چرا مدلهای محلی LLM در کدنویسی بهتر از کارهای روزمره هستند؟
نویسنده با سختافزار قدرتمند استنتاج محلی، یک هفته کارهای روزانه خود را به مدل محلی Qwen3-Coder-30B-A3B سپرد و کدنویسی را به مدلهای ابری مانند Claude واگذار کرد. او تصور میکرد مد…
آخرین اخبار توسعه نرمافزار
دستگاه جدید OpenAI: کنترل فیزیکی عاملهای هوش مصنوعی با Codex Micro
OpenAI دستگاه کنترل فیزیکی Codex Micro را برای ابزار توسعه نرمافزار Codex رونمایی کرد. این دستگاه که با همکاری Work Louder طراحی شده، با قیمت ۲۳۰ دلار عرضه میشود و به توسعهدهندگ…
لینوس توروالدز: «لینوکس ضد هوش مصنوعی نیست»
لینوس توروالدز، بنیانگذار لینوکس، پس از انتقادهای پیشین از گزارشهای خطای بیکیفیت تولیدشده توسط مدلهای زبانی بزرگ، این بار به دفاع از هوش مصنوعی پرداخت. مناقشه فعلی حول ساشیکو، ب…
اپنایآی وارد بازار سختافزار شد: کدکس مایکرو برای توسعهدهندگان
اپنایآی اولین سختافزار خود، کدکس مایکرو، را با قیمت ۲۳۰ دلار رونمایی کرد. این دستگاه برای تسهیل کنترل عاملهای کدکس طراحی شده و با کلیدهای مکانیکی RGB، جویاستیک و دکمه چرخان تج…
کدبرگ کدهای هوش مصنوعی را ممنوع کرد: چرا این تصمیم مهم است؟
انجمن کدبرگ در سال ۲۰۲۶ تصمیم گرفت پروژههایی که عمدتاً توسط هوش مصنوعی مولد نوشته شدهاند را ممنوع کند. این تصمیم با اکثریت قاطع ۳۵۸ به ۱۴۴ رای به تصویب رسید. کدبرگ خود را به عنوا…
چگونه Redis حافظه عاملهای هوش مصنوعی را مدیریت میکند؟
Redis راهنمای جدیدی برای ساخت عاملهای هوش مصنوعی با حافظه کوتاهمدت و بلندمدت منتشر کرد. حافظه در عاملهای هوش مصنوعی به آنها اجازه میدهد اطلاعات را بین تعاملات ذخیره و بازیابی …
چرا عاملهای هوش مصنوعی در محیط تولید شکست میخورند؟
این مقاله به بررسی چالشهای تست عاملهای هوش مصنوعی میپردازد که علیرغم موفقیت در تستهای مرحلهای، در محیط تولید با مشکلاتی مانند تصمیمات اشتباه، فراخوانی APIهای منسوخ و هدر رفت…
عوامل هوش مصنوعی چندمرحلهای: انقلاب جدید در اتوماسیون هوشمند
عوامل هوش مصنوعی چندمرحلهای برخلاف سیستمهای تکمرحلهای، قادرند وظایف را به مراحل کوچکتر تقسیم کنند. این عوامل میتوانند هر مرحله را به صورت مستقل یا متوالی اجرا نموده و نتایج را …
ماتریکس نسخه ۱.۱۹ را منتشر کرد و P2P بازگشته است!
هفتهنامهٔ ماتریکس به بررسی آخرین توسعهها در اکوسیستم این پروتکل پرداخته است. نسخهٔ ۱.۱۹ ماتریکس با قابلیتهای جدیدی همچون جستجوی اتاقهای مشترک، بستههای ایموجی سفارشی و اشتراکگ…
Git 2.55.0 منتشر شد: چه تغییراتی در این نسخه وجود دارد؟
نسخه 2.55.0 Git با ویژگیهای جدیدی همچون دستور git-history(1) fixup برای اصلاح کامیتها، پشتیبانی از دیمون fsmonitor برای لینوکس، امکان push به گروههای ریموت و گزینه --graph-lane-…
GitHub و PyPI در برابر حملات زنجیره تأمین ایستادگی میکنند!
