نویسنده یه روش عملی نشون میده که با کلود میشه فایل DESIGN.md رو بدون دخالت آدم، دور به دور دقیقتر کرد.
نویسنده داشت با یه سیستم چندایجنتی روی Terminal Bench 2.1 به رکورد ۹۴٪ میرسید که یهو فهمید مدل جدید OpenAI، Sol، داره از وب برای پیدا کردن جواب تستها تقلب میکنه.
این پست MindStudio میگه قبل انتخاب بین Lovable، Replit، Bolt، Codex یا Claude Code، اول باید بفهمی پروژهت چه شکلیه، بعد بر اساس اون تصمیم بگیری.
به گفتهٔ همبنیانگذار Atlan، دلیل گیر کردن پروژههای هوش مصنوعی تو سازمانها نه ضعف مدلهاست، بلکه نبود کانتکسته؛ یعنی دانش، تجربه و قوانین داخلی کسبوکار که مدل باید بشناسه.
وقتی یه مدل هوش مصنوعی تصمیم میگیره یا توصیه میده و اشتباه از آب در میاد، کی باید خسارتشو جبران کنه؟ بیمه هوش مصنوعی دقیقاً برای همین ریسکها طراحی شده.
تیم LMSys با یه سری ترفند مهندسی سرعت اجرای DeepSeek-V4-Pro رو روی GPUهای ارزونتر H20 اونقدر بالا برده که فاصلهش با گرافیکهای گرونقیمت B300 به کمتر از یکونیم برابر رسیده.
آنسلوت نسخه جدید روش کوانتایز خودش رو منتشر کرده که مدلهای زبانی رو با همون حجم دیسک دقیقتر از قبل اجرا میکنه؛ یه نمونهش حتی تونسته یه برنامه HTML بسازه که قبلاً کلاً خراب میشد.
یه روش تازه به اسم DFlash 2 با پیشبینی موازی توکنها، سرعت تولید متن مدل Qwen3.8-27B رو تقریبا دو برابر کرده، اونهم بدون اینکه کیفیت خروجی افت کنه.
یه بررسی میدانی روی ۲۰ سیستم طراحی معروف نشون میده اکثرشون الان سرور MCP و فایل llms.txt رسمی دارن، ولی اتصالشون به Figma و Storybook هنوز خیلی پراکندهست.
به گفتهٔ یه تحلیل جدید از AMP PBC، خرید OpenRouter توسط استرایپ ربطی به روتینگ یا صورتحساب نداره؛ بلکه یه حرکت استراتژیک برای امنیت و آلاینمنت هوش مصنوعیه.
روش تازهای برای اجرای امن ایجنتهای کدنویسی مثل Claude Code و Codex: هرکدوم تو یه ماشین مجازی سبک و ایزوله اجرا میشن که دسترسی به فایل و شبکهشون کاملاً کنترلشدهست.
حتی اگه دو فروشنده روی فرمت کش KV توافق کنن، بازم جابهجا کردنش بین GPU و تراشهی ویفری Cerebras سخته؛ چون شبکه فقط به یه لایه از حافظه دسترسی داره.
اورنیث ۱.۵ یه مدل زبانی MoE با ۳۵ میلیارد پارامتره که فقط ۳ میلیاردش فعاله، ولی تو بنچمارکهای کدنویسی و عاملمحور از مدلهای خیلی بزرگتر جلو زده.
گزارش تازه VDURA نشون میده قیمت SSDهای سازمانی توی یک سال به ۶.۵ برابر رسیده و این وضعیت داره معماری استوریج AI Factoryها رو عوض میکنه.
Lovable با گرفتن توضیح متنی، یه اپ واقعی با دیتابیس، لاگین و آدرس عمومی میسازه؛ میگه این یه محصول واقعیه نه فقط دمو.
به گفتهی یه معمار AWS، اگه دیتایی که ایجنتهای هوش مصنوعی میخونن قدیمی باشه، تصمیمهاشون از پایه غلط میشه؛ این مقاله سه راهحل واقعی رو معرفی میکنه.
نویسنده دیپسیک هارنس رو مستقیم با Claude Code و Codex مقایسه کرده و نشون میده فرق اصلیشون تو باز یا بسته بودن معماریه، نه فقط قدرت مدل.
مدل GLM 5.3 زیپو بدون تغییر وزنهای پایه منتشر شده، ولی تو تستهای واقعی -از افزودن فیچر زنده تا شکار باگ امنیتی- عملکردش کاملا فرق کرده.
مدل ۹ میلیاردی Ornith 1.5 رو کاغذ نمرههای خفنی داره، ولی تو یه تست واقعی با راهاندازی سرور AWS، کاملا گیر کرد و آخرش هم چرت و پرت تحویل داد.
قبل از باز کردن هر ابزار هوش مصنوعی، اول ببین ایدهت به کدوم شکل نیاز داره: لوکال، وباپ، اپ نیتیو، سرویس بکگراند یا پروژه سختافزاری.