مدل Gemini 3 Pro منتشر شده و نتایج اولیه روی بنچمارک‌ها از پیشرفت قابل ملاحظه نسبت به مدل قبلی خبر می‌ده.
🎺 برای یادگیری بیشتر و دریافت مطالب مفید در زمینه .NET و برنامه‌نویسی، به کانال ما بپیوندید!
📚💻 @dotnetcode🖥 👨💻
📚💻 @dotnetcode
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5❤2🤯1
اتحاد غول‌های هوش مصنوعی: مایکروسافت، انویدیا و آنتروپیک برای آینده هوش مصنوعی همکاری می‌کنند
در یک رویداد مهم، مدیران عامل شرکت‌های مایکروسافت، انویدیا و آنتروپیک از یک همکاری استراتژیک چندجانبه برای تسریع نوآوری و گسترش هوش مصنوعی در سطح جهانی خبر دادند. بر اساس این توافق، مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی Claude شرکت آنتروپیک بر روی پلتفرم ابری Azure مایکروسافت در دسترس قرار گرفته و در محصولات خانواده Copilot ادغام خواهند شد.
از سوی دیگر، انویدیا با تأمین پردازنده‌های گرافیکی قدرتمند خود و همکاری فنی برای بهینه‌سازی مدل‌ها، زیرساخت لازم برای رشد آنتروپیک را فراهم می‌کند. این اتحاد با هدف ارائه بهترین زیرساخت‌ها، مدل‌های هوش مصنوعی و برنامه‌های کاربردی به مشتریان، به ویژه در بخش‌های سازمانی و صنعتی، شکل گرفته است تا پذیرش فناوری هوش مصنوعی در سراسر جهان را تسریع بخشد.
https://www.youtube.com/watch?v=bl7vHnOgEg0
🎺 برای یادگیری بیشتر و دریافت مطالب مفید در زمینه .NET و برنامه‌نویسی، به کانال ما بپیوندید!
📚💻 @dotnetcode🖥 👨💻
در یک رویداد مهم، مدیران عامل شرکت‌های مایکروسافت، انویدیا و آنتروپیک از یک همکاری استراتژیک چندجانبه برای تسریع نوآوری و گسترش هوش مصنوعی در سطح جهانی خبر دادند. بر اساس این توافق، مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی Claude شرکت آنتروپیک بر روی پلتفرم ابری Azure مایکروسافت در دسترس قرار گرفته و در محصولات خانواده Copilot ادغام خواهند شد.
از سوی دیگر، انویدیا با تأمین پردازنده‌های گرافیکی قدرتمند خود و همکاری فنی برای بهینه‌سازی مدل‌ها، زیرساخت لازم برای رشد آنتروپیک را فراهم می‌کند. این اتحاد با هدف ارائه بهترین زیرساخت‌ها، مدل‌های هوش مصنوعی و برنامه‌های کاربردی به مشتریان، به ویژه در بخش‌های سازمانی و صنعتی، شکل گرفته است تا پذیرش فناوری هوش مصنوعی در سراسر جهان را تسریع بخشد.
https://www.youtube.com/watch?v=bl7vHnOgEg0
📚💻 @dotnetcode
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
YouTube
Anthropic, Microsoft, and NVIDIA Announce Partnerships
Anthropic co-founder and CEO Dario Amodei, Microsoft Chairman and CEO Satya Nadella, and NVIDIA founder and CEO Jensen Huang discuss the new partnerships between their companies.
Subscribe to Microsoft on YouTube here: https://aka.ms/SubscribeToYouTube …
Subscribe to Microsoft on YouTube here: https://aka.ms/SubscribeToYouTube …
👍5❤3🔥3
از اضطراب تا اطمینان: پارادوکسِ ملالت
در دنیای مهندسی نرم‌افزار، جایی که پیچیدگی ذات سیستم است و تغییر تنها ثابتِ آن، «ترس» همواره در سایه کدها کمین کرده است. ترس از شکستن کدهای قدیمی هنگام افزودن قابلیت‌های جدید، ترس از باگ‌های پنهان در لایه‌های زیرین، و ترس از آن لحظه‌ی هولناکِ "Deploy" که نمی‌دانیم سیستم تاب می‌آورد یا خیر.
کنت بک در این جمله، مرز باریک میان یک «کدنویس» و یک «مهندس نرم‌افزار» را ترسیم می‌کند. او معیار کافی بودن تست‌ها را نه در درصد پوشش کد (Code Coverage)، بلکه در آرامش روان توسعه‌دهنده جستجو می‌کند.
