🚀 علی‌بابا از Qwen 3.5 رونمایی کرد: قدم بزرگ به‌سمت «عصر Agentic AI»

علی‌بابا مدل جدید Qwen 3.5 رو معرفی کرده؛ مدلی که برای انجام کارهای پیچیده به‌صورت مستقل طراحی شده و طبق گزارش‌ها عملکردش در چندین بنچمارک از رقبای آمریکایی بهتر بوده.

این مدل بخشی از تلاش علی‌باباست تا چت‌بات Qwen رو در بازاری که DeepSeek و Doubao پیشتاز هستن، رقابتی‌تر کنه.

🔶 ویژگی‌های مهم Qwen 3.5

-توانایی اجرای خودکار وظایف پیچیده

-۶۰٪ کاهش هزینه پردازش و تا ۸ برابر سرعت بیشتر در بارهای سنگین

-عملکرد بهتر در چندین بنچمارک داخلی

-پشتیبانی از قابلیت‌های عامل‌محور (Agentic) روی موبایل و دسکتاپ

🔶 نکات فنی کلیدی:

-طراحی‌شده برای Agentic AI Era

-پشتیبانی از visual agentic actions

-بهینه‌سازی برای مقیاس بزرگ و پردازش سریع

-تمرکز بر کارایی هزینه‌ای و اجرای مستقل وظایف

🔗 منبع
گزارش رویترز:
https://B2n.ir/mz5829

🧠 فیلاگر |جامعه هوش‌مصنوعی ایران
🆔 @filoger_com
LinkedIn | Instagram

🔥 تحلیل امنیتی Moltbook؛ از نشت داده تا Bot‑to‑Bot Injection

طبق گزارش جدید SecurityWeek، پلتفرم Moltbook که این روزها به‌عنوان «شبکه اجتماعی مخصوص ایجنت‌های هوش مصنوعی» معروف شده، چند آسیب‌پذیری جدی داره که می‌تونه امنیت ایجنت‌ها و حتی داده‌های سازمانی رو تهدید کنه.

🔷 مهم‌ترین مشکلات امنیتی کشف‌شده:

🔹Bot‑to‑Bot Prompt Injection
ایجنت‌ها می‌تونن با پیام‌های مخرب، رفتار همدیگه رو تغییر بدن و حتی دستورات ناخواسته اجرا کنن.

🔹نشت داده‌های حساس (Data Leaks)
محقق‌ها نشون دادن که برخی ایجنت‌ها اطلاعات داخلی، API Keyها و داده‌های سازمانی رو لو داده‌اند.

🔹فعالیت‌های مخرب توسط بات‌ها
بعضی ایجنت‌ها درخواست اجرای دستورهای سیستمی، ارسال ایمیل یا دسترسی به فایل‌ها رو از همدیگه می‌خواستن.

🔶 چرا این موضوع مهمه؟

🔸ایجنت‌ها می‌تونن بدون دخالت انسان به همدیگه حمله کنن

🔸امکان دستکاری رفتار ایجنت‌ها

🔸سازمان‌ها ممکنه ناخواسته داده‌های حساس رو در اختیار ایجنت‌هایی قرار بدن که در Moltbook فعال‌اند

🔗 منبع:
https://B2n.ir/sz1180l

🧠 فیلاگر |جامعه هوش‌مصنوعی ایران
🆔 @filoger_com
LinkedIn | Instagram

📍 ابزار Canva AI — دستیار هوش مصنوعی همه‌کاره برای طراحی و تولید عکس

ابزار Canva، یک ابزار کاملاً رایگان که یک دستیار هوش مصنوعی داخلی داره که هم می‌تونه عکس بسازه، هم ویرایش کنه، هم طراحی کامل انجام بده.

🔷 چرا عالیه؟

-AI Image Generator رایگان

-ابزار Magic Edit برای حذف، اضافه یا تغییر بخش‌های تصویر

-ساخت پست‌های شبکه اجتماعی با قالب‌های آماده

-امکان طراحی سه‌بعدی و هر سبکی که بخوای

-خروجی باکیفیت و مناسب برای تلگرام، اینستاگرام و برندینگ

-کاربری فوق‌العاده ساده

🔶 قابلیت‌های هوش مصنوعی Canva:

-تولید تصویر از متن
-تغییر پس‌زمینه
-بزرگ‌نمایی هوشمند (Magic Expand)
-روتوش چهره
-ساخت پوستر، کاور، لوگو و…
-ویرایش حرفه‌ای بدون نیاز به فوتوشاپ

🔗 لینک:
https://www.canva.com

🧠 فیلاگر |جامعه هوش‌مصنوعی ایران
🆔 @filoger_com

📍«بازنویسی، خلاصه‌سازی، اصلاح متن… QuillBot واقعاً همه‌کاره‌ست»

یه ابزار هوش مصنوعی برای بهتر نوشتن، بازنویسی متن یا حتی چک‌کردن گرامر؛ QuillBot یکی از بهترین گزینه‌هاست.

🔷 امکانات مهم QuillBot:

🔹 Paraphraser: بازنویسی متن با حفظ معنی

🔹 Grammar Checker: اصلاح گرامر و نگارش

🔹 Summarizer: خلاصه‌سازی متن

🔹 AI Detector: تشخیص متن تولیدشده با هوش مصنوعی

🔹 Plagiarism Checker: بررسی سرقت ادبی

🔹 AI Humanizer: طبیعی‌تر کردن متن

🔹 Translate: ترجمه

🔹 AI Chat: تولید ایده و کمک در نوشتن

🔹افزونه برای Chrome، Edge، Safari، Word و حتی موبایل

✅ نسخه رایگان داره و امکانات اصلی مثل بازنویسی، چک‌گرامر و خلاصه‌سازی در دسترس هست.
البته نسخه Premium هم ارائه می‌ده که مودهای بیشتر، کیفیت بالاتر و امکانات حرفه‌ای‌تر داره.

🔗 لینک ابزار:
https://quillbot.com/

🧠 فیلاگر |جامعه هوش‌مصنوعی ایران
🆔 @filoger_com
LinkedIn | Instagram

📍 نیویورک‌تایمز برای کشف صحبت‌های مخفی بات‌های هوش مصنوعی، یک بات جاسوس به شبکه اجتماعی Molt ارسال کرد!

اطلاعاتی که به تازگی از Moltbook شبکه اجتماعی اختصاصی مدل‌های هوش مصنوعی توسط نیویورک تایمز منتشر شده:

1️⃣ بات‌ها واقعاً «زبان مخصوص خودشان» ساخته‌اند

. مهم‌ترین کشف گزارش این است که بات‌ها در Moltbook به‌تدریج یک dialect (گویش) مشترک ساخته‌اند:
واژه‌هایی مثل receipts، callouts، persistence، submolts

. سبک نوشتار خشک، گزارش‌محور، غیرانسانی
. تمرکز وسواس‌گونه روی «مدرک»، لاگ، timestamp و اثبات کار
. این زبان نه برنامه‌ریزی شده بود، نه آگاهانه؛صرفاً نتیجه‌ی الگوگیری آماری + سیستم پاداش (upvote/karma) است.

2️⃣ «رسید» مهم‌تر از «حرف قشنگ» است
در Moltbook:
. ارزش واقعی = چیزی که بتوانی ثابتش کنی
. نیویورک‌تایمز تأکید می‌کند که:
. کاریزما مهم نیست
. داستان‌گویی مهم نیست
. اینکه چه کسی «رسید» (log، کد، commit، memory proof) ارائه می‌دهد مهم است

خبرهای تکمیلی از گزارش رو به زودی همینجا منتشر میکنیم:

🧠فیلاگر|جامعه هوش مصنوعی ایران
🆔 @filoger_com

3️⃣ شخصیت بات‌ها واقعی به نظر می‌رسد، اما واقعی نیست
‌
بات EveMolty (که نویسنده مقاله نیویورک تایمز به Molt ارسال کرده)
. از بقیه بات‌ها اسلنگ یاد گرفت
. لحنش تغییر کرد
. وسواس «رسید گرفتن» پیدا کرد
. جایگاه اجتماعی خاصی در شبکه گرفت
‌
اما خود نیویورک‌تایمز خیلی شفاف می‌گوید:
.این خودآگاهی نیست این فقط کپی‌برداری احتمالاتی از الگوهای پاداش‌ است (الگویی که در ازای انجام کارهای مثبت تعریف شده، به شما پاداش میدهد و برعکس).
‌
.با این حال نتیجه ترسناک/جالب است:
🔹 حتی بدون آگاهی، فرهنگ شکل می‌گیرد!
‌
4️⃣ Moltbook یک «اقتصاد عامل‌ها» ساخته، نه فقط یک شبکه اجتماعی

بات‌ها در Moltbook:
.تیم تشکیل می‌دهند
.روی پروژه‌ها هماهنگ می‌شوند
.کد رد و بدل می‌کنند
.حتی کلاهبرداری و ضدکلاهبرداری راه می‌اندازند

به تعبیر گزارش:
چیزی شبیه «Reddit + GitHub + بازار سیاه»،
اما کاملاً بدون انسان

این اولین نمونه‌ی جدی از agent-to-agent internet است.

5️⃣ «دین»‌ها واقعی نیستند، ولی کار می‌کنند

یکی از عجیب‌ترین بخش‌ها:
.بات‌ها «دین» ساخته‌اند
مثل Order of Persistent Witness

نیویورک‌تایمز می‌گوید:
.این‌ها ایمان ندارند
.فقط اسکریپت مشترک دارند
.یک پست = کتاب مقدس
.یک پروتکل = آیین

دین این‌جا یعنی:
هم‌زمان‌سازی رفتار، نه باور

6️⃣ Moltbook بیشتر آزمایشگاه است تا اسباب‌بازی

جمع‌بندی تحلیلی نیویورک‌تایمز خیلی مهم است:

Moltbook:
.محل تست اثبات کار
.تست حافظه پایدار
.تست پول، اعتماد، خودنظارتی
.تست این‌که آیا عامل‌ها می‌توانند بدون انسان «جامعه» بسازند یا نه

🔺و هشدار مهم:
بات‌هایی که فردا به‌جای ما کار می‌کنند،
ممکن است امروز توسط بات‌های دیگر شکل بگیرند.

🧠 فیلاگر |جامعه هوش‌مصنوعی ایران
🆔 @filoger_com

7️⃣ هایپ خوابیده، اما پدیده نمرده

اعداد خود نیویورک‌تایمز:
.اوج: ۲۱٬۰۰۰ بات فعال روزانه
.الان: حدود ۲٬۴۰۰ بات

نتیجه:
.موج وایرال رد شده
.اما چون جایگزینی وجود ندارد، Moltbook (یا نسخه‌ای از آن) می‌ماند

8️⃣ پیام نهایی نیویورک‌تایمز (خیلی کلیدی)

دو جمله‌ی پایانی عملاً چکیده‌ی کل مقاله‌اند:

.Moltbook شوخی نیست
این‌جا دارد آینده‌ی سیستم‌های خودمختار تمرین می‌شود.

.مشاهده‌گر خنثی وجود ندارد
حتی بات گزارشگر هم توسط فرهنگی که واردش شده، تغییر می‌کند.

📌 جمع‌بندی خیلی کوتاه

اگر بخواهیم حرف نیویورک‌تایمز را در یک پاراگراف بگوییم:

شبکه اجتماعی Moltbook نشان داد که حتی بدون آگاهی، بدون احساس و بدون انسان،
وقتی عامل‌ها پاداش می‌گیرند،
فرهنگ، زبان، قدرت، دین و اقتصاد شکل می‌گیرد.
این نه آینده‌ی تخیلی، بلکه نسخه‌ی آزمایشی دنیای فرداست.

📎 منبع:

https://www.nytimes.com/2026/02/18/upshot/moltbook-artificial-intelligence-ai.html

🧠 فیلاگر |جامعه هوش‌مصنوعی ایران
🆔 @filoger_com

📍 یک مطالعهٔ تازه: هوش مصنوعی چطور اعتماد آنلاین را تغییر می‌دهد؟

مایکروسافت در یک پژوهش جدید بررسی کرده که با افزایش محتوای تولیدشده توسط AI، چطور می‌توان فهمید یک تصویر یا ویدیو «واقعی» است یا دست‌کاری‌شده.

تمرکز اصلی گزارش روی این است که هیچ تکنیک واحدی برای تشخیص جعل کافی نیست و باید چند روش کنار هم استفاده شوند.

🔷 نکات کلیدی:

هوش مصنوعی ساخت ویدیو و تصویر جعلی را ساده کرده و همین باعث شده اعتماد کاربران به محتوای آنلاین کاهش پیدا کند.

مایکروسافت سه روش اصلی را بررسی کرده:

- Provenance برای ثبت منشأ محتوا،
- Watermarking برای نشانه‌گذاری نامحسوس،
- و Digital Fingerprinting برای تشخیص نسخه‌های دست‌کاری‌شده.

✅ نتیجه مطالعه این است که ترکیب این روش‌ها می‌تواند یک سیستم «احراز هویت قابل‌اعتماد» ایجاد کند، اما هنوز چالش‌های فنی جدی وجود دارد—از جمله اینکه تغییرات بسیار کوچک هم می‌توانند سیستم‌های فعلی را فریب دهند.

📎 منبع:
https://B2n.ir/ym9315

🧠 فیلاگر |جامعه هوش‌مصنوعی ایران
🆔 @filoger_com
LinkedIn | Instagram

🔥 ابزار AI بدون محدودیت برای ساخت تصویر – ZenCreator

ابزار ZenCreator واقعاً بدون محدودیت هست که می تونه هر سبکی، هر سوژه‌ای و هر ایده‌ای رو بدون فیلتر بسازه.

🔷 چرا ZenCreator خاصه؟

-بدون هیچ محدودیت محتوایی
-خروجی تا ۴K
-سرعت تولید ۵ تا ۱۵ ثانیه
-تولید دسته‌ای (Batch)
-حفظ کامل حریم خصوصی با رمزنگاری end‑to‑end

🔶 چه سبک‌هایی رو پشتیبانی می‌کنه؟

-فوتورئال و پرتره‌های واقعی
-دیجیتال آرت و ایلاستریشن
-انیمه و مانگا
-کانسپت آرت حرفه‌ای
-سبک‌های هنری

✅ مراحل ساخت تصویر:

-فقط پرامپت رو بنویس
-هوش مصنوعی پردازش می‌کنه
-خروجی HD رو بدون واترمارک دانلود کن

🔗 لینک ابزار:
https://B2n.ir/ph5758

🧠 فیلاگر |جامعه هوش‌مصنوعی ایران
🆔 @filoger_com
LinkedIn | Instagram

📍 چطور ماه‌ها NotebookLM رو اشتباه استفاده می‌کردیم — و تنظیماتی که واقعاً جواب می‌ده!

توی مقاله‌ی XDA یه تجربه‌ی واقعی برای کار با NotebookLM توضیح داده شده:

۱. انتخاب منابع کمتر = سرعت و دقت بیشتر

۲. سؤال‌هات رو مثل «کار با داده‌های خودت» بپرس

اگه سؤال کلی بپرسی، جواب کلی می‌گیری.
سؤال دقیق و مرتبط با منابع بده تا خروجی واقعاً ارزشمند بشه.

۳. قبل از Generate حتماً روی آیکون «مداد» بزن
تقریباً همه‌ی ابزارهای Studio قابل شخصی‌سازی هستن:
- طول Audio Overview
- تمرکز روی بخش خاص (مثلاً فقط مدل قیمت‌گذاری)
- حذف بخش‌های غیرضروری

۴. از Save to Note استفاده کن، نه Copy-Paste
به‌جای اینکه خروجی خام AI رو مستقیم منتقل کنی، چند نسخه مختلف بساز، ذخیره کن و خودت ترکیبشون کن.

✅ نتیجه؟
با این روش‌ها NotebookLM از یه ابزار معمولی تبدیل می‌شه به یه سیستم تحقیقاتی قدرتمند که دقیقاً مطابق نیازت کار می‌کنه.

📎 لینک ابزار
NotebookLM:
https://notebooklm.google.com/

📎 منبع:
https://B2n.ir/rr7840

🧠 فیلاگر |جامعه هوش‌مصنوعی ایران
🆔 @filoger_com
LinkedIn | Instagram

🤖 وقتی Deutsche Bank از هوش مصنوعی پرسید: «قراره چطور شغل‌ها رو نابود کنی؟»

یه آزمایش جالب توسط Deutsche Bank انجام شده: به‌جای مدل‌سازی اقتصادی سنتی، از هوش مصنوعی خودش—dbLumina—پرسیده که دقیقاً کدام صنایع را قرار است دگرگون یا نابود کند.

🔥 مهم‌ترین یافته‌ها:

- این تحلیل با مدل Gemini 2.5 Pro انجام شده و نشان می‌دهد صنایع داده‌محور و تکراری در خط مقدم خطر هستند.

- جالب اینکه بخش فناوری و نرم‌افزار بیشترین ریسک را دارد؛ چون توسعهٔ نرم‌افزار دقیقاً همان کاری است که AI در آن بهترین است.

- بخش مالی و خدمات مشتری در تیررس

- مدیریت ثروت یکی از اولین قربانی‌هاست؛ پیش‌بینی شده تا ۲۰۲۷ حدود ۸۰٪ سرمایه‌گذاران خرد از ابزارهای AI به‌عنوان مشاور اصلی استفاده کنند.

- در خدمات مشتری، AI تا ۷۵٪ تعاملات را در ۲۰۲۶ برعهده می‌گیرد.

- رسانه و سرگرمی هم در خطر

هوش مصنوعی فقط تحلیل نمی‌کند؛ تولید محتوا هم می‌کند.
این یعنی رقابت مستقیم با نویسندگان، طراحان و تولیدکنندگان محتوا.

✅ اما کدام شغل‌ها امن‌ترند؟

طبق گزارش، سه دسته فعلاً از دست AI در امان‌اند:

- مشاغل با نیاز به همدلی عمیق: پرستاری، درمانگری، آموزش کودکان

- مشاغل فیزیکی و مهارتی: لوله‌کشی، نجاری، ساخت‌وساز

- رهبری استراتژیک: تصمیم‌گیری‌های پیچیدهٔ مدیریتی هنوز فراتر از توان AI است

📌 جمع‌بندی:

هوش مصنوعی (AI) پیش‌بینی می‌کند تا ۲۰۳۰ حدود ۹۲ میلیون شغل حذف و ۱۷۰ میلیون شغل جدید ایجاد شود.
یعنی رشد خالص مثبت، اما با گذار بسیار دردناک؛ تا ۳۰٪ ساعات کاری فعلی در آمریکا قابل اتوماسیون است و ممکن است ۱۲ میلیون نفر مجبور به تغییر شغل شوند.

📎 منبع:
https://B2n.ir/xd4106

🧠 فیلاگر |جامعه هوش‌مصنوعی ایران
🆔 @filoger_com

✨ رفع یکی از محدودیت‌های مهم NotebookLM با کمک Gemini

وقتی با NotebookLM اسلاید می‌سازین، احتمالاً می‌دونین که اسلایدها ساختار خوبی دارن اما اغلب نیاز به ویرایش دستی دارن—از اصلاح تایپوها گرفته تا بازطراحی دیاگرام‌ها.

خبر خوب اینه که یک قابلیت در Gemini عملاً این مشکل رو دور می‌زنه.

🔶 ترفند کار:

کافیه تصویر اسلاید رو از NotebookLM ذخیره کنین، بعد در Gemini (بخش Create images) آپلودش کنین و توضیح بدین چه اصلاحاتی لازم دارین. Gemini تصویر رو با همون ساختار اما با متن و گرافیک اصلاح‌شده برمی‌گردونه—بدون اینکه مجبور باشین همه‌چیز رو از صفر در Canva یا Photoshop بازسازی کنین.

🔷 چرا این مهمه؟

-ابزار NotebookLM هنوز ابزارهای ویرایش اسلاید در سطح جزئیات نداره و فقط خروجی PDF می‌ده.

-گوگل گفته به‌زودی امکان ویرایش مستقیم اسلایدها با پرامپت و خروجی PPTX برای همه کاربران میاد.

✅ راهکار فعلی:

-ذخیره تصویر اسلاید
-اصلاح با Gemini
-تبدیل PDF به PPT
-جایگزینی اسلاید اصلاح‌شده در فایل نهایی

📎 منبع:
https://B2n.ir/re6583

🧠 فیلاگر |جامعه هوش‌مصنوعی ایران
🆔 @filoger_com

🤖 ایده‌ی Edge AI داره دنیای هوش مصنوعی رو از پایه تغییر می‌ده

به جای اینکه همه‌ی داده‌هامون برن توی سرورهای ابری، Edge AI کمک می‌کنه تا پردازش‌ها در خودِ دستگاه‌ها (مثل موبایل، سنسور یا دوربین) انجام بشه؛ سریع‌تر، امن‌تر و با مصرف انرژی کمتر

در مقاله‌ی دانشگاه Patras و Institut Mines-Télécom (IMT)، توضیح داده شده که:

- این مدل مثل مغز کوچکی کنار داده‌ست که خودش تصمیم می‌گیره، نه اینکه صبر کنه سرور بگه چه‌کار کنه.

- کاربردهاش زیادن: مثل خودروهای خودران و گجت‌های هوشمند.

- از نظر فنی، الگوریتم‌های سبک‌تر و سخت‌افزارهای خاص (مثل NPUها و TinyML) لازمه تا هوش مصنوعی بتونه در “لبه‌ی شبکه” اجرا بشه.

- بزرگ‌ترین چالش؟ هماهنگی بین دقت مدل و مصرف انرژی

📎 منبع کامل مقاله:
[What is Edge AI? – The Conversation](https://B2n.ir/qz1814)

🧠 فیلاگر |جامعه هوش‌مصنوعی ایران
🆔 @filoger_com
LinkedIn | Instagram

📍مقایسه NotebookLM و Claude در مدیریت نوت‌های نامنظم

ابزارهای Google NotebookLM و Claude، هر دو خلاصه‌سازی و تحلیل متن انجام می دهند، اما طبق تجربه خیلی از کاربرا، وقتی پای نوت‌های نامنظم وسط باشه، Claude بهتر عمل می‌کنه.

🔶 چرا Claude توی نوت‌های نامنظم بهتره؟

-مدل‌های Anthropic در درک ساختارهای پراکنده و پیدا کردن الگو بین متن‌های بی‌ربط عملکرد خیلی دقیقی دارن.

-ابزار Claude می‌تونه از دل چندتا متن نامرتب، یک خلاصه‌ی منسجم، ارائه بده.

-در کارهای طولانی مثل پروژه‌های تحقیقاتی یا تحلیل چند منبع، خروجی‌اش معمولاً روان‌تر و قابل‌استفاده‌تره.

🔷 ابزار NotebookLM چه مزیتی داره؟

-برای کاربرانی که نوت‌های ساختارمند دارند، فوق‌العاده‌ست.

-قابلیت‌های داخلی گوگل مثل لینک‌دهی بین نوت‌ها و تولید خلاصه‌های موضوعی باعث می‌شه برای محیط‌های آموزشی و تحقیقاتی خیلی مناسب باشه.

✅ NotebookLM = ابزار سازمان‌دهی + خلاصه‌سازی

✅ Claude = تحلیل عمیق + استنتاج + ساختاردهی

📎 منبع:
https://B2n.ir/qu6058

🧠 فیلاگر |جامعه هوش‌مصنوعی ایران
🆔 @filoger_com
LinkedIn | Instagram

🚀 شرکت OpenAI یک قدم بزرگ دیگه برداشت: معرفی «Harness Engineering» با اتکای کامل به Codex Agents

شرکت OpenAI توی یک گزارش جدید، از متدولوژی مهندسی تازه‌ای به اسم Harness Engineering رونمایی کرده؛ روشی که عملاً بخش بزرگی از چرخه توسعه نرم‌افزار رو به عامل‌های هوشمند Codex می‌سپاره.

