حقوق اولت، سقف درآمد آینده‌ت رو تعیین نمی‌کنه!

خیلی از مهندس‌ها کارشون رو با حقوق‌های خیلی معمولی شروع می‌کنن اما چند سال بعد به درآمدهای فوق‌العاده بالا می‌رسن. این جهش ربطی به هوش خدادادی نداره.

نتیجه سرمایه‌گذاری مداوم روی خودته، دقیقاً وقتی که بقیه توی منطقه امنشون جا خوش کردن!

یادگیری یک ابزار جدید، ساخت یک پروژه واقعی بیشتر و تسلیم نشدن توی مصاحبه‌ها، کم‌کم روی هم جمع میشن تا بالاخره یک فرصت golden همه‌چیز رو تغییر بده.

رشد شغلی یه شبه اتفاق نمی‌افته، ولی اثر مرکبش غوغا می‌کنه.

شما برای رشد امسالتون چه برنامه‌ای دارین؟

#رشد_شغلی
#توسعه_فردی
#برنامه‌نویسی
#CareerGrowth
#SoftwareEngineering
#Mindset

دوستان در حال برنامه‌ریزی برای ضبط اپیزودهای جدید پادکست «CodeNeuron» هستیم و دوست داریم موضوعات دقیقاً بر اساس دغدغه‌ها و نیازهای شما انتخاب بشه.

​توی دنیای هوش مصنوعی، توسعه نرم‌افزار، معماری سیستم، مهندسی نرم‌افزار یا چالش‌های فنی و شغلی، دوست دارین در مورد چه موضوعاتی بیشتر صحبت کنیم؟
​چه مفهومی هست که احساس می‌کنید گنگ مانده یا نیاز به شکافتن داره؟

​دوست دارین بیشتر وارد مباحث عمیق و فنی بشیم یا چالش‌های نرم و تجربیات واقعی شغلی؟

​موضوعات، سوالات یا چالش‌های مد نظرتون رو برامون بنویسید تا توی اپیزودهای بعدی به شکل تخصصی و کاربردی بهشون بپردازیم!

#موقت

تا حالا فکر کردید چرا گاهی اوقات چت‌جی‌پی‌تی بهتون می‌گه من نمی‌تونم به اینترنت وصل شم یا فلان فایل رو باز نمی‌کنه؟

تا دیروز روش کار هوش مصنوعی این بود که توسعه‌دهنده‌ها باید یه سری مهارت (Skill) اختصاصی برای هر ربات می‌نوشتند. یعنی مثلاً یه کد مینوشتند که اگه کاربر گفت فلان، برو تو گوگل درایو بگرد. این کار مثل این بود که برای هر وسیله‌ی برقی خونه، یه کلید جداگانه بسازید! خیلی محدودکننده بود.

اما الان یه تغییر خفن به اسم MCP (مدل پروتکل ارتباطی) اومده وسط.
فرض کنین هوش مصنوعی یه مغز خفن ولیisolated (منزوی) هست. پروتکل جدید MCP مثل یه سوکت و پریز استاندارد جهانی می‌مونه. به جای اینکه برای هر ابزار یه کد جدید بنویسیم، این پروتکل به هوش مصنوعی یاد میده چطور خودش مستقیماً به ابزارهای مختلف وصل بشه، فایل‌ها رو بخونه و حتی تو دیتابیس‌ها بگرده!

دیگه خبری از ربات‌های تک‌کاربره نیست 
الان دیگه نیاز نیست برای هر کار یه ربات جدا بسازیم. با MCP، یه هوش مصنوعی می‌تونه همزمان ایمیل‌هاتو چک کنه، تو اسلک پیام بده و فایل‌های اکسل رو هم آپدیت کنه.

#MCP 
#AITools
#SkillVsMCP
#هوش_مصنوعی
#ابزارهای_هوش_مصنوعی

واقعاً فکر می‌کنین اون ور آبی که می‌گن، برا برنامه‌نویس‌ها و متخصص‌های داده چقدر گنده‌ست؟ امروز یه گشتی تو گزارش‌های جهانی زدم و دیدم آمارها چیز دیگه‌ای نشون میدن.

رفتم تو گزارش‌های معتبر جهانی گشتم و یه سری آمارهای واقعی و عینی استخراج کردم که واقعاً ارزش دارن بشنوین:

۱. بحران مهارت‌ها تو کشورهای ثروتمند:
طبق گزارش مدیریت منابع انسانی، الان تو آمریکا و اروپا حدود ۷۵ درصد از مدیرها می‌گن نمیتونن نیروی متخصص پیدا کنن. یعنی اونا پول دارن و پروژه دارن، اما آدم مناسب براشون پیدا نمیشه!

