یه فریمورک متنباز که با جیلبریک و تزریق پرامپت به جون چتبات و ایجنت خودت میافته تا قبل از مهاجم واقعی، نشت داده و سوگیری رو پیدا کنی.
وید فوستر، مدیرعامل زاپیر، روبریک سنجش مهارت کار با AI رو باز کرده و تو یه پادکست دو سند واقعی مدیر محصول رو با همون معیارها نمره داده.
جف گوتلف میگه وقتی مصرفکنندهٔ محصول یه ایجنت خودمختاره، تیمها بیسروصدا آدم رو از هدف حذف میکنن و ماشین رو جاش میذارن، چون اندازهگیری ماشین خیلی راحتتره.
با آپدیت جدید CLI میتونی سشنهای ابری Devin رو از همون ترمینال بسازی و هدایت کنی، بعد لپتاپو ببندی و کار تو پسزمینه ادامه پیدا کنه.
تیم مهاجرت ابری اطلسین برای تست ابزارهاش به دیتاستهای غولپیکر جیرا و کانفلوئنس نیاز داشت. راهحلشون این بود که ساخت ردیفها رو از وصل کردن رابطهها جدا کنن.
قابلیت Data Pipelines حالا اجازه میده تیمها قبل از اینکه تلهمتری ذخیره و تحلیل شه، نویزش رو بگیرن و مسیر و لایهٔ هزینهاش رو خودشون مشخص کنن.
ویتالیک بوترین یه معیار ساده برای سنجیدن استدلالها پیشنهاد میده: اگه یه شیوهٔ فکر کردن بتونه هر نتیجهای رو توجیه کنه، در واقع هیچی نمیگه.
طراح اصلی Help Scout میگه هوش مصنوعی با دیزاین سیستم قدیمیشون عملاً هیچ کاری نمیتونست بکنه، برای همین کل سیستم رو از نو چید تا برای ماشین خوانا بشه.
تحلیل Toby Ord از دادههای OpenAI نشون میده زیاد کردن تعداد ایجنتها خیلی کمتر از طولانیکردن استدلال یه ایجنت جواب میده؛ سود اصلیش جای دیگهایه.
قرار بود یه اپل پنسل کوتاهتر مخصوص گوشی تاشوی اپل ساخته بشه که به سمت لولا بچسبه، ولی قبل از تولید انبوه به مشکل فنی خورد و پروژه تعطیل شد.
ایجنتها ساختن نرمافزار رو انقدر ارزون کردن که میشه اپی ساخت که فقط خودت ازش استفاده کنی، ولی وقتی پای چند هزار کاربر وسط باشه «خوب» یه هدف متحرکه.
کوئن یه محیط پنجپلتفرمی متنباز کرده که ایجنت باید توش یه اپ در حال اجرا رو از نو بسازه؛ نتیجهش میگه مدلهای امروزی هنوز فاصله دارن.
Nathan Lambert متن آمادهشدهاش برای کنگره رو منتشر کرده: آمار دانلود، بنچمارک و مقالههای arXiv همه یه چیزو میگن، رهبری مدلهای باز دست چین افتاده.
کیساستادیهای طراحی معمولا با «ازم خواستن این رو بسازم» شروع میشن. نویسنده میگه اگه یه پاراگراف قبلترش بنویسی، کل روایت عوض میشه.
تیم Archestra مدل سریع Jev رو کنار Sonnet 5 و چند مدل متنباز روی ۱۰۰ فراخوان واقعی Claude Code سنجید؛ جالب اینجاست که مدلی که بالاترین دقت رو گرفت، خطرناکترین خطاها رو داشت.
ادوبی پتنتی ثبت کرده که بهجای منتظر موندن برای پرامپت شما، از روی چیزی که موس روش میره خودش پرامپت رو میسازه و محتوا رو از قبل تولید میکنه.
تراشه تازه Zhenwu V900 سه برابر نسل قبلی کار میکنه و میشه تا ۵۰۰ هزارتاش رو کنار هم گذاشت؛ هدف بعدی، یه مدل با ۵ تا ۱۰ تریلیون پارامتره.
تستهای لینیر از اول سال تقریباً چهار برابر شدن، ولی انتظار هر PR روی CI از بیشتر از ۶ دقیقه به کمی بالای ۵ دقیقه رسیده.
گزارش جدید MiMo-V2.6 میگه پاداش دودویی قبول یا رد، ایجنتها رو به نوشتن پچهای شلخته عادت میده؛ راهحلشون نمره دادن گروهی به کیفیت پچهاست.
پنج سناریوی خطرناک، سه سیاست رباتیک و ۳۰۰ اجرای واقعی: نتیجه اینه که رباتها تقریبا همیشه دستور رو انجام میدن، حتی وقتی آخرش آسیب جدیه.