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
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 →
هوش مصنوعی عاملمحور چقدر هزینه دارد؟ واقعیت پیادهسازی AI Agent در ۲۰۲۶
سوال واقعی این نیست که «آیا ایجنتهای هوش مصنوعی گران هستند؟»سوال درست این است: گران نسبت به چی؟ نسبت به یک اپراتور انسانی که ۲۴ ساعته کار میکند؟...
مطالعه کامل →
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 →
مدل یادگیری عمیق برای پیشبینی دادههای OHLCV سهام: چارچوب طراحی سیستمی
مسئله واقعی: چرا مدلهای یادگیری عمیق روی OHLCV اغلب شکست میخورنداکثر تیمهایی که سراغ پیشبینی قیمت سهام با یادگیری عمیق میروند، از یک سؤال...
مطالعه کامل →
معادله هزینه واقعی سیستمهای کمی: چرا مدلبندی جزءبهجزء تصمیمساز است
مشکل واقعی: هزینه سیستمهای کمی همیشه بیشتر از چیزی است که روی کاغذ میبینیداکثر تیمها وقتی هزینه یک سیستم کمی (Quant System) را حساب میکنند،...
مطالعه کامل →