🚀 آیندهٔ یادگیری ماشین از اینجا شروع می‌شود!

در این ویدئو به یکی از جذاب‌ترین پیشرفت‌های اخیر گوگل پرداخته می‌شود؛ سرویسی که بسیاری آن را پایان دورهٔ قدیمی Cursor و شروع نسل تازهٔ ابزارهای هوش مصنوعی برای برنامه‌نویسی و تولید دانش می‌دانند.

🌌 اینکه «Antigravity» حالا با ترکیب موتورهای زبانی جدید گوگل، فضایی کاملاً تازه برای یادگیری، ساخت پروژه‌های آموزشی، تولید محتوا و حتی کدنویسی هوشمند ایجاد کرده است.

🔍 در این آموزش با موارد زیر آشنا می‌شوید:
• ویژگی‌های نسخهٔ جدید ابزارهای هوش مصنوعی گوگل
• تفاوت عملکرد با Cursor و ابزارهای مشابه
• نحوهٔ استفادهٔ کاربردی برای توسعه‌دهندگان، پژوهشگران و دانشجویان
• نمایش عملی قابلیت‌ها در یک محیط واقعی کاری

اگر به‌دنبال ابزارهای رایگان اما قدرتمند برای یادگیری، برنامه‌نویسی و تولید محتوا هستید، این ویدئو را از دست ندهید.

@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #گوگل #آموزش #AI #Gemini

🚀 همکاری بزرگ: ربات‌های تحویل Starship وارد شبکه Uber می‌شوند!

اوبر ایتز و شرکت Starship Robots رسماً اعلام کردند که برای استقرار ربات‌های تحویل با سطح خودران Level 4 در چندین کشور همکاری می‌کنند:

🇬🇧 بریتانیا → از سال ۲۰۲۵
🇪🇺 اروپا → از سال ۲۰۲۶
🇺🇸 آمریکا → از سال ۲۰۲۷

📦 این ناوگان تا امروز:

❎بیش از ۹ میلیون تحویل انجام داده

❎بیش از ۲۰۰ میلیون عبور از محیط واقعی را مدیریت کرده

❎با ۲۷۰۰ ربات فعال در ۲۷۰ موقعیت کار می‌کند


❇️از دسامبر امسال، این ربات‌ها وارد شبکه لجستیکی اوبر می‌شوند و در شهر لیدز انگلستان تحویل‌های زیر ۳۰ دقیقه در مسیرهای تا ۲ مایل را به‌طور کاملاً خودمختار انجام می‌دهند.

✅این یعنی «خودران واقعی» — نه تبلیغ، نه دموی نمایشی، بلکه فعالیت سودآور و مقیاس‌پذیر در شهرهای واقعی.
در حالی که دنیا درباره ربات‌های انسان‌نما یا چرخ‌دار بحث می‌کند، Starship کاری را انجام می‌دهد که واقعاً اهمیت دارد:
اجرای میلیون‌ها مأموریت واقعی برای آموزش هوش مصنوعی در محیط‌های پیش‌بینی‌ناپذیر شهری.

@rss_ai_ir 🚀🤖
#ربات #رباتیک #خودرانی #هوش_مصنوعی #فناوری #اوبر #UberEats
#ربات_تحویل #اتوماسیون #اکوسیستم_هوشمند #AI

🤖 انقلابی در رباتیک: دیپ‌مایند مدیر سابق Boston Dynamics را به خدمت گرفت!

دیپ‌مایند رسماً Aaron Saunders، مدیر ارشد فناوری سابق Boston Dynamics و یکی از چهره‌های اصلی پشت ربات‌های Atlas و Spot را برای رهبری بخش مهندسی سخت‌افزار استخدام کرد.

🎯 هدف چیست؟
ساختن یک مغز واحد برای همه ربات‌ها — تبدیل Gemini به یک سیستم‌عامل واقعی برای رباتیک.
چیزی شبیه Android برای ربات‌ها:
یک هوش واحد → هزار بدن مختلف!

🔧 وقتی یک «مغز مشترک» روی انواع ربات‌ها از انسان‌نما تا ربات‌های انبارداری قابل اجرا باشد، رباتیک از مرحله نمونه‌سازی به یک اکوسیستم تجاری واقعی وارد می‌شود.

تصور کنید:
۱۰ شرکت مختلف، ربات‌های انسان‌نما تولید کنند که همه یک زبان شناختی مشترک دارند. هم‌افزایی، مقیاس‌پذیری و سرعت توسعه به‌طور انفجاری افزایش پیدا می‌کند.
@rss_ai_ir
---
🔖 هشتگ‌ها

#هوش_مصنوعی #رباتیک #DeepMind #Gemini #BostonDynamics #ربات_انسان‌نما #سیستم_عامل_رباتیک #اندروید_ربات‌ها #AI #Robotics

📌 کارگاه هوش مصنوعی در ارتوپدی
@rss_ai_ir 🚀🤖

در این ویدئوی آموزشی، نگاهی تخصصی و کاربردی داریم به نقش هوش مصنوعی در تشخیص، تحلیل و تصمیم‌سازی در حوزه ارتوپدی — از پردازش تصویر و تحلیل سیگنال گرفته تا مدل‌های پیش‌بینی و سیستم‌های کمک‌تشخیصی.

👨‍⚕️ سخنرانان کارگاه:

🧑‍🏫 دکتر مهناز آقانوندی
• عضو هیئت علمی مرکز تحقیقات پردازش تصویر و سیگنال در پزشکی، دانشگاه علوم پزشکی اصفهان
• سرپرست کارگروه بین‌الملل و بازار شورای راهبری هوش مصنوعی دانشگاه علوم پزشکی اصفهان

🧑‍⚕️ دکتر مهدی هادیان
• متخصص ارتوپدی
• عضو هیئت علمی دانشگاه علوم پزشکی اصفهان
• سرپرست انجمن دانشجویی ارتوپدی دانشