🔖 پروژه پایانی دوره کارشناسی
✅ موضوع «تحلیل احساسات نظرات اسنپ‌فود»

👩🏻‍💻 برای این پروژه، دیتاست 70000 تایی از نظرات کاربرای اسنپ‌فود رو بررسی کردم. با الگوریتم XGBoost مدلی رو آموزش دادم که می‌تونه احساسات (مثبت یا منفی) رو تشخیص بده.

🖊 پردازش زبان طبیعی روی داده‌های فارسی یه خورده پیچیده‌تره، ولی همین چالش باعث شد کلی چیز جدید یاد بگیرم.

🖥 ابزارهای مورد استفاده: برای پیش‌پردازش داده‌ها از کتابخونه Hazm استفاده کردم و تونستم مدلی با دقت 84% بسازم. در آخر هم برای Deployment از فریم‌ورک Flask استفاده کردم تا کار رو نهایی کنم.

⏪ کلیه کدها و مستندات پروژه رو توی گیت‌هابم گذاشتم. می‌تونین از لینک زیر بررسی کنین.👇


┌ 💡 Analysis of Snappfood Comments
└ 🐱 GitHub-Repos


🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @rss_ai_ir

یک سرویس رایگان و قدرتمند برای تبدیل صدا به متن، با بهره‌گیری از مدل Whisper ساخت OpenAI.

پشتیبانی از بیش از ۱۰۰ زبان زنده دنیا، با امکان دریافت خروجی به صورت فایل متنی (TXT) یا زیرنویس حرفه‌ای (SRT).

بدون هیچ محدودیت — همین حالا تست کنید:
🔗 transcribetext.com

✍🏽 ¦ @rss_ai_ir

👍 مقایسه عملکرد شش مدل مختلف تولید ویدئو با هوش مصنوعی (Google Veo 3 - Moonvalley Marey - Hailuo MiniMax 02 - Kling 2.1- Midjourney V1-Seedance Pro) در تبدیل یک تصویر ثابت به ویدئو و توانایی‌های متفاوت آن‌ها در پیروی از پرامپت ( صحنه‌ای سورئال از یک کره شیشه‌ای در جزیره کوچکی که روی امواج اقیانوس متلاطم در شب شناور است )

👈تصویر با میدجورنی و این پرامپت ساخته شده

✔️ #Prompt:
A cinematic close-up 50mm lens shot on Kodak film with subtle film grain, capturing a surreal glass sphere floating on dark, turbulent ocean waves at night. Inside the sphere, a tiny rocky island with four slender palm trees sways gently. The scene is set under a moody, stormy sky with distant, blurred mountain silhouettes. Water splashes dynamically around the sphere as it drifts, reflecting faint moonlight and casting shimmering highlights. The camera slowly tracks forward with a slight handheld shake to emphasize the fragile isolation of the island within the sphere. Lighting is low-key with cool blue tones, creating a mysterious and contemplative atmosphere. Ambient sound includes crashing waves, distant thunder, and the soft rustling of palm leaves inside the sphere.

➕بیشتر بخوانید: Top AI Video Generation Model Comparison in 2025: Text-to-Video Platforms


#هوش‌_مصنوعی #پرامپت #Midjourney

🛫@Arss_ai_ir

📌اولین فناوری مغز روی تراشه معرفی شد

چین به تازگی از یک نقطه عطف علمی تخیلی عبور کرده است. دانشمندان دانشگاه تیانجین و SUSTech با موفقیت رباتی ساخته‌اند که توسط مغز انسان رشد یافته در آزمایشگاه تغذیه می‌شود.

این فناوری «مغز روی تراشه» از نورون‌های مشتق شده از سلول‌های بنیادی انسان واقعی برای کنترل اعمال ربات - مانند گرفتن اشیاء یا اجتناب از موانع - استفاده می‌کند. سیگنال‌های عصبی از طریق یک رابط الکترونیکی منتقل می‌شوند که به بافت مغز اجازه می‌دهد مستقیماً با ماشین‌ها تعامل داشته باشد.

