این دسته بر مهارتهای فنی خاصی تمرکز دارد که در زیرساختهای هوش مصنوعی بسیار ارزشمند هستند. داستان جیگار بهاتی به وضوح نشان میدهد که چگونه تجربه او در «زیرساختها و مدیریت سیستمهای توزیعشده در مقیاس بزرگ» در توییتر، مستقیماً با نیازهای OpenAI برای مقیاسپذیری خدماتش مطابقت داشت. این بخش به بررسی اهمیت داشتن تخصص عمیق در زمینههایی مانند معماری سیستم، مقیاسپذیری، قابلیت اطمینان و محاسبات توزیعشده میپردازد. این مهارتها برای ساخت و نگهداری پلتفرمهایی که از مدلهای هوش مصنوعی عظیم پشتیبانی میکنند و به میلیونها کاربر خدمات ارائه میدهند، حیاتی هستند. این دسته برای مهندسان نرمافزاری که میخواهند وارد حوزه هوش مصنوعی شوند، راهنماییهای عملی ارائه میدهد و بر اهمیت توسعه تخصصهایی که چالشهای منحصر به فرد مقیاسپذیری در هوش مصنوعی را برطرف میکنند، تأکید میکند.
انجام مرورهای ادبیات سیستماتیک، سنگ بنای تحقیقات مبتنی بر شواهد است، اما اغلب فرآیندی کند و طاقتفرساست. پژوهشگران ممکن است ماهها صرف جستجو، غربالگری و تحلیل دستی هزاران مقاله کنند. اما اگر این کار بتواند سریعتر، کارآمدتر و با قابلیت تکرارپذیری بیشتر انجام شود چه؟ با پروفاولاف (ProfOlaf) آشنا شوید، ابزار نیمهخودکار جدیدی که برای … Read more
با مقالهی شگفتانگیز جان مککارتی از سال ۱۹۸۰ با عنوان «لیسپ – یادداشتهایی بر گذشته و آینده آن»، به بخشی جذاب از تاریخ علوم کامپیوتر سفر کنید. حتی در آن زمان که لیسپ ۲۱ سال از عمرش میگذشت، مککارتی، خالق این زبان، به دلایل ماندگاری آن و نیازهای آیندهاش فکر میکرد. این مقاله گواهی بر … Read more
پیمایش در دنیای پیچیده مدیریت خطا در زبان برنامهنویسی راست مدیریت خطا در زبان راست (Rust) موضوعی است که اغلب باعث بحثهای پرشوری در میان توسعهدهندگان میشود. تیم توسعهدهنده پروژه iroh اخیراً سفر خود و دیدگاههای ارزشمندشان را پس از دستوپنجه نرم کردن با استراتژیهای مختلف مدیریت خطا به اشتراک گذاشتهاند و نگاهی عملگرایانه به … Read more
بسیاری از مهندسان نرمافزار در اوج حرفه خود با یک انتخاب شغلی محوری روبرو میشوند: ثبات و مقیاس عظیم یک غول فناوری یا محیط پویا و پر از تأثیر یک شرکت با رشد سریع. برای جیگار بهاتی، پس از تقریباً هفت سال کار در توییتر، پاسخ روشن شد. او به دنبال چالشی جدید بود، مکانی … Read more