۱. ترس به عنوان سیگنال:
وقتی کدی می‌نویسید و هنوز اضطراب دارید، این ترس یک سیگنال فنی است. به این معناست که سیستم شما هنوز پیش‌بینی‌ناپذیر است. شما هنوز تمام سناریوهای مرزی را رام نکرده‌اید. این ترسِ سازنده، سوختِ نوشتن تست‌های بیشتر است.
۲. استحاله به ملالت (Boredom):
چرا «ملالت» یا «کسالت»؟ در اینجا کنت بک واژه‌ی Boredom را به عنوان یک فضیلت ستایش می‌کند. هیجان در عملیات مهندسی، معمولاً نشانه خوبی نیست؛ هیجان یعنی غیرقابل پیش‌بینی بودن، یعنی خطر.
وقتی تست‌های شما آنقدر کامل، دقیق و جامع هستند که اجرای آن‌ها هیچ شگفتی‌ای برایتان ندارد و نتیجه‌ی سبز شدنشان از پیش برایتان مسجل است، شما به آن «ملالت مقدس» رسیده‌اید.
نتیجه‌گیری:
تست‌نویسی فقط برای یافتن باگ نیست؛ ابزاری است برای خریدنِ اعتماد به نفس. جمله‌ی کنت بک به ما یادآوری می‌کند که هدف نهایی TDD، تبدیل کردن فرآیند توسعه نرم‌افزار از یک ماجراجویی پرخطر و استرس‌زا، به یک روتینِ قابل پیش‌بینی، امن و حتی «خسته‌کننده» است.
زمانی که انتشارِ کد جدید برایتان به اندازه نوشیدن یک لیوان آب معمولی و بی‌هیجان شد، آنگاه می‌توانید ادعا کنید که معماری سیستم‌تان بالغ شده است.
🎺 برای یادگیری بیشتر و دریافت مطالب مفید در زمینه .NET و برنامه‌نویسی، به کانال ما بپیوندید!
📚💻 @dotnetcode🖥 👨💻
در دنیای مهندسی نرم‌افزار، جایی که پیچیدگی ذات سیستم است و تغییر تنها ثابتِ آن، «ترس» همواره در سایه کدها کمین کرده است. ترس از شکستن کدهای قدیمی هنگام افزودن قابلیت‌های جدید، ترس از باگ‌های پنهان در لایه‌های زیرین، و ترس از آن لحظه‌ی هولناکِ "Deploy" که نمی‌دانیم سیستم تاب می‌آورد یا خیر.
کنت بک در این جمله، مرز باریک میان یک «کدنویس» و یک «مهندس نرم‌افزار» را ترسیم می‌کند. او معیار کافی بودن تست‌ها را نه در درصد پوشش کد (Code Coverage)، بلکه در آرامش روان توسعه‌دهنده جستجو می‌کند.
۱. ترس به عنوان سیگنال:
وقتی کدی می‌نویسید و هنوز اضطراب دارید، این ترس یک سیگنال فنی است. به این معناست که سیستم شما هنوز پیش‌بینی‌ناپذیر است. شما هنوز تمام سناریوهای مرزی را رام نکرده‌اید. این ترسِ سازنده، سوختِ نوشتن تست‌های بیشتر است.
۲. استحاله به ملالت (Boredom):
چرا «ملالت» یا «کسالت»؟ در اینجا کنت بک واژه‌ی Boredom را به عنوان یک فضیلت ستایش می‌کند. هیجان در عملیات مهندسی، معمولاً نشانه خوبی نیست؛ هیجان یعنی غیرقابل پیش‌بینی بودن، یعنی خطر.
وقتی تست‌های شما آنقدر کامل، دقیق و جامع هستند که اجرای آن‌ها هیچ شگفتی‌ای برایتان ندارد و نتیجه‌ی سبز شدنشان از پیش برایتان مسجل است، شما به آن «ملالت مقدس» رسیده‌اید.
نتیجه‌گیری:
تست‌نویسی فقط برای یافتن باگ نیست؛ ابزاری است برای خریدنِ اعتماد به نفس. جمله‌ی کنت بک به ما یادآوری می‌کند که هدف نهایی TDD، تبدیل کردن فرآیند توسعه نرم‌افزار از یک ماجراجویی پرخطر و استرس‌زا، به یک روتینِ قابل پیش‌بینی، امن و حتی «خسته‌کننده» است.
زمانی که انتشارِ کد جدید برایتان به اندازه نوشیدن یک لیوان آب معمولی و بی‌هیجان شد، آنگاه می‌توانید ادعا کنید که معماری سیستم‌تان بالغ شده است.
