🤖 تحول هوش مصنوعی با عامل‌های چندمرحله‌ای (Multi-Step Agents)
📺 بررسی عمیق در ویدیوی جدید یوتیوب
@rss_ai_ir | #AI #AGI #Agents

هوش مصنوعی دیگر فقط پاسخ‌گو نیست؛ حالا برنامه‌ریزی می‌کند، وظایف را می‌شکند، تصمیم می‌گیرد و یاد می‌گیرد!

در ویدیوی جدید، به بررسی یکی از مهم‌ترین پیشرفت‌های اخیر AI پرداخته می‌شود:
🧠 عامل‌های چندمرحله‌ای (Multi-Step Agents) — سیستم‌هایی که می‌توانند مسائل پیچیده را به گام‌های کوچک‌تر تقسیم کرده، اجرا کنند و نتایج را تحلیل و بهینه کنند.

🎯 نکات کلیدی ویدیو:

🔹 تفاوت Agent با مدل‌های ساده زبانی مثل GPT
🔹 توانایی تفکر چندمرحله‌ای و تعامل با محیط
🔹 چالش‌ها: پیاده‌سازی، ارزیابی، حافظه، و ابزارهای جانبی
🔹 ارتباط با آینده AGI (هوش عمومی مصنوعی)

📌 این ویدیو برای کسانی که می‌خواهند آینده شغلی، تحقیقاتی یا توسعه خود را با عامل‌های هوشمند گره بزنند، حیاتی است.

📽 تماشا کن:
🔗 YouTube - Multi-step AI Agents
🔗 لینک کتاب داخل فیلم

📡 دنبال کنید برای تحلیل تخصصی و منابع بیشتر:
@rss_ai_ir | #هوش_مصنوعی #LLM #Agent

⚡️شتاب دهند Agent Lightning؛ شتاب‌دهنده‌ی جدید مایکروسافت برای آموزش ایجنت‌های LLM

دیگر نیازی به بازنویسی ایجنت نیست! با فریم‌ورک **Agent Lightning**، می‌توانید ایجنت‌های مبتنی بر زبان را بدون تغییر در کد، به کمک **یادگیری تقویتی (RL) آموزش و بهینه‌سازی کنید.

🔧 ویژگی‌های کلیدی:
▪️ بدون نیاز به تغییر در کد ایجنت
▪️ پشتیبانی از فریم‌ورک‌هایی مانند LangChain، AutoGen، OpenAI Agents SDK، Semantic Kernel و...
▪️ اتصال ایجنت با استفاده از sidecar و جمع‌آوری داده‌های رفتاری
▪️ ارزیابی عملکرد ایجنت در مراحل مختلف (state، action، reward)
▪️ امکان بهینه‌سازی رفتار ایجنت حتی بر اساس سیگنال‌های میانی، نه فقط نتیجه نهایی
▪️ قابلیت اتصال به پایپلاین‌های موجود در پروژه‌های صنعتی یا پژوهشی

🎯 مناسب برای پروژه‌های تولید کد، پرس‌وجوی SQL، اتوماسیون وظایف پیچیده و حتی Multi-Agent Systems

📄 مقاله: (https://arxiv.org/abs/2508.03680)
🔗 گیت‌هاب:(https://github.com/microsoft/agent-lightning)
🌐 وب‌سایت: (https://www.microsoft.com/en-us/research/project/agent-lightning)

#هوش_مصنوعی #LLM #Agent #یادگیری_تقویتی #Microsoft #LangChain #AutoGen #MLOps
@rss_ai_ir 🚀

💬 حالا می‌توانید مستقیماً با اپلیکیشن‌ها در ChatGPT گفتگو کنید! 🤖📱

مجموعه OpenAI قابلیت جدیدی معرفی کرده که به کاربران اجازه می‌دهد داخل ChatGPT با اپ‌ها تعامل زنده داشته باشند — درست مثل چت کردن با یک دوست هوشمند که به ابزارهای مختلف دسترسی دارد.