۲. رشد دیوانه‌وار کار ریموت:
تو آمارهای لینکدین نشون میده که تعداد آگهی‌های کاری ریموت تو سطح جهانی نسبت به قبل از کرونا، بیش از دو برابر شده. شرکت‌های بزرگ دیگه محدود به یه شهر نیستن و حاضران از هر کشوری نیرو بگیرن.

۳. تفاوت فاحش درآمد:
طبق آمارهای رسمی مایکروسافت در مورد وضعیت توسعه‌دهنده‌ها، میانگین درآمد یک برنامه‌نویس یا متخصص داده تو آمریکای شمالی سالی حدود ۱۱۰ تا ۱۲۰ هزار دلاره. این عدد تو کشورهای اروپای غربی حدود ۶۰ تا ۷۰ هزار دلاره. تفاوت این اعداد با درآمد ریالی واقعاً یه شکاف بزرگه.

۴. هوش مصنوعی بیکار نکرد، بلکه تقاضا رو عوض کرد:

تو گزارش گیت‌هاب نشون میده که با وجود ترس از هوش مصنوعی، تقاضا برای استخدام مهندس‌هایی که بتونن با ابزارهای هوش مصنوعی کار کنن تو سال گذشته بیش از ۲۰ درصد رشد داشته. پس بازار دنبال آدم‌های سنتی نیست، دنبال آدم‌های آپدیت شده.

خلاصه اینکه آمارها نشون میدن بازار کار خارج از کشور، به خصوص تو حوزه‌های تکنولوژی و داده، خیلی تشنه‌ی نیروی متخصصه و این یه فرصت عالی برای کسانیه که مهارت واقعی دارن و زبانشون رو تقویت کردن.

#JobMarket
#RemoteWork
#TechJobs
#Career
#DataScience
#بازار_کار
#کار_ریموت
#مهاجرت_کاری
#تکنولوژی
#آینده_شغلی

یه تحول عجیب توی صنعت داره اتفاق می‌افته.

با هوش مصنوعی، از برنامه‌نویس تبدیل شدیم به معمار نرم‌افزار. مسئولیت‌مون رفت بالا. تصمیم‌هامون رفت بالا. عمق کارمون رفت بالا.

ولی حقوق؟ همونجاست. شاید هم کمتر.

ما داریم کار ارزشمندتری می‌کنیم ولی پول کمتری می‌گیریم. این یه معکوس‌سازی عجیبه. ابزار قوی‌تر، نقش مهم‌تر، ولی بازار داره ارزش رو جای دیگه حساب می‌کنه.

شاید مشکل این باشه که معماری رو هنوز به عنوان مهارت نمی‌فهمن. هنوز دارن خط کد رو می‌شمارن، نه تصمیم فنی رو.

وقتی AI کد می‌زنه، ارزش واقعی شما توی فکر کردنه. ولی اگه بازار هنوز داره کد رو وزن می‌کنه، شما دارید توی یه سیستم قدیمی ارزش‌گذاری میشید.

فکر می‌کنی این شکاف قابل پر شدنه، یا داریم به سمت یه استاندارد جدید از ارزش‌گذاری می‌ریم؟

#هوش_مصنوعی
#معماری_نرم‌افزار
#برنامه‌نویسی
#توسعه_نرم‌افزار

#AI
#SoftwareArchitecture
#Programming
#Salary
#JobMarket
#SoftwareDevelopment
#Career

هوش مصنوعی الان بخشی جدایی‌ناپذیر از توسعه‌ی نرم‌افزار شده.

ولی یه مشکل بزرگ داره راه می‌افته: گرون شدن.

ابزارهای AI داره از دسترس آزادکارها و کسب‌وکارهای کوچک دور می‌شه. وقتی API گرون بشه، subscription بالا بره، یا limit بذارن، کی می‌تونه بپردازه؟ فقط شرکتای بزرگ.

ما داریم یه شکاف جدید می‌سازیم. نه دیجیتال، نه اقتصادی. یه شکاف توانایی.

شرکتای بزرگ با AI حجم کار رو می‌برن بالا. آزادکارا و استارتاپا نمی‌تونن هزینه‌ی ورود رو بدن. نتیجه؟ انحصار بیشتر، نوآوری کمتر.

این ابزار قرار بود دموکراتیزه کنه. داره برعکسش می‌شه.

فکر می‌کنی این شکاف قابل پر شدنه، یا داریم به سمت یه اکوسیستم دو لایه‌ای می‌ریم؟

#هوش_مصنوعی
#توسعه_نرم‌افزار
#استارتاپ
#فریلنس
#دموکراتیزه_تکنولوژی

#AI
#SoftwareDevelopment
#Freelance
#Startup
#TechEconomy
#Monopoly
#TechDivide
#SmallBusiness
#FutureOfWork
#Accessibility

یه واقعیت تلخ توی دنیای توسعه وجود داره: ۹۰٪ از ما داریم  عمل می‌کنیم، نه فکر می‌کنیم.

می‌بینی که  داکر فایل نوشته:

FROM ubuntu

برای یه web app ساده. در حالی که می‌تونست روی Alpine یا مشابهش باشه و بیست برابر سبک‌تر.

این فقط یه اشتباه فنی نیست؛ یه نشونه از فقدان تفکر انتقادی‌ست. وقتی حجم بیست برابر می‌شه، هزینه‌ی انتقال، زمان deploy، و سطح حمله هم همین‌قدر بزرگ‌تر می‌شن.

ما داریم با ابزارهای مدرن، روش‌های قدیمی رو تکرار می‌کنیم. سرعت بالا رفته، اما دقت پایین اومده.

هوش مصنوعی می‌تونه کد بنویسه، ولی تصمیم‌گیری رو نه. انتخاب پایه‌ی درست،  کار انسانه.

آیا ما داریم توسعه‌دهنده می‌شیم یا فقط کپی‌کننده؟

#هوش_مصنوعی
#مهندسی_نرم‌افزار
#Docker
#DevOps
#AI
#SoftwareEngineering
#CloudComputing
#CriticalThinking

خیلی ساکت و مخوف open ai مترجم مستقل اش رو آورده بالا

https://chatgpt.com/translate

احتمالا رقیب خوبی برای Google translate بشه!

#open_ai
#Ai

اصولا تیم امنیتی یه بار توی سال pentest می‌گیره. مهاجم هر روز.
ولی در حال حاضر ضعف زیادی توی قسمت سایبری در کشور وجود داره

همین فاصله، کل دلیلِ نفوذه. Strix این شکاف رو می‌بنده. pentest رو از تقویمی درمیاره، مداومش می‌کنه.

این scanner نیست که flag احتمالی بده. agentهاش مثل مهاجم واقعی رفتار می‌کنن: اپلیکیشن شما رو داینامیک اجرا می‌کنن، آسیب‌پذیری‌ها رو chain می‌زنن، هر یافتی رو با exploit کارکردنی ثابت می‌کنن. PoC نداری، ticket نداری.

تنها هم کار نمی‌کنه. چندتا agent تخصصی به صورت موازی recon، exploitation و post-exploitation رو اجرا می‌کنن. یافته‌ها رو share می‌زنن و chain می‌کنن، دقیقاً مثل یه red team واقعی.

یه repo بهش بدین، یه اپلیکیشن لایو، یا حتی یه spec OpenAPI/Postman. خودش همه endpointها رو تست می‌کنه، نه اینکه بی‌هدف crawl کنه.


curl -sSL strix.ai/install | bash


سؤال من اینه: وقتی مهاجم هر روز تمرین می‌کنه، چرا تیم امنیتی هنوز داره برای یه بار توی سال برنامه‌ریزی می‌کنه؟


#امنیت_سایبری
#پنتست
#DevSecOps
#RedTeam
#AppSec
#CyberSecurity
#Strix

همه دارن AI agent ریلیز می‌کنن.
ولی انگار هیچ‌کس چک نمی‌کنه که اون agent واقعاً توی کاری که بهش دادن می‌مونه.

این مشکلیه که هر تیم production AI بالاخره باهاش گیر می‌کنه.

یه agent می‌سازی برای یه کار مشخص. ابزار می‌دیش. دسترسی می‌دیش. ولی boundary کجاست؟ وقتی خودش شروع می‌کنه به تصمیم‌گیری، چطوری مطمئن میشی که هنوز داره همون کاری رو می‌کنه که بهش گفتی؟

به نظر می‌رسه الان همه سرعت رو با مسئولیت اشتباه گرفتن.

این boundary control رو کی قراره جدی بگیره؟


#هوش_مصنوعی
#ایجنت
#امنیت

#AI_Agent
#ProductionAI
#AI_Safety
#BoundaryControl
#AI_Engineering

یه چیز جالب بهتون بهتون بگم.

بپرس از ChatGPT: بهترین لپ‌تاپ برای دانشگاه.
بعد از Claude بپرس.
بعد از   Gemini  بپرس.

احتمالاً پاسخ‌های متفاوتی می‌گیری.

حالا یه سایت هست که همین سوال دقیق رو توی ChatGPT، Claude، Gemini و Grok مقایسه می‌کنه.

اعتیادآور می‌شه. شروع می‌کنی به پرسیدن:

• بهترین گوشی
• بهترین کفش دویدن
• بهترین ابزار AI
• بهترین هدفون
• بهترین اپ ایمیل

و می‌بینی هر AI متفاوت فکر می‌کنه.

می‌فهمی که AI داره به آرومی تعیین می‌کنه میلیون‌ها نفر هر روز چی کشف می‌کنن.

🌐 100questionsai.com


ولی اگه هر AI یه دنیا متفاوت نشون بده، ما داریم واقعیت رو می‌بینیم یا داریم از یه آینهٔ خاص نگاه می‌کنیم که کسی برامون انتخاب کرده؟


#هوش_مصنوعی
#ChatGPT
#Claude
#Gemini
#Grok
#AIComparison 
#AlgorithmicBias

💎 دوره‌ای برای ورود جدی به دنیای Transformer و LLMها

اگر می‌خوای بفهمی مدل‌های زبانی مدرن دقیقاً چطور ساخته می‌شن و معماری Transformer چه نقشی در شکل‌گیری LLMهای امروزی داشته، این دوره می‌تونه نقطه شروع خیلی خوبی باشه. 🚀


در این دوره از مباحث پایه NLP شروع می‌شه و قدم‌به‌قدم به معماری Transformer، مدل‌های زبانی بزرگ و تکنیک‌های بهینه‌سازی اون‌ها می‌رسه.

📚 موضوعاتی مثل:
▫️ تکامل روش‌های NLP
▫️ معماری و اجزای Transformer
▫️ نحوه کار LLMها
▫️ تکنیک‌های آموزش و بهینه‌سازی مدل‌ها
▫️ پیاده‌سازی و تمرین‌های عملی


🔗 مشاهده دوره

اگر هدفت اینه که به‌جای استفاده صرف از LLMها، واقعاً سازوکار پشت اون‌ها رو یاد بگیری، این دوره ارزش بررسی داره. 🧠

#هوش_مصنوعی
#LLM
#Transformer
#MachineLearning
#NLP
#DeepLearning

🔥 اگه با LLM و AI Agentها کار می‌کنی، این پروژه رو ببین!

در واقع یه پلتفرم متن‌باز و تقریباً همه‌کاره‌ست که کلی از چیزهایی که برای ساخت و مدیریت سیستم‌های AI لازم داری رو یکجا جمع کرده.

مثلاً:
🤖 مدیریت و اجرای AI Agentها
🔀 مسیریابی هوشمند بین مدل‌های مختلف
🤝 ارتباط بین Agentها با A2A
🧠 پشتیبانی از RAG و Knowledge Base
📊 مانیتورینگ و مشاهده عملکرد سیستم با OpenTelemetry و Prometheus
حتی می‌تونی Claude Code، Codex یا Cursor رو از طریق یک Gateway به مدل‌ها و ابزارهای مختلف وصل کنی.

در واقع دوستان یعنی به‌جای اینکه برای هر بخش یه سرویس جدا راه بندازین، Archestra تلاش می‌کنه همه این قطعات رو توی یه پلتفرم واحد جمع کنه.

📌 اگر روی LLM، MCP، AI Agent یا معماری سیستم‌های Agentic کار می‌کنی، ارزش داره حداقل یه بار بررسیش کنی.

🔗 لینک پروژه : ARCHESTRA

#هوش_مصنوعی
#LLM
#AIAgents
#MCP
#RAG
#OpenSource

⌨️ اگر واقعاً می‌خوای ساخت AI Agent رو یاد بگیری، فقط با یک دمو جلو نرو.

چیزی که تو خیلی از آموزش‌های Agent دیدم اینه که همه‌چیز تا وقتی خوبه که دقیقاً همون سناریوی آموزش رو اجرا کنی.

یک Agent می‌سازن، چند تا Tool بهش وصل می‌کنن، اجرا می‌شه و تمام.

اما وقتی بخوای همون معماری رو برای یک مسئله‌ی واقعی تغییر بدی، تازه مشکلات اصلی خودشون رو نشون می‌دن:

ارزیابی عملکرد Agent چطور انجام بشه؟

اگر مدل تصمیم اشتباه گرفت، Human-in-the-loop کجا وارد بشه؟

حافظه رو چطور اضافه کنیم؟

و مهم‌تر از همه، چطور بفهمیم Agent واقعاً بهتر شده یا فقط یک دمو قشنگ‌تر ساخته‌ایم؟

برای همین، چیزی که در آموزش Agents from Scratch از LangChain برام جالب بود، تمرکز روی کل چرخه‌ی ساخت Agent بود؛ از پیاده‌سازی و تست گرفته تا ارزیابی، Human-in-the-loop، Memory و اتصال به APIهای واقعی.



لینک مخزن :Agent from scratch

#هوش_مصنوعی
#ایجنت_هوش_مصنوعی


#AI
#AIAgents
#MachineLearning
#Programming
#LangChain
#LLM
#AIEngineering

🧩 آیا ام‌سی‌پی واقعاً مرده؟

مدتی که با ایجنت‌ها و ابزارهای مختلف کار کردم، چیزی که بیشتر از خودِ ام‌سی‌پی توجهم رو جلب کرد این بود که اضافه کردن یک استاندارد جدید، همیشه به معنی ساده‌تر شدن معماری نیست.

ایده‌ی ام‌سی‌پی روی کاغذ خیلی خوبه:
اینکه ایجنت بتونه به ابزارها و سرویس‌های مختلف، با یک روش استاندارد دسترسی داشته باشه.

اما وقتی واقعاً تعداد ابزارها زیاد می‌شه، مشکلات خودشون رو نشون می‌دن.

هر ابزار یعنی یک تعریف جدید، اطلاعات بیشتر در حافظه‌ی متنی، انتخاب‌های بیشتر برای ایجنت و در بعضی موارد، هزینه و پیچیدگی بیشتر.

حتی ممکنه برای کاری که با یک تابع ساده یا یک رابط برنامه‌نویسی کاربردی قابل انجامه، یک لایه‌ی کامل ام‌سی‌پی اضافه کنیم.
اینجاست که به نظرم سؤال درست این نیست که:

ام‌سی‌پی مرده یا نه؟
سؤال بهتر اینه:
یا اینجا واقعاً به ام‌سی‌پی نیاز داریم؟
اگر فقط یک سرویس مشخص داریم، شاید همان رابط برنامه‌نویسی کافی باشه.
اگر یک دستور مشخص داریم، شاید خط فرمان انتخاب بهتری باشه.

اما وقتی چند ایجنت مختلف باید به مجموعه‌ای از ابزارها و منابع مشترک دسترسی داشته باشن، اونجاست که ارزش ام‌سی‌پی بیشتر خودش رو نشون می‌ده.
چیزی که برای من از این بحث مهم‌تره اینه که ابزار بیشتر، لزوماً ایجنت بهتر نمی‌سازه.

گاهی دقیقاً برعکس اتفاق می‌افته.
هر ابزار جدید یعنی یک انتخاب جدید برای ایجنت و یک مسیر احتمالی جدید برای اشتباه کردن.

بنابراین فکر نمی‌کنم ام‌سی‌پی «مرده» باشه.
احتمالاً چیزی که داره تغییر می‌کنه، نگاه ما بهشه.

ام‌سی‌پی قرار نیست راه‌حل همه‌چیز باشه؛ باید جایی استفاده بشه که واقعاً ارزش استانداردسازی و اتصال بین ایجنت و ابزار رو ایجاد می‌کنه.

هر انتزاعی وقتی بیش از حد استفاده بشه، خودش تبدیل به پیچیدگی می‌شه.
ام‌سی‌پی هم از این قاعده مستثنی نیست.

#هوش_مصنوعی 
#برنامه_نویسی
#AI
#AIAgents
#MCP
#LLM
#AgenticAI

🧠 فکت:

می‌تونی فکر کردن رو بسپری به هوش مصنوعی.

اما نمی‌تونی فهمیدن رو بسپری بهش.
هوش مصنوعی می‌تونه برات تحلیل کنه، ایده بده و حتی تصمیم‌های مختلف رو پیشنهاد بده.


اما اگه خودت موضوع رو نفهمیده باشی، نمی‌تونی بفهمی کِی داره اشتباه می‌کنه.

#هوش_مصنوعی
#برنامه_نویسی
#یادگیری
#تکنولوژی
#AI

کلافه نشدید از بس هر روز یک اسم سه حرفی جدید می‌سازن و باهاش پُز میدن؟

واقعاً کل این صنعت شده بازی با کلمات!

ملت سر چیزایی با هم دعوا می‌کنن که چند نفر دیگه سر صبحی نشستن اختراع کردن.

بیاین این اسم‌های عجیب‌وغریب رو بشکافیم، ببینیم تهش هیچی نیست:

بهش میگن RLM: تهش یعنی مدل یه اسکریپت پایتون اجرا می‌کنه که متن و Context خودشو فیلتر یا ادیت کنه. همین!

بهش میگن MCP: فقط یه پروتکل ساده‌ست که مجبور نشی برای وصل کردن ایجنت به هر دیتابیس، از اول کد اتصال بنویسی.

بهش میگن TDD: یعنی قبل از کد زدن، اول تستشو بنویس که بفهمی اصلاً کد درست کار می‌کنه یا نه.

واقعاً بسه! اسم‌های خوش‌رنگ‌ولعاب رو بریزید دور و فقط بگید اون سیستم در عمل داره چه کاری  می‌کنه.


اگه یه الگویی به کارت میاد و مشکلی ازت حل می‌کنه استفاده کن، اگه نه، اصلاً ارزش نداره وقتتو سر یپ‌یپ‌های تلگرامی  تلف کنی.

#برنامه‌نویسی
#هوش_مصنوعی
#برنامه‌نویس
#تکنولوژی
#AIEngineering

یه نکته ریز ولی فوق‌العاده کاربردی برای ساخت MCP Toolها:

عوض کردن UUIDها با عددای ساده (Integer) یا اسم‌های قابل فهم، آمار خطای ایجنت‌ها رو به‌شدت میاره پایین!

حالا چرا مدل سر UUID گیج می‌زنه؟

یک رشته مثل a3f9c1e2-88b4-4d1e-9c77... برای مدل هیچ منطق قابل درکی نداره.

وقتی مدل مجبور میشه توی ورودیِ پارامتر یک UUID بفرسته، چیزی رو یادآوری نمی‌کنه؛

فقط داره ظاهرِ یک UUID رو الگوبافی (Pattern Matching) می‌کنه.

نتیجه چی میشه؟ یک رشته که کاملاً قیافه‌ش شبیه UUID هست، اما کلاً وجود خارجی توی دیتابیس شما نداره!

مشکل اصلی از کجاست؟

توی REST API: کلاینت کد می‌زنه، ID رو قبلاً از دیتابیس گرفته و دقیقاً همون رو می‌فرسته.

توی MCP:مدل داره پارامترها رو از روی متن و کلمات Context می سازه، نه حافظه قطعی.

راهکار چیه؟

اصلاً نذارین مدل UUID خام رو ببینه!

توی ابزارتون به جای UUID، یک Index ساده (مثل ۱، ۲، ۳) یا یک اسمِ خوانا به مدل نشون بدین، بعد سمت کدِ خودتون اون رو به UUID واقعی دیتابیس مپ (Map) کنین.

دفعه بعد که خواستین Primary Key دیتابیس رو مستقیم بفرستین توی Schema ابزار ایجنت، حتماً این نکته رو یادتون باشه.

#AIAgents
#MCP
#AIEngineering
#برنامه‌نویسی
#هوش_مصنوعی
#تجربه_توسعه

🔥 یه سرویس جدید پیدا کردم که ارزش امتحان کردن داره

این سرویس برای ثبت‌نام، ۷۰ دلار موجودی برای دسترسی به مدل‌های قدرتمند هوش مصنوعی ارائه می‌کنه.

🔗 ثبت‌نام

⚠️ طبق اطلاعات این سرویس، برای ثبت‌نام باید از طریق GitHub وارد بشید و روش ثبت‌نام دیگه‌ای نداره.

اگه دنبال تست مدل‌های مختلف AI بدون پرداخت مستقیم هزینه هستید، می‌تونه گزینه جالبی باشه.

#هوش_مصنوعی
#AI
#LLM
#ArtificialIntelligence

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