چرا مهم است:
✅ اولین رابط رباتیک مغز-روی-تراشه در جهان را معرفی می‌کند
✅ درها را برای سیستم‌های ترکیبی هوش مصنوعی-زیستی می‌گشاید
✅ می‌تواند منجر به تحقیقات پیشرفته مغز و ابزارهای توانبخشی عصبی شود

ما رسماً وارد عصر هوش بیولوژیکی ادغام شده با ماشین‌ها می‌شویم.

#هوش_مصنوعی‌‌‌


@rss_ai_ir

🎓 برای ورود به صنعت پردازش تصویر، به چه مهارت‌هایی نیاز داری؟


اگر دانشجوی مهندسی برق، کامپیوتر، پزشکی یا مکانیک هستی و می‌خوای وارد دنیای واقعی پروژه‌های پردازش تصویر صنعتی بشی، این پست رو از دست نده! 👇


📌 مهم‌ترین نرم‌افزارها و زبان‌ها:
🔹 Python – ستون فقرات پردازش تصویر، یادگیری ماشین و بینایی کامپیوتر.
🔹 OpenCV – کتابخانه‌ی معروف برای پردازش تصویر.
🔹 TensorFlow / PyTorch – برای آموزش و اجرای مدل‌های یادگیری عمیق.
🔹 YOLO / Detectron2 – برای تشخیص و شناسایی اشیاء در تصویر.
🔹 LabelImg یا Roboflow – ابزارهایی برای برچسب‌گذاری داده‌ها (Annotation).
🔹 Git – برای مدیریت نسخه کدها در تیم‌های صنعتی.
📌 مهارت‌های ضروری:
آشنایی با الگوریتم‌های پایه پردازش تصویر (فیلترها، کانتورها، تبدیل‌ها)
توانایی آموزش مدل‌های CNN برای دسته‌بندی یا تشخیص عیب
تسلط به کار با دوربین‌های صنعتی و اصول نورپردازی


📌 سخت‌افزارهایی که باید باهاشون آشنا باشی:

🔸 دوربین‌های صنعتی (GigE / USB3) – برندهایی مثل Basler یا IDS
🔸 بردهای پردازشی مثل Raspberry Pi یا NVIDIA Jetson
🔸 سنسورها و ماژول‌های کمکی مثل سنسورهای فاصله، انکودرها و PLCها برای هماهنگی با خط تولید

🔧 پروژه‌های واقعی فقط کد نیستن! باید یاد بگیری چطور نرم‌افزار رو با سخت‌افزار هماهنگ کنی، چطور تصویر باکیفیت بگیری و چطور سرعت و دقت سیستم رو در شرایط واقعی تنظیم کنی.

💬 اگر سوالی در مورد یادگیری این مسیر داری، کامنت بذار یا پیام بده 💡

📢 @rss_ai_ir

🧠 جهشی بزرگ به سوی پذیرش هوش مصنوعی در صنعت!

🔷 شرکت IBM در حال توسعه معماری جدید پردازنده‌های خود با نام Power11 است؛ طراحی‌شده برای اجرای مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی، تحلیل کلان‌داده و بارهای کاری استنتاج.

✅ ویژگی کلیدی:
«معماری بدون توقف» (Zero-Downtime Architecture)
بدون نیاز به خاموشی سیستم هنگام به‌روزرسانی و نگهداری – ایده‌آل برای صنایع حساس مثل تولید، انرژی و مالی.

📊 Power11 گامی مهم در مسیر پذیرش هوش مصنوعی در مقیاس سازمانی است.

📎 منبع: Artificial Intelligence News

#IBM #Power11 #هوش_مصنوعی #AI #BigData #سخت‌افزار #فناوری

🐝 زنبورهای سایبورگ؛ فناوری یا سلاح آینده؟

✳️چین اخیراً موفق به ساخت زنبورهای قاتل سایبورگ شده؛
روی هر زنبور یک تراشهٔ فوق‌سبک به وزن تنها ۷۴ میلی‌گرم نصب شده که به دانشمندان امکان کنترل حرکات آن را می‌دهد.
حالا تصور کنید یک رُی عظیم از این زنبورها به هدفی خاص حمله‌ور شود... 😨
ولی اینجا تمام نمی‌شود!
✳️در سوی دیگر، شرکت‌هایی مانند Neuralink و پروژه‌های مشابه در حال تبدیل انسان‌ها به سایبورگ هستند – با تراشه‌هایی که مستقیماً به مغز متصل می‌شوند!
آیا آینده، متعلق به ارتش زنبورهای کنترل‌شونده و انسان‌های تقویت‌شده است؟
🤖 دنیا در حال تغییر است..