✨ یعنی چه؟
حالا می‌توانید در ChatGPT با برنامه‌هایی مثل Canva، Coursera، Figma یا Zillow صحبت کنید، اطلاعات بگیرید، پروژه طراحی بسازید یا حتی رزرو انجام دهید — بدون خروج از محیط چت!

این ویژگی بخشی از استراتژی جدید OpenAI برای تبدیل ChatGPT به پلتفرم مرکزی هوش مصنوعی است؛ جایی که گفتگو، داده، و اقدام همگی در یکجا اتفاق می‌افتند.

@rss_ai_ir 🤖
#ChatGPT #OpenAI #هوش_مصنوعی #اپلیکیشن #Agent #AI

🚀 Mistral AI Studio —
پلتفرم جدید برای تولید و اجرای هوش مصنوعی در مقیاس صنعتی

♻️شرکت Mistral AI از پلتفرم جدید خود با نام AI Studio رونمایی کرده که آن را به‌عنوان «پلتفرم برای تولید و استقرار هوش مصنوعی در محیط واقعی» معرفی می‌کند.

🧩 این پلتفرم بر سه ستون اصلی استوار است:

✅ Observability —
مشاهده و تحلیل دقیق عملکرد مدل‌ها:
نمایش کامل ترافیک، فیلترگذاری، تحلیل خطاها و جمع‌آوری داده‌های استفاده برای پایش و بهبود مدل‌ها.

✅ Agent Runtime —
اجرای ایزوله و پایدار ایجنت‌ها:
امکان اجرای ایجنت‌ها در محیط‌های ابری، ترکیبی (hybrid) یا on-prem با قابلیت تکرار، ردیابی و مانیتورینگ در زمان واقعی.

✅ AI Registry —
ثبت و مدیریت متمرکز دارایی‌های هوش مصنوعی:
شامل مدل‌ها، دیتاست‌ها، ابزارها و ورک‌فلوها همراه با نسخه‌بندی، کنترل دسترسی و ثبت کامل تاریخچه.

🧠 هدف نهایی Mistral: ایجاد زیرساختی صنعتی برای ساخت، رصد و استقرار ایجنت‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی در پروژه‌های واقعی.

🔗 مشاهده جزئیات رسمی

@rss_ai_ir
#MistralAI #AIStudio #هوش_مصنوعی #Agent #MLOps #Observability #AIRegistry #Automation

🚀 عامل هوش مصنوعی شما فراموش‌کار است، فقط چون اجازه می‌دهید!

بیشتر عامل‌ها (AI agents) هر بار از صفر شروع می‌کنند — انگار هیچ تجربه‌ای از پروژه‌های قبلی ندارند.
اما پژوهش جدید MIT نشان می‌دهد راه‌حلی ساده وجود دارد که کیفیت عامل را تا ۵۱٪ بهبود می‌دهد ✨


---

🧠 این روش «Workflow Memory» نام دارد.
ایده ساده است: عامل باید نه فقط نتیجه، بلکه فرآیند انجام کار را به خاطر بسپارد — مثل یادگیری واقعی.

مثلاً شما از عامل می‌خواهید یک مدل ML روی فایل CSV بسازد:
او با PyTorch کدنویسی می‌کند، هیپرفرآمترها را تغییر می‌دهد، پیکربندی را اصلاح می‌کند و در نهایت اسکریپت نهایی را می‌سازد.
چند روز بعد، دوباره همان درخواست را می‌دهید و... عامل تمام مسیر را از نو طی می‌کند 😩


---

💡 در Workflow Memory، عامل در پایان هر پروژه:

خلاصه‌ای از کار، مشکلات و راه‌حل‌های مؤثر را در یک فایل ساده Markdown ذخیره می‌کند (workflow.md)

در پروژه‌های بعدی، هنگام شروع کار، به این فایل‌ها نگاه می‌کند و یاد می‌گیرد از تجربه‌های خودش استفاده کند.