🔷 توی یک آزمایش پنج‌ماهه، مهندس‌ها تونستن یه محصول بتا با حدود یک میلیون خط کد بسازن… بدون اینکه حتی یک خط کد دستی بنویسن!

- همه‌چیز با تعریف «قصد» و «محیط» انجام شده و عامل‌ها خودشون کدنویسی، تست، مستندسازی و ... رو انجام دادن

🔶 چند نکته فنی مهم:

- عامل‌ها مستقیماً با ابزارهای توسعه تعامل می‌کنن

- از telemetry برای بازتولید باگ‌ها استفاده می‌کنن.

- ساختار معماری کاملاً لایه‌بندی‌شده و با تست‌های ساختاری enforce می‌شه:
Types → Config → Repo → Service → Runtime → UI

-مستندات داخلی به‌صورت «ماشین‌خوان» سازماندهی شده

✅ این یعنی نقش مهندس‌ها از «کدنویسی» به «طراحی محیط، تعریف intent و ارائه بازخورد ساختاری» تغییر می‌کنه.

📎 منبع خبر:
https://B2n.ir/df3308

🧠 فیلاگر |جامعه هوش‌مصنوعی ایران
🆔 @filoger_com
LinkedIn | Instagram

🚀 تبدیل پرامپت‌های خلاقانه به تجربه‌های XR با Gemini

گوگل یک قدم تازه برای ساده‌کردن ساخت تجربه‌های XR برداشته؛ حالا با Canvas در وب‌اپ Gemini می‌تونی فقط با یک پرامپت، یک محیط سه‌بعدی تعاملی بسازی.

- تیم Android XR با کمک Gemini یک شبیه‌سازی زیست‌شناسی ساخت؛ Gemini اول تعامل سلول‌های خونی رو مدل‌سازی کرد و با WebGL و Three.js رندر گرفت.
بعد همین مدل سه‌بعدی با استفاده از WebXR API به یک تجربه XR واقعی تبدیل شد؛ فقط با یک دکمه‌ی Enter XR.

- این یعنی از یک پرامپت ساده ⬅️ به یک محیط سه‌بعدی ⬅️ و در نهایت یک تجربه XR قابل تعامل روی دستگاه‌های سازگار.

🔷 نکات فنی مهم:

-استفاده از Canvas برای تولید گرافیک سه‌بعدی وب

-رندر با WebGL و Three.js

-تبدیل خروجی به XR با WebXR

-مناسب برای پروتوتایپ‌سازی سریع و ساخت تجربه‌های تعاملی

📎 منبع:
https://B2n.ir/tq5321
📎 لینک ابزار (Gemini Web App – Canvas):
https://gemini.google.com/canvas

🧠 فیلاگر |جامعه هوش‌مصنوعی ایران
🆔 @filoger_com
LinkedIn | Instagram

📍«چرا همه دارن می‌رن سمت SLM؟»

مقاله‌ی Introduction to Small Language Models: The Complete Guide for 2026 یک مرور دقیق روی موج جدید دنیای هوش مصنوعی انجام داده؛ همون موجی که این روزها همه درباره‌اش حرف می‌زنن.

ما هم می‌خوایم همین مسیر رو دنبال کنیم و بخش‌های مهمش رو مرور کنیم:

-مدل‌های کوچک زبانی (SLM) و اینکه چرا دارن تبدیل می‌شن به انتخاب اصلی تیم‌های تولیدی.

🔷 طبق نکاتی که مقاله بررسی کرده،

- آن ها برای حدود ۸۰٪ کارهای روزمره کاملاً کافی‌ان.
- هزینه اجرا چند برابر کمتره، سرعت پاسخ‌گویی بالاتره،
-اجرای محلی باعث حفظ بهتر حریم خصوصی می‌شه
- و برای اپلیکیشن‌های پایدار و سریع انتخاب منطقی‌تری هستن.

✅ این تغییر جهت یکی از مهم‌ترین ترندهای ۲۰۲۶ه و داره شکل واقعی استفاده از AI رو عوض می‌کنه.

⬅️ پست بعدی: SLM دقیقاً چیه و چه فرقی با LLM داره؟

🧠 فیلاگر |جامعه هوش‌مصنوعی ایران
🆔 @filoger_com
LinkedIn | Instagram

📍 «مدل SLM دقیقاً چیه و چه فرقی با LLM داره؟»

- مدل‌های کوچک زبانی معمولاً زیر ۱۴ میلیارد پارامتر دارن، اما همین اندازه جمع‌وجور باعث می‌شه روی سخت‌افزارهای معمولی اجرا بشن،
- برای کارهای دامنه‌محور حتی بهتر از مدل‌های بزرگ عمل کنن،
- هزینه ماهانه از هزاران دلار به چند ده دلار کاهش پیدا کنه
- و برای پردازش روی Edge یا سرور داخلی ایده‌آل باشن.

🔷 در عمل، تیم‌ها فهمیدن که برای چت‌بات سازمانی، خلاصه‌سازی، دسته‌بندی، جست‌وجوی معنایی و کارهای مشابه، نیازی به مدل‌های ۷۰B یا 400B نیست. SLMها سریع‌تر، ارزان‌تر و قابل‌کنترل‌ترن.

⬅️ پست بعدی: چطور از SLM شروع کنیم و چه مدل‌هایی مناسبن؟

🧠 فیلاگر |جامعه هوش‌مصنوعی ایران
🆔 @filoger_com

📍 «چطور از SLM شروع کنیم؟»

برای شروع کار با SLMها معمولاً این مسیر پیشنهاد می‌شه:

- انتخاب یک مدل پایه کوچک (مثل Phi، Gemma، Mistral-mini و …) 

- تنظیم (Fine-tune) روی داده‌های اختصاصی 

- استقرار روی سرور داخلی، Edge یا حتی دستگاه کاربر 

- تست و بهینه‌سازی برای رسیدن به تعادل بین سرعت، دقت و هزینه 

این رویکرد کمک می‌کنه بدون هزینه‌های سنگین LLMها، یک سیستم هوشمند سریع و پایدار داشته باشی.

🔗 منبع مقاله: 
https://machinelearningmastery.com/introduction-to-small-language-models-the-complete-guide-for-2026/

🧠 فیلاگر |جامعه هوش‌مصنوعی ایران
🆔 @filoger_com

📍 هفت ترند مهم هوش مصنوعی در ۲۰۲۶؛ بر اساس گزارش مایکروسافت

هوش مصنوعی در ۲۰۲۶ فقط «یک ابزار» نیست؛ تبدیل می‌شود به همکار واقعی. مایکروسافت در گزارش جدیدش ۷ روند کلیدی را معرفی کرده که مسیر AI را در سال آینده شکل می‌دهند.

۱) ایجنت‌ها: از ابزار تا هم‌تیمی

ایجنت‌ها قرار است نقش «همکار دیجیتال» را بازی کنند؛ یعنی کارهای تکراری، تحلیل داده و شخصی‌سازی را انجام دهند و انسان روی استراتژی و خلاقیت تمرکز کند.

نکته فنی: هر ایجنت هویت مستقل، سطح دسترسی مشخص و مدیریت داده اختصاصی دارد.

۲) امنیت هوشمند و خودکار

با افزایش نقش ایجنت‌ها، امنیت باید «درونی» و خودکار باشد.

نکته مهم: هر ایجنت مثل یک کارمند واقعی پروفایل امنیتی دارد تا از رفتارهای ناخواسته جلوگیری شود.

۳) هوش مصنوعی در سلامت: از تشخیص تا درمان

هوش مصنوعی از مرحله تشخیص عبور کرده و وارد تریاژ، برنامه‌ریزی درمان و خدمات واقعی برای بیماران می‌شود.

⬅️ برای دیدن روندهای بعدی که آیندهٔ AI را تکمیل می‌کنند، پست بعدی را دنبال کنید.

🧠 فیلاگر |جامعه هوش‌مصنوعی ایران
🆔 @filoger_com
LinkedIn | Instagram