#فناوری #هوش_مصنوعی #سایبورگ #رباتیک #Neuralink #زنبورهای_سایبورگ #چین #ایلان_ماسک

❌شرکت Moonshot AI از مدل اوپن سورس جدید خودش به اسم Kimi K2 رونمایی کرده؛ یه مدل قدرتمند با ساختار Mixture-of-Experts که توی هر بار استفاده، ۳۲ میلیارد پارامتر فعال داره و در مجموع، به عدد خیره‌کننده‌ی ۱ تریلیون پارامتر می‌رسه. Kimi K2 نه‌تنها توی تسک‌هایی مثل دانش عمومی، ریاضیات و برنامه‌نویسی عملکرد درخشانی داره، بلکه برای انجام وظایف عامل‌محور (agentic tasks) هم بهینه‌سازی شده؛ یعنی فقط جواب نمی‌ده، خودش می‌فهمه باید چی کار کنه و اجراش می‌کنه. Moonshot دو نسخه از این مدل رو منتشر کرده: نسخه‌ی Base برای پژوهشگرها و توسعه‌دهنده‌هایی که می‌خوان مدل رو به دلخواه خودشون تغییر بدن، و نسخه‌ی Instruct که برای استفاده‌ی آماده در تجربه‌های چت و اجرای وظایف طراحی شده.

♻️یکی از ویژگی‌های جالب Kimi K2 اینه که فقط به سؤال‌ها جواب نمی‌ده، بلکه می‌تونه خودش از ابزارها استفاده کنه و یه پروژه رو تا انتها ببره جلو. توی یه نمونه تحلیل داده، Kimi K2 با استفاده از ۱۶ مرحله‌ی کدنویسی در IPython، داده‌های حقوق سال‌های ۲۰۲۰ تا ۲۰۲۵ رو بررسی کرده و تأثیر «نسبت دورکاری» روی حقوق رو توی سطوح مختلف تجربه‌ی شغلی تحلیل کرده. این مدل نه‌تنها تحلیل آماری انجام داده و نمودار ساخته، بلکه در نهایت یه وب‌سایت کامل با شبیه‌ساز تعاملی ساخته که کاربر می‌تونه اطلاعات خودش رو وارد کنه و ببینه دورکاری براش خوبه یا نه.

✳️از لحاظ فنی، Kimi K2 توی بنچمارک‌های مهمی مثل LiveCodeBench، OJBench، SWE-bench و AIME، عملکرد فوق‌العاده‌ای داشته و تونسته بعضی از مدل‌های بزرگ دیگه مثل GPT-4، Claude 4 و Gemini 2.5 رو پشت سر بذاره یا باهاشون رقابت کنه. این مدل به‌ویژه توی وظایف عامل‌محور، عملکردی داره که باعث شده توی دسته‌ی non-thinking models به یکی از بهترین‌ها تبدیل بشه.

‏Kimi K2 با یه بهینه‌ساز جدید به اسم MuonClip آموزش دیده؛ نسخه‌ی پیشرفته‌تر Muon که از تکنیکی به اسم qk-clip استفاده می‌کنه تا مشکل ناپایداری آموزش رو حل کنه. این مدل با بیش از ۱۵.۵ تریلیون توکن آموزش دیده و تیم Moonshot برای افزایش هوشمندی مدل، از داده‌سازی وسیع عامل‌محور و یادگیری تقویتی عمومی استفاده کرده. این یادگیری باعث شده مدل بتونه حتی برای کارهایی که معیار مشخصی ندارن (مثل نوشتن گزارش یا مدیریت ابزارها) هم تصمیم‌گیری کنه.