📂 یعنی عامل شما عملاً صاحب «حافظه کاری» می‌شود، بدون نیاز به context عظیم یا مدل‌های گران.


---

📊 نتیجه:
✅ مصرف کمتر توکن‌ها و هزینه
✅ عدم تکرار خطاهای گذشته
✅ یادگیری واقعی بر اساس تجربه‌های خود عامل


---

📚 تحقیقات MIT:
در تست‌های مربوط به وب‌نویگیشن و اجرای وظایف پیوسته، استفاده از Workflow Memory باعث افزایش عملکرد تا ۲۴.۶٪ و ۵۱.۱٪ شد.


---

🔗 پروژه‌های آماده برای آزمایش:
👉 GitHub:
CAMEL-AI Workflow Memory

👉 مقاله‌ی پژوهشی (arXiv:2409.07429)

📡 @rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #AI #Agent #WorkflowMemory #CamelAI #Memory #LLM #یادگیری #MIT

🚀 تحول بزرگ در مدل‌های علمی هوش مصنوعی
مرور ۹۴ صفحه‌ای درباره تکامل LLMهای علمی با داده‌های غنی و چرخه‌های بسته‌ی عامل‌های خودمختار منتشر شد.

در این تحقیق بی‌سابقه:
📚 ۲۷۰ دیتاست و 🧪 ۱۹۰ بنچمارک بررسی شده‌اند.

❓ چرا LLMهای معمولی برای علم کافی نیستند؟
زیرا داده‌های علمی فقط متن نیستند؛ ترکیبی از:
📊 جداول، 🧮 فرمول‌ها، 💻 کد، 🖼 تصاویر و 🔬 اندازه‌گیری‌های نامطمئن هستند.
مدل‌های عمومی معمولا این ظرافت‌ها را از دست می‌دهند.

📌 این مرور چه پیشنهاد می‌دهد؟

🔷 ایجاد طبقه‌بندی یکپارچه برای داده‌های علمی
🔷 تعریف مدل چندلایه‌ی دانش علمی:
از مشاهده خام → تا فرضیه → مدل → نظریه

این چارچوب کمک می‌کند مدل‌ها طوری پیش‌تمرین و سپس فاین‌تیون شوند که:
📌 قواعد علمی را حفظ کنند
📌 بتوانند میان قالب‌ها و مقیاس‌های مختلف ارتباط برقرار کنند

🧠 مدل‌ها بر اساس حوزه دسته‌بندی شده‌اند:
فیزیک ▫ شیمی ▫ زیست ▫ مواد ▫ علوم زمین ▫ نجوم

دستیاران علمی چندحوزه‌ای


📈 تحول در ارزیابی کیفیت:
از سوالات یک‌مرحله‌ای به تست‌های فرآیندمحور شامل:
🔹 زنجیره استدلال
🔹 استفاده از ابزار و کد
🔹 نتایج میان‌مرحله‌ای و شواهد تجربی

🔁 جهت آینده: چرخه‌ی بسته‌ی علمی
عامل‌ها (agents) به‌طور خودمختار:

1. آزمایش طراحی می‌کنند


2. شبیه‌سازها یا آزمایشگاه‌ها را اجرا می‌کنند


3. نتایج را تحلیل می‌کنند


4. دانش را به‌روزرسانی می‌کنند



🎯 جمع‌بندی:
مدل LLMهای علمی به‌سمت علم داده‌محور، قابل‌اثبات و عامل‌محور حرکت می‌کنند؛ مدلی که به جای حدس، به شواهد تکیه می‌کند.

🔗 لینک مقاله:
https://arxiv.org/abs/2508.21148

@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #علم #علمی #LLM #Agent #پژوهش #یادگیری_ماشین #SciAI