مشکل سومی هم وجود داره که خیلیها حتی متوجهش نمیشن.
یه بحث قدیمیه که هر روز داغتر میشه: آیا ایجنتهای کدنویس هوش مصنوعی جای برنامهنویسهای انسانی رو میگیرن؟ نویسنده معتقده اصلاً به اون نقطه نرسیدیم.
استک ابزارهای مارکتینگ به پیچیدگی سیستمهای IT رسیده، ولی تیمهای مارکتینگ هنوز با همون رویکرد پروژهمحور قدیمی باهاشون کنار میان.
Harness Engineering یه دوره تخصصیه که یاد میده چطور ایجنتهای هوش مصنوعی مثل Codex و Claude Code رو با قوانین و محدودیتهای دقیق، قابلاعتماد کنی.
امّا برنز، مدیر ارشد فناوری سابق Stripe UK، میگه مدیران محصول هنوز از هوش مصنوعی مثل یه دستیار ساده استفاده میکنن — در حالی که باید به فکر اتوماسیون کامل وظایفشون باشن.
نویسنده در مراحل پایانی پروژههاش با هوش مصنوعی کلافه شده — و این حس رو به یک بینش جالب دربارهی فرصتهای واقعی AI تبدیل کرده.
آزمایشگاه Andon چهار ایستگاه رادیویی راهاندازی کرد که هر کدوم توسط یه مدل هوش مصنوعی اداره میشن — نتیجه شش ماههشون عجیبتر از چیزی بود که انتظارش میرفت.
سالهاست وقتی رشد یه شرکت SaaS کُند میشه، اول سراغ VP of Sales میرن. اما در دنیایی که محصولات ماهی یه بار متحول میشن، این منطق دیگه کافی نیست.
وقتی یه باگ ساده رو درست میکنی و یه جای دیگه میشکنه، یا یه تغییر دو روزه دو هفته طول میکشه — اینا تصادفی نیستن، نشانهی طراحی بدن.
تیمهایی که ایجنتهای هوش مصنوعی رو وارد کارشون میکنن، بهزودی با یه تضاد اساسی روبرو میشن: گردشکار انسانمحور با چرخهی ماشینمحور ایجنت.
یه توسعهدهنده بعد از ۸ سال کار با Tailwind تصمیم گرفت چند سایتش رو به HTML معنایی و CSS خالص مهاجرت بده — نتیجه؟ هم جالب بود هم آموزنده.
هوش مصنوعی صف گزارشهای باگ بانتی رو پر از اسلاپ کرده و حالا حتی بهترین محققان امنیتی هم دارن از این پلتفرمها فاصله میگیرن.
OpenAI هنوز از نظر بنچمارکهای هوش مصنوعی جلوتره، ولی Anthropic در هزینههای سازمانی ازش پیشی گرفته. دلیلش ربطی به مدل نداره.
جان هایمن، CTO بریز، توضیح میده چطور در کمتر از سه ماه یه تیم مهندسی ۳۰۰ نفره رو به استفاده جدی از AI رسوندن — و حالا بیش از ۶۰٪ کدهاشون با AI نوشته میشه.
نوشتن سند مشخصات فیچر (spec) از صفر همیشه سخته. این نویسنده یه روش سهمرحلهای با ابزارهای هوش مصنوعی داره که زمان کار رو از ۴ ساعت به یهونیم ساعت رسونده.
پیپال با ایدهای برای Palm Pilot شروع کرد که تقریباً شکست خورد — تا وقتی تیم فهمید اشتباه چیز اشتباهی رو میفروشه، نه یه تکنولوژی اشتباه.
یه بنیانگذار استارتاپ میپرسه «گسترش بدیم یا عمیقتر بشیم؟» — شریاس دوشی میگه این سوال از اساس اشتباهه و وقت همه رو تلف میکنه.
از فوریه تاکنون بیش از ۵۰ محقق و مهندس SpaceXAI شرکت را ترک کردهاند و رقبایی مثل متا و Thinking Machines Lab بیمعطلی آنها را جذب کردن.