‏Kimi K2 از امروز روی وب‌سایت kimi.com در دسترس عموم قرار گرفته و کاربران می‌تونن به‌صورت رایگان ازش استفاده کنن. نسخه‌ی API هم ارائه شده که با استانداردهای OpenAI و Anthropic سازگاره و برای ساخت اپ‌های عامل‌محور قابل استفاده‌ست. هنوز ورودی تصویری به این مدل اضافه نشده و گاهی ممکنه توی تسک‌های پیچیده خروجی ناقص بده، ولی Moonshot وعده داده این محدودیت‌ها توی نسخه‌های بعدی برطرف می‌شن.

@rss_ai_ir

🤖🔥 باحال‌ترین پروژه هوش مصنوعی این روزها: OpenHands

📌 اگر دنبال یه پروژه واقعاً خفن توی حوزه عامل‌های هوشمند (AI Agents) هستی، باید OpenHands رو بشناسی!

🌐 گیت‌هاب: github.com/All-Hands-AI/OpenHands
⭐️ بیش از ۶۰ هزار ستاره – با رشد انفجاری!


---

🔍 چرا OpenHands اینقدر خاصه؟

این پروژه یه فریم‌ورک متنه‌بازه که بهت اجازه می‌ده یه عامل هوشمند تمام‌عیار بسازی — چیزی خیلی فراتر از Copilot!

🧠 چه کارایی می‌تونه بکنه؟

مثلاً بهش بگی: «این باگ رو تو پروژه پایتون پیدا و درست کن»

یا: «این قابلیت جدید رو به اپ وبم اضافه کن»


و بعد خودش:

1. تحلیل می‌کنه که چی می‌خوای 😎


2. برنامه‌ریزی می‌کنه که چیکار باید بکنه


3. کد رو می‌خونه، تغییر می‌ده، تست می‌گیره


4. حتی توی ترمینال دستور اجرا می‌کنه و توی فایل‌ها دستکاری می‌کنه!




---

🎯 برای کی مناسبه؟

برنامه‌نویسایی که دنبال یه دستیار واقعی هوش مصنوعی هستن

پژوهشگرایی که روی عامل‌های هوشمند یا مدل‌های چندوجهی کار می‌کنن

یا هرکسی که می‌خواد یه مهندس نرم‌افزار مجازی بسازه!


🚀 آینده از اینجاست شروع میشه...

#هوش_مصنوعی #AI #OpenHands #عامل_هوشمند #گیتهاب #پروژه_متن_باز #برنامه_نویسی #DevinAI #MultimodalAI #AI_Agent

@rss_ai_ir

📌 سریع‌ترین پهپاد جهان!

این پهپاد مسابقه‌ای فوق‌پیشرفته توسط Trinx Pepino طراحی و ساخته شده،
و فقط در یک ثانیه به سرعت ۲۰۰ کیلومتر بر ساعت می‌رسد! 🚀

⚡️ بله، درست شنیدی — این پهپاد حتی سریع‌تر از یک ماشین فرمول یک حرکت می‌کنه!

طراحی آیرودینامیک، بدنه فوق‌سبک و موتورهای سفارشی قدرتمند، این پرنده رو به یک هیولای پرنده واقعی تبدیل کرده که مرزهای فناوری، سرعت و کنترل رو جابجا کرده!

🎯 این فقط یک پهپاد نیست، یک شاهکار مهندسی و هوش مصنوعی در کنار هم هست!

📹 قراره انقلابی در مسابقات هوایی، تصویربرداری حرفه‌ای و حتی حوزه‌های نظامی ایجاد کنه...

#ai #پهپاد
#هوش_مصنوعی‌‌‌ #تکنولوژی #رباتیک #فناوری #DroneRacing


@rss_ai_ir

- ویدیوی معرفی این محصول پشه کش😭

▪️این سیستم پیشرفته با ترکیب دو فناوری LiDAR و لیزر، می‌تونه پشه‌ها رو در کمتر از ۳ میلی‌ثانیه شناسایی و نابود کنه!