📚💻 @dotnetcode
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6👏2🔥1
انقلاب گوگل در طراحی رابط کاربری: معرفی Generative UI
گوگل در مقاله تحقیقاتی جدیدش توضیح داده که چطور با استفاده از مدل Gemini 3 Pro، فرآیند ساخت رابط‌های کاربری را کاملاً خودکار کرده است. این سیستم دیگر فقط یک چت‌بات متنی نیست؛ بلکه یک پایپ‌لاین مهندسی کامل است که مثل یک برنامه‌نویس Front-End عمل می‌کند.
معماری این سیستم روی سه ستون اصلی بنا شده است:
1️⃣ فراتر از مدل زبانی (Tools & Integration)
مدل زبانی در این سیستم تنها نیست و به ابزارهای قدرتمندی دسترسی دارد. اتصال به جستجوی وب، تولید تصویر (Image Gen) و دیتابیس‌ها باعث می‌شود خروجی نهایی صرفاً یک متن نباشد، بلکه محتوایی زنده و متصل به دنیای واقعی باشد.
2️⃣ مغز متفکر سیستم (System Instructions)
کیفیت خروجی وابسته به دستورالعمل‌های دقیقی است که به مدل داده می‌شود. قوانین مربوط به ساختار HTML/CSS، محدودیت‌های دیزاین سیستم و نحوه تعامل کامپوننت‌ها در این مرحله به مدل تزریق می‌شود تا کد استاندارد تولید کند.
3️⃣ تضمین کیفیت نهایی (Post-Processing)
خروجی خام مدل هرگز مستقیماً به کاربر نمایش داده نمی‌شود. لایه پردازش نهایی وظیفه دارد کدها را بررسی کند، تگ‌های اشتباه را اصلاح کند و جلوی مشکلات امنیتی را بگیرد تا نتیجه در مرورگر بدون نقص اجرا شود.
نتیجه نهایی چیست؟
کاربر به جای خواندن یک توضیح متنی خشک، یک رابط کاربری (UI) تعاملی، گرافیکی و قابل کلیک تحویل می‌گیرد که دقیقاً برای نیاز او ساخته شده است.
🔗 لینک مقاله کامل:
https://generativeui.github.io/static/pdfs/paper.pdf
#Google #Gemini #GenerativeUI #AI #Frontend
🎺 برای یادگیری بیشتر و دریافت مطالب مفید در زمینه .NET و برنامه‌نویسی، به کانال ما بپیوندید!
📚💻 @dotnetcode🖥 👨💻
گوگل در مقاله تحقیقاتی جدیدش توضیح داده که چطور با استفاده از مدل Gemini 3 Pro، فرآیند ساخت رابط‌های کاربری را کاملاً خودکار کرده است. این سیستم دیگر فقط یک چت‌بات متنی نیست؛ بلکه یک پایپ‌لاین مهندسی کامل است که مثل یک برنامه‌نویس Front-End عمل می‌کند.
معماری این سیستم روی سه ستون اصلی بنا شده است:
1️⃣ فراتر از مدل زبانی (Tools & Integration)
مدل زبانی در این سیستم تنها نیست و به ابزارهای قدرتمندی دسترسی دارد. اتصال به جستجوی وب، تولید تصویر (Image Gen) و دیتابیس‌ها باعث می‌شود خروجی نهایی صرفاً یک متن نباشد، بلکه محتوایی زنده و متصل به دنیای واقعی باشد.
2️⃣ مغز متفکر سیستم (System Instructions)
کیفیت خروجی وابسته به دستورالعمل‌های دقیقی است که به مدل داده می‌شود. قوانین مربوط به ساختار HTML/CSS، محدودیت‌های دیزاین سیستم و نحوه تعامل کامپوننت‌ها در این مرحله به مدل تزریق می‌شود تا کد استاندارد تولید کند.
3️⃣ تضمین کیفیت نهایی (Post-Processing)
خروجی خام مدل هرگز مستقیماً به کاربر نمایش داده نمی‌شود. لایه پردازش نهایی وظیفه دارد کدها را بررسی کند، تگ‌های اشتباه را اصلاح کند و جلوی مشکلات امنیتی را بگیرد تا نتیجه در مرورگر بدون نقص اجرا شود.
نتیجه نهایی چیست؟
کاربر به جای خواندن یک توضیح متنی خشک، یک رابط کاربری (UI) تعاملی، گرافیکی و قابل کلیک تحویل می‌گیرد که دقیقاً برای نیاز او ساخته شده است.
🔗 لینک مقاله کامل:
https://generativeui.github.io/static/pdfs/paper.pdf
#Google #Gemini #GenerativeUI #AI #Frontend
📚💻 @dotnetcode
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6🔥1🥰1😱1