مقالات · هوشمندی عملیاتی، AI و کوانت

مقالات حسین نریمانی

نوشته‌های عمیق درباره طراحی سیستم‌های کوانت، AI عملیاتی، معماری SaaS، طراحی ایجنت‌های هوش مصنوعی اختصاصی و سیستم‌های اجرایی بنیان‌گذاران.

هزینه مقیاس‌پذیری ایجنت‌های هوش مصنوعی: چرا معماری، نه مدل، تعیین‌کننده است
ویژه ۱۴۰۵/۰۵/۰۷ Operational Intelligence

هزینه مقیاس‌پذیری ایجنت‌های هوش مصنوعی: چرا معماری، نه مدل، تعیین‌کننده است

مشکل واقعی: هزینه ایجنت‌ها به‌صورت نمایی رشد می‌کند، نه خطیاکثر تیم‌ها وقتی از ساخت یک ایجنت هوش مصنوعی حرف می‌زنند، فقط به قیمت هر توکن مدل فکر می‌کنند. این اشتباه اول است.یک وظیفه‌ی agentic ساده می‌تواند بین ۵٬۰۰۰ تا ۱۵٬۰۰۰ توکن مصرف کند، اما یک سیستم...

مطالعه کامل →
استراتژی گو-تو-مارکت مبتنی بر هوش مصنوعی: چرا اکثر تیم‌ها آن را اشتباه می‌سازند
۱۴۰۵/۰۵/۰۵ Founder Execution Systems

استراتژی گو-تو-مارکت مبتنی بر هوش مصنوعی: چرا اکثر تیم‌ها آن را اشتباه می‌سازند

مشکل واقعی: هوش مصنوعی به شما استراتژی نمی‌دهد، سرعت می‌دهداکثر بنیان‌گذارانی که سراغ هوش مصنوعی برای گو-تو-مارکت (Go-to-Market) می‌روند، یک فرض...

مطالعه کامل →
۵ اشتباه رایج در Orchestration ایجنت‌های هوشمند و معماری درست برای مقیاس‌پذیری
۱۴۰۵/۰۵/۰۵ AI & Intelligent Systems

۵ اشتباه رایج در Orchestration ایجنت‌های هوشمند و معماری درست برای مقیاس‌پذیری

مشکل واقعی: Orchestration شکست نمی‌خورد، طراحی‌اش شکسته استوقتی یک سیستم multi-agent در تولید (production) از کار می‌افتد، اولین جمله‌ای که...

مطالعه کامل →
فلج تحلیلی فاندر چیست؟ نشانه‌ها، ریشه‌ها و سیستم تصمیم‌گیری برای خروج از توقف
۱۴۰۵/۰۵/۰۳ Founder Execution Systems

فلج تحلیلی فاندر چیست؟ نشانه‌ها، ریشه‌ها و سیستم تصمیم‌گیری برای خروج از توقف

فلج تحلیلی فاندر چیست و چطور از آن خارج شویم؟فلج تحلیلی زمانی شروع می‌شود که کیفیت تحلیل بالا می‌رود، اما نرخ تصمیم به صفر نزدیک می‌شود.فاندر فکر...

مطالعه کامل →
چگونه معامله‌گری خودکار خطاهای احساسی در ترید را کاهش می‌دهد
۱۴۰۵/۰۵/۰۱ Quant System Design

چگونه معامله‌گری خودکار خطاهای احساسی در ترید را کاهش می‌دهد

چگونه معامله‌گری خودکار خطاهای احساسی در ترید را کاهش می‌دهدبیشتر ضررهای معاملاتی از نبود تحلیل شروع نمی‌شوند.از لحظه‌ای شروع می‌شوند که...

مطالعه کامل →
۱ ۲ ۳