▪️اول، ماژول LiDAR با پالس‌های نوری محیط رو اسکن می‌کنه و با دقت میلی‌متری، فاصله، زاویه، اندازه و موقعیت دقیق پشه رو تشخیص می‌ده.

+ بعد از قفل‌شدن روی هدف، یه پرتو لیزر کم‌قدرت به سمت پشه شلیک می‌شه و توی هوا نابودش می‌کنه - بدون صدا، بدون دردسر!

@rss_ai_ir

📊 ارزیابی و تست مدل‌های یادگیری ماشین
🔎 و مانیتورینگ حرفه‌ای داده‌ها و مدل‌ها
🏳️‍🌈 با ابزار Evidently

👨🏻‍💻 تست کردن مدل‌ها و داده‌ها توی یادگیری ماشین از اهمیت بالایی برخورداره! اگه مدل و داده‌هاتون رو تست نکنیت، ممکنه توی محیط واقعی با مشکلات بزرگی مواجه بشین.

✅ برای جلوگیری از این مشکل و ارزیابی دقیق مدل‌تون، می‌تونین از ابزاری به نام Evidently استفاده کنین. Evidently یه ابزار اُپن سورس رایگانه که گزارش‌های دقیق و کاملی برای بررسی مدل‌ها و داده‌ها ارائه می‌ده. این ابزار می‌تونه:

1️⃣ نقاط ضعف مدل‌هات رو نشون بده،
2️⃣ کیفیت و پایداری داده‌هات رو بررسی کنه،
3️⃣ و تغییرات در هدف و داده‌ها رو ردیابی کنه.

⏪ ابزار Evidently هم به صورت کتابخونه پایتون و هم به عنوان پلتفرم ابری موجوده و ابزاری قدرتمند برای مانیتورینگ مدل‌ها و داده‌هاست.👇


┌ 💸 Evidently
├ 📄 Documentation
├ 😉 Youtube Channel
└ 🐱 GitHub-Repos

pip install evidently

🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @rss_ai_ir

خطر جدی LLM ها برای حافظه انسان

تحقیقات MIT نشون داده دانشجوهایی که از همون اول سراغ هوش مصنوعی رفتن، سریع نوشتن اما چیزی یادشون نموند! نه ایده‌هاشون مال خودشون بود، نه ذهنشون فعال.

اما اون‌هایی که اول فکر کردن و بعد از AI کمک گرفتن، حافظه قوی‌تر، تفکر شفاف‌تر و درک عمیق‌تری داشتن.

یادگیری یعنی مقاومت، نه فقط تایپ یه پیام به چت‌بات!
اول ایده رو بساز، بعد با ابزار تقویتش کن.
اگر می‌خوای مغزت رو حفظ کنی، باید ازش استفاده کنی!

@rss_ai_ir I از هوش مصنوعی عقب نمانید

🚀 با این پلتفرم‌ها ربات هوش مصنوعی مخصوص خودت رو بساز!

دوران چت‌بات‌های ساده گذشته. حالا نوبت AI Agent‌هاست — ایجنت‌هایی که می‌تونن مستقل فکر کنن، تصمیم بگیرن و چندین وظیفه رو به صورت زنجیره‌ای و هوشمند انجام بدن.

🧠 ولی چطور؟ با استفاده از این پلتفرم‌ها👇

🔹 Auto-GPT
ایجنتی بساز که فقط هدف رو بهش بدی؛ خودش گوگل می‌کنه، تصمیم می‌گیره، کد می‌نویسه و نتایج رو ذخیره می‌کنه. بر پایه GPT و پایتون، نیاز به نصب لوکال دارد.

🔹 AgentGPT
نسخه تحت وب Auto-GPT — فقط از مرورگر استفاده کن، ایجنت تعریف کن، هدف بده و بنشین ببین چه می‌کنه!

🔹 LangChain
ابزاری فوق‌العاده برای ساخت ایجنت‌های پیشرفته با قابلیت تعامل با API، پایگاه داده، فایل‌ها، موتور جستجو، و حتی کنترل مرورگر!
🔧 مناسب توسعه‌دهنده‌هایی که دنبال شخصی‌سازی بالا هستند.

