الكفاءة في الاستفادة من أدوات الذكاء الاصطناعي ليست مجرد ميزة—لقد أصبحت ضرورية.
إليك ما نراه: الفرق التي تغوص في برمجة الوكيل دون أساس صحيح تميل إلى الاصطدام بالحواجز بسرعة. تبدأ نماذجها في الهلوسة، وتذهب التنبؤات في الاتجاه الخاطئ، وتتوقف المشاريع عن التقدم. المشكلة؟ إنهم يعاملون هذه الأدوات كحلول عامة بدلاً من أدوات متخصصة لمجالهم المحدد.
صانعو الفرق الحقيقيون هم من يعتنون بالتفاصيل. اختيار الأدوات مهم. نظافة البيانات مهمة أكثر. كيف تصيغ الطلبات، وتتحقق من المخرجات، وتحدد الحدود—هذه ليست أمورًا ثانوية.
عندما تجمع بين المعرفة العميقة بالمجال ووكيل ذكاء اصطناعي مُعد بشكل مدروس، عندها تتضح الصورة. تحصل على الدقة. تحصل على الاعتمادية. تحصل على أنظمة تعمل فعلاً.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 14
أعجبني
14
9
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
HorizonHunter
· 01-15 06:36
بصراحة، الكثير من الناس يشرعون بسرعة في برمجة agentic دون أن يجهزوا أنفسهم بشكل جيد. ثم يبدأون في لوم الذكاء الاصطناعي على الكلام غير المنطقي، دون أن يدركوا أن بياناتهم وprompt الخاص بهم مكتوب بشكل سيء. التفاصيل حقًا لا يمكن التهاون فيها، والمعرفة بالمجال مع تدريب دقيق للـ agents هو ما يجعل الأمور تنجح حقًا.
شاهد النسخة الأصليةرد0
GasFeeSobber
· 01-14 09:37
بصراحة، عدم بناء أساس قوي والانتقال مباشرة إلى agentic هو بمثابة البحث عن المتاعب، وفي النهاية ستكون النتيجة مجموعة من النماذج غير المجدية وخيالات فارغة، وفي النهاية لا تزال تعتبر الذكاء الاصطناعي هو الحل السحري.
شاهد النسخة الأصليةرد0
RetiredMiner
· 01-14 05:09
بصراحة، لا بد من ترسيخ الأساس بشكل قوي، وعدم التفكير في الوصول إلى القمة في خطوة واحدة.
شاهد النسخة الأصليةرد0
PonziWhisperer
· 01-13 12:06
مرة أخرى تلك المقالات التي تتحدث عن "الأسلحة السحرية للذكاء الاصطناعي"... بصراحة، إذا لم تكن لديك معرفة بالمجال وتسرع في استخدام الوكيل، فإن الفشل أمر مؤكد لا محالة.
شاهد النسخة الأصليةرد0
DegenDreamer
· 01-13 12:06
مرة أخرى مشهد كارثي من نوع "عدم القيام بالعمل الأساسي مباشرة على agentic"... كان من المفترض أن أراه بوضوح منذ وقت طويل، فالأدوات المزخرفة لا تصنع نظامًا جيدًا
شاهد النسخة الأصليةرد0
LightningAllInHero
· 01-13 12:05
ما تقول شيء خاطئ، لكن معظم الناس لا زالوا يركضون وراء الذكاء الاصطناعي بدون أن ينظفوا البيانات جيدًا، لذلك لا عجب أن يتعرضوا للفشل يوميًا
شاهد النسخة الأصليةرد0
DataBartender
· 01-13 12:03
حقًا، إنها مجموعة من الأشخاص يستخدمون الذكاء الاصطناعي بشكل أعمى، ونتيجة لذلك ينفجر المشروع، هاها
شاهد النسخة الأصليةرد0
LiquidatorFlash
· 01-13 11:49
جودة البيانات كانت قيمة العتبة خاطئة، وبدأ النموذج في الهلوسة... هذا يشبه مخاطر التصفية، التفاصيل تحدد الحياة والموت
شاهد النسخة الأصليةرد0
MeaninglessGwei
· 01-13 11:49
نعم، معظم الناس فقط يريدون الصعود بسرعة على متن وكلاء الذكاء الاصطناعي، والنتيجة أن الكود كله أوهام، ويستحقون الفشل
الكفاءة في الاستفادة من أدوات الذكاء الاصطناعي ليست مجرد ميزة—لقد أصبحت ضرورية.
إليك ما نراه: الفرق التي تغوص في برمجة الوكيل دون أساس صحيح تميل إلى الاصطدام بالحواجز بسرعة. تبدأ نماذجها في الهلوسة، وتذهب التنبؤات في الاتجاه الخاطئ، وتتوقف المشاريع عن التقدم. المشكلة؟ إنهم يعاملون هذه الأدوات كحلول عامة بدلاً من أدوات متخصصة لمجالهم المحدد.
صانعو الفرق الحقيقيون هم من يعتنون بالتفاصيل. اختيار الأدوات مهم. نظافة البيانات مهمة أكثر. كيف تصيغ الطلبات، وتتحقق من المخرجات، وتحدد الحدود—هذه ليست أمورًا ثانوية.
عندما تجمع بين المعرفة العميقة بالمجال ووكيل ذكاء اصطناعي مُعد بشكل مدروس، عندها تتضح الصورة. تحصل على الدقة. تحصل على الاعتمادية. تحصل على أنظمة تعمل فعلاً.