🎨✨ نانابانانا و ترفندهای تازه برای بازی با مختصات

یکی از جذاب‌ترین قابلیت‌های نسل جدید «نانابانانا پرو» همین توانایی تبدیل مختصات جغرافیایی به تصویر است. کافی است مختصات را در پرامپت بگذارید:

🟡 پرامپت:
Create an image of 45°58′35″N 7°39′31″E at sunset

نتیجه؟ منظره‌ای کارت‌پستالی از کوه ماترهورن. همان مقصد رؤیایی اسکی که از ایتالیا وارد می‌شوی (چروینیا) اما روی پیست‌های سوئیس (زِرمات) سر می‌خوری؛ تونل ۳۸۰۰ متری هم «بالاگرفتگی ارتفاع» را هدیه می‌دهد! 😅⛷️

🎯 ماجرا از این هم جذاب‌تر می‌شود
وقتی وارد Google Maps می‌شوید، روی نقطه‌ای از نقشه پین می‌گذارید، مختصات را کپی می‌کنید — مثل 59°56'09.8"N 30°19'17.7"E برای یکی از خیابان‌های سن‌پترزبورگ — و همان را به نانابانانا می‌دهید.

🤔 اما نکته جالب:
مدل اصولاً عکس واقعی تولید نمی‌کند؛ یک تصویر «عمومی‌شده» بر اساس انبوه داده‌های اینترنت می‌سازد.
برای جزیره قبرس هم تست شده:
• ساحل‌ها را اشتباه می‌کشد،
• حتی وسط کوهستان هم دریا نقاشی می‌کند!

در عوض حال‌وهوا، نور، حس مکان را فوق‌العاده درمی‌آورد — فقط نه با دقت ژئومپینگ واقعی.

این یعنی نانابانانا درک دقیقی از مفهوم فضا دارد، اما نه از طراحی دقیق جغرافیایی؛ یک نقاش تخیلی بسیار باسواد، نه یک نقشه‌بردار ماهواره‌ای.

@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی ✨ #مولدها #Gemini #NanoBanana #نقشه #بینایی_ماشین

🧬⚡️ راهنمای جدید انویدیا برای مقیاس‌پذیری مدل‌های زیستی

شرکت NVIDIA یک گاید جامع منتشر کرده که نشان می‌دهد چگونه می‌توان مدل‌های بیولوژی محاسباتی را تا مقیاس میلیاردها پارامتر گسترش داد—بدون نیاز به نوشتن CUDA دستی و بدون ساختن سیستم‌های پیچیده از صفر.

سه ایدهٔ کلیدی همه چیز را تغییر می‌دهند:

۱) به‌کارگیری Transformer Engine ⚙️
این موتور، بلاک‌های استاندارد ترنسفورمر را با نسخه‌های بهینه‌شده جایگزین می‌کند:
✔️ کاهش چشمگیر مصرف حافظه
✔️ افزایش سرعت ضرب‌های ماتریسی
✔️ پشتیبانی از FP8 و FP4
نتیجه: سرعت بیشتر در آموزش و استنتاج، بدون تغییر معماری مدل.

۲) گسترش آموزش تا مقیاس میلیارد پارامتر 🚀
با استفاده از FSDP و انواع موازی‌سازی ترکیبی، مدل می‌تواند روی چندین GPU یا چندین نود توزیع شود.
پیکربندی‌ها از قبل آماده‌اند و نیازی نیست مهندسی موازی‌سازی را دستی بسازید.

۳) صرفه‌جویی بزرگ در VRAM با sequence packing 💡
داده‌های زیستی—مثل توالی پروتئین‌ها—طول‌های بسیار متفاوت دارند و پدینگ زیاد باعث تلف شدن حافظه می‌شود.
همچنین Sequence Packing توالی‌ها را فشرده می‌کند، پدینگ‌ها حذف می‌شوند، و نتیجه:
✔️ سرعت بالاتر
✔️ مصرف VRAM کمتر
✔️ مدل‌های بزرگ‌تر روی GPUهای کوچک‌تر

مزیت نهایی این روش‌ها در BioNeMo Recipes این است که همچنان می‌توان از همان استک آشنای PyTorch + HuggingFace استفاده کرد، اما به عملکردی نزدیک به فریم‌ورک‌های سطح بالا رسید.

🔗 توضیحات کامل:
https://developer.nvidia.com/blog/scale-biology-transformer-models-with-pytorch-and-nvidia-bionemo-recipes/

@rss_ai_ir
#NVIDIA ⚡️ #BioAI #هوش_مصنوعی #زیست‌محاسباتی