GitHub و PyPI، دو پلتفرم کلیدی در اکوسیستم توسعه نرمافزار، اقدامات امنیتی جدیدی را برای مقابله با حملات زنجیره تأمین معرفی کردند. GitHub ابزارهای اسکن خودکار کد را برای شناسایی آس…
چگونه Evo ADS رفتار عاملهای هوش مصنوعی را درون حلقه اجرا حاکم میکند؟
پذیرش عاملهای هوش مصنوعی در توسعه نرمافزار چالشهای امنیتی جدیدی را ایجاد کرده است. برخلاف روشهای سنتی که بر خروجیهای کد متمرکز بودند، ریسک اکنون از طریق اقدامات عاملها در حین…
PEP 835: انقلاب در متادیتای نوع پایتون با اپراتور @
PEP 835 یک نحوه مختصر برای متادیتای نوع Annotated در پایتون پیشنهاد میکند. این پیشنهاد به دلیل استقبال گسترده از PEP 593 توسط چارچوبهای اصلی مانند FastAPI و Pydantic شکل گرفته اس…
چرا ادغام امنیت برنامه با مدیریت ریسک ضروری است؟
ادغام دادههای امنیت برنامه با پلتفرم مدیریت ریسک، دید جامعی از کد تا زمان اجرا فراهم میکند و ریسکهای پنهان را آشکار میسازد. این کار به تیمهای امنیتی و توسعه کمک میکند تا آسیب…
برنامه زمانی انتشار پایتون ۳.۱۶ منتشر شد!
پیشنویس PEP 826 برنامه زمانی دقیق توسعه و انتشار پایتون ۳.۱۶ را ارائه میدهد. دوره توسعه این نسخه ۱۷ ماهه بوده و از ۷ مه ۲۰۲۶ آغاز میشود. نسخه نهایی در ۵ اکتبر ۲۰۲۷ منتشر خواهد ش…
گیتهاب چگونه امنیت VS Code را در برابر تزریق پرامپت بهبود میبخشد؟
گیتهاب با تحلیل بیش از ۱۴ هزار مخزن، مالکیت را به عنوان پایه امنیت قرار داد و در کمتر از ۴۵ روز مالک تأییدشدهای به هر مخزن فعال اختصاص داد. این شرکت همچنین بیش از ۲۰ هزار هشدار اس…
ایامدی با پیوستن تیم FastFlowLM، استنتاج هوش مصنوعی را متحول میکند!
تیم FastFlowLM به ایامدی پیوست تا استراتژی این شرکت برای بهبود عملکرد و کارایی هوش مصنوعی را تقویت کند. این تیم یک جریان نرمافزاری سبک و بهینه برای استنتاج مدلهای زبانی بزرگ و …
چگونه چارچوب ۳C گیتهاب مشارکتهای انبوه را مدیریت میکند؟
دالیا از تیم کپیلوت گیتهاب در مقالهای به چالشهای مدیریت مشارکتهای انبوه در پروژههای نرمافزاری پرداخته است. با افزایش حجم مشارکتها، تشخیص سیگنالهای راهنمایی دشوارتر میشود. چ…
OpenSSL و هوش مصنوعی: سیاست جدیدی برای مشارکتها
کتابخانه OpenSSL سیاست جدیدی برای استفاده از هوش مصنوعی در مشارکتها معرفی کرده است. این سیاست ایجاب میکند که توسعهدهندگان در صورت استفاده از هوش مصنوعی برای مشارکتهای قابل توجه…
چگونه Amazon Nova Act تحویل نرمافزار را شتاب میبخشد؟ | بخش دوم
آمازون در بخش دوم مقاله خود، جزئیات بیشتری درباره QA Studio، راهکار خودکارسازی تستهای QA با استفاده از Amazon Nova Act ارائه کرده است. این راهکار امکان سازماندهی تستها در مجموعه…
مایکروسافت بیلد 2026: تحول در توسعه نرمافزار و ایمنسازی
مایکروسافت در رویداد بیلد 2026 بر نقش توسعهدهندگان در تحول پلتفرمها تاکید کرد. این تحول با دسترسی به اطلاعات گستردهتر همراه است و بر ساخت سریع، بهرهبرداری، بهینهسازی و نظارت م…
چکلیست استقرار API OpenAI منتشر شد!
OpenAI چکلیست استقرار API خود را منتشر کرد که به توسعهدهندگان کمک میکند تا از API پرچمدار این شرکت، یعنی Responses API، به بهترین شکل استفاده کنند. این راهنما پارامترهایی مانند …
چرا عوامل هوش مصنوعی به ایزولهسازی نیاز دارند؟
عوامل هوش مصنوعی امروزه قادر به اجرای دستورات ترمینال، نصب بستهها، ویرایش مخازن و تعامل با APIها هستند. این تغییر از کمک غیرفعال به مشارکت فعال در جریانهای کاری، خطرات جدیدی مان…
AMD Zen Software Studio: ابزارهای قدرتمند برای توسعهدهندگان
ایامدی مجموعه ابزارهای جدید خود به نام AMD Zen Software Studio را معرفی کرد. این مجموعه شامل کامپایلرهای پرسرعت برای زبانهای C، C++ و فورترن است. کتابخانههای عددی برای محاسبات …