🔹 n8n
اگر دنبال ابزار بلاک‌محور هستی (بدون کدنویسی زیاد)، n8n مثل لگو برای ساخت گردش‌های کاری هوشمند با ChatGPT، ایمیل، گوگل شیت، تلگرام و... است.

🔹 LangGraph
نسل جدید سیستم‌های ایجنت با گراف جریان — بهت امکان طراحی ایجنت‌هایی با چند مسیر تصمیم‌گیری رو می‌ده. مناسب پروژه‌های چند مرحله‌ای و پیچیده.

📦 حتی می‌تونی این پلتفرم‌ها رو به صورت لوکال روی سیستم خودت بالا بیاری — بدون نیاز به اتصال دائمی به اینترنت.

🧩 آینده‌ی اتوماسیون شخصی اینجاست! آماده‌ای ایجنت مخصوص خودتو بسازی؟

📲 دنبال کن: @rss_ai_ir

🔰منبع نور رینگ لایت (Ring light) مورد استفاده در بینایی ماشین

✔️این نوع لایت ها بسته به ارتفاع رینگ لایت و زاویه قرار گیری led ها روی آن می توانند هر دو حالت نور پردازی از جلو و نور پردازی به شیوه میدان تاریک به کار برده شوند.
یکی از کاربردهای مهم رینگ لایت در بررسی اجسام دایره ای شکل است به عنوان نمونه فرض کنید می خواهیم زائده های موجود در دهانه بطری را شناسایی نماییم. برای این کار کافی است دوربین از زاویه بالا بطری را ببیند.


❗️نکاتی در مورد رینگ لایت ها

●نسبت به لایت های دیگر ارزان هستند و موارد کاربرد بسیاری دارد.
●بایستی فاصله ی آنها از شی و زاویه تابش نور در آنها به درستی تنظیم گردد.
●کنتراست تصویر خوبی ایجاد می نمایند.
●بررسی اجسام دایره ای مثل واشر، درب بطری مناسب هستند.

#نورپردازی #لایت_صنعتی #تجهیزات_صنعتی #اتوماسیون_صنعتی #بینا_پردازش_سیستم



🆔 @rss_ai_ir

📂 دوره جامع «مدل‌های مولد عمیق»
🛡 از دانشگاه استنفورد

👩🏻‍💻 وقتی می‌خوای وارد دنیای مدل‌های مولد بشی، لازمه که اول مبانی رو خوب یاد بگیری، و هیچ جایی بهتر از دوره دانشگاه استنفورد نمی‌تونه کمکت کنه! این دوره، قدم‌به‌قدم تو رو با مفاهیم پایه‌ای و مدل‌های پیشرفته مولد عمیق آشنا می‌کنه و یه منبع حرفه‌ای و جامع برای یادگیری مدل‌های مولد عمیقه.

✔️ پس اگه میخوای بدونی چطور این مدل‌ها می‌تونن از پردازش تصویر تا زبان طبیعی NLP و حتی حل مسائل پیچیده مثل یادگیری تقویتی رو متحول می‌کنن، این دوره دقیقا برای توئه که هم آموزش جامع می‌ده و هم کلی مثال واقعی از پروژه‌های صنعتی رو پوشش میده.👇

┌ 🔴 Deep Generative Models
├ ⌨️ Course Homepage
├ 📹 Lecture Videos
└ 🐱 GitHub-Repos


🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید :
🧠 @rss_ai_ir

🧠 Gemini Robotics On‑Device – هوش جذاب جدید رباتیک از گوگل دیپ‌مایند

📅 ۲۴ ژوئن ۲۰۲۵
📍 گوگل دیپ‌مایند رونمایی کرد از مدل بنیادی VLA (بینایی–زبان–عمل) جدیدی که برای اجرا روی خود ربات‌ها طراحی شده. این نسخه جدید با هدف کاهش تأخیر و قابلیت کار در محیط‌های بدون اینترنت ارایه شده .


