یه مشکلی که موقع کار با LLMها خیلی زود خودش رو نشون میده، مصرف بالای توکنه.

مخصوصاً وقتی با چیزهایی مثل لاگ‌های سرور، خروجی‌های RAG یا contextهای خیلی بزرگ کار می‌کنی.

یه عالمه اطلاعات وارد context میشه که لزوماً همه‌شون برای مدل ضروری نیستن؛ ولی در نهایت بابت همون‌ها هم توکن مصرف میشه.

چند وقتیه با Headroom آشنا شدم و ایده‌ش برام جالب بود.

قبل از اینکه هدروم context رو به مدل بده، سعی می‌کنه اطلاعات رو فشرده‌تر کنه و حجم توکن‌های مصرفی رو پایین بیاره.

نکته خوبش هم اینه که قرار نیست کدت رو از اول تغییر بدی؛ عملاً مثل یه لایه بین Agent و مدل قرار می‌گیره.

برای تست هم خیلی ساده راه میفته:

pip install "headroom-ai[all]" headroom wrap claude

با ابزارهایی مثل Claude Code، Cursor و Codex هم می‌تونه استفاده بشه.

طبق بنچمارک‌ها و توضیحات خود پروژه، تو بعضی workloadها کاهش مصرف توکن حتی به حدود ۹۵٪ هم می‌رسه؛ البته طبیعتاً نباید انتظار داشت هر پروژه‌ای دقیقاً همین نتیجه رو بگیره.

به نظرم برای کسایی که با RAG، Agentها و contextهای سنگین کار می‌کنن، حداقل ارزش یه تست رو داره.

#هوش_مصنوعی
#LLM
#RAG
#AI
#MachineLearning
#ClaudeCode
#Cursor
#Codex

این OpenAI یک ابزار امنیتی جدید معرفی کرده؛ البته معرفی رسمی نه

اسم این ابزار Codex Security CLIـه و برای پیدا کردن آسیب‌پذیری‌های امنیتی داخل Repositoryها طراحی شده.

ایده‌اش نسبتاً ساده‌ست:

🔹 مخزن رو بررسی می‌کنه

🔹 آسیب‌پذیری‌های احتمالی رو پیدا می‌کنه

🔹 نتایج رو تحلیل می‌کنه

🔹 در نهایت یک گزارش امنیتی ارائه می‌ده

این پروژه فعلاً در مرحله Preliminary Launch قرار داره و به‌صورت Open Source منتشر شده.

چیزی که برای من جالبه، ترکیب Coding Agent با Security Analysis؛ یعنی به‌جای اینکه فقط از AI برای نوشتن کد استفاده کنیم، ازش برای پیدا کردن مشکلات امنیتی داخل کدی که قبلاً نوشته شده هم استفاده کنیم.

اگر این مسیر درست پیش بره، می‌تونه برای Security Review و Code Auditing خیلی جالب باشه.

لینک : مخزن

#هوش_مصنوعی
#امنیت_سایبری
#امنیت_نرم_افزار
#برنامه_نویسی
#کدنویسی
#آسیب_پذیری

#AI
#CyberSecurity
#SoftwareSecurity
#Coding
#CodeSecurity
#AIEngineering
#Codex
#OpenAI

به نظرم GrokBot از خیلی جهات هنوز پشت Codex و GPT Work قرار داره، اما یک ایده‌ی جالب در تجربه کاربری داره: شخصیت دادن به نشست‌های گفتگو.

در این مدل، Agent در واقع یک نشست مشخص با اسم، هدف، دستورالعمل و مهارت‌های مخصوص خودشه.

یعنی به‌جای اینکه برای هر کار یک چت جدید بسازیم، چند Agent مشخص داریم:

🧑‍💻 برنامه‌نویسی
📊 تحلیل داده
📰 اخبار
🤖 دستیار شخصی

از طرفی Automation و Cronjob هم داخل همون نشست قرار می‌گیرن، در حالی که مهارت‌ها و افزونه‌ها می‌تونن بین Agentها مشترک باشن.

#هوش_مصنوعی

#Agents
#Grok
#Codex
#AIUX