---

⚙️ ویژگی‌های کلیدی:

✳️اجرای کامل روی ربات
بدون نیاز به اتصال اینترنت، با تأخیر کم و قابلیت کار در محیط‌های حساس و بدون شبکه .

✳️توانایی یادگیری سریع
با فقط ۵۰–۱۰۰ نمونه آموزشی، ربات می‌تواند وظایف کاملاً جدید را فرا بگیرد .

✳️برای توسعه‌دهندگان
همراه با ابزار توسعه (SDK) برای ارزیابی و تطبیق مدل با سخت‌افزار خاص ربات‌ها، از طریق ثبت‌نام در برنامه تست‌کنندگان .

✳️پشتیبانی از پلتفرم‌های متنوع
آموزش اولیه روی ربات ALOHA، و تطبیق موفق روی ربات‌های دوال-آرم Franka FR3 و انسان‌نمای Apollo از Apptronik .

---

🎯 اهمیت این خبر:

ربات‌های مستقل واقعی
♻️مدل‌های VLA که کاملاً روی دستگاه اجرا می‌شوند، به ربات‌ها امکان واکنش سریع و خودمختاری بیشتر در میدان می‌دهد.

امنیت و حریم خصوصی
♻️بدون نیاز به اتصال دائم، برای کاربردهایی مانند مراقبت‌های پزشکی، امور صنعتی و محیط‌های محرمانه بسیار مناسب است.

♻️توسعه سریع اکوسیستم
باز به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که مدل را برای پروژه‌های خاص خود‌شان سفارشی کنند.

♻️گام مهم در خودکارسازی
اولین بار است که دیپ‌مایند VLA با SDK منتشر شده و تست‌کنندگان تخصصی برای آن انتخاب شده‌اند .
@rss_ai_ir

🧩 ترفند “لافایزی پرامپتینگ” (Lazy Prompting) برای دیباگ AI – برگرفته از گفته‌های Andrew Ng

📅 آپریل ۲۰۲۵
📍 استاد و پژوهشگر مشهور AI، Andrew Ng، به‌تازگی توصیه کرده در مواقع دیباگ کد با مدل‌های هوش مصنوعی، گاهی لازم نیست پرامپت‌های پیچیده و توضیحی بنویسیم. کافیست خطای ریز یا پیام اکسپرشن را مستقیم ببریزیم داخل مدل، چون بسیاری از LLMها قادر به درک خودانگیخته هستند .


---

🧠 چطور عمل می‌کند؟

1. خطای مدل یا پیام خطایی که دریافت کرده‌اید را به صورت خام در ورودی می‌گذارید (مثلاً "IndexError: list index out of range").


2. بدون اضافه‌کردن توضیحات اضافی، پرسش را ارسال می‌کنید.


3. مدل به طور ضمنی متوجه منظور می‌شود و سریع‌تر راه‌حل ارائه می‌دهد.



وی پیشنهاد می‌دهد که ابتدا از این روش ساده استفاده کنید؛ اگر مدل درک نکرد، تنها آن‌وقت توضیح اضافه و جزئیات می‌دهیم .


---

🎯 چه زمانی این ترفند کارآمد است؟

وقتی که مدل LLM شما قدرتمند و context-aware باشد.

وقتی می‌تونید چندبار پرامپت رو تکرار کنید و از خروجی اصلاح‌شده کمک بگیرید.

اگر در جریان دیباگ هستید و نیاز به سرعت بالا و جریان فکری ساده دارید.



---

✅ مزایا

صرفه‌جویی در زمان و پرامپت‌سازی
حذف توضیحات اضافی باعث ساده‌تر شدن و سریع‌تر شدن تعامل با مدل می‌شود.

تطابق با سبک “Vibe Coding”
این روش، دقیقاً مثل vibe coding هستش: جریان طبیعی کدنویسی با هوش مصنوعی بدون وسواس بر ساختار پرامپت .

مناسب برای کاربران باتجربه
اگر مطمئن هستید که مدل زیر پوسته‌ی پیام خطا رو می‌فهمه، پرامپت ساده‌تر فقط وقت تلف نمیشه.

@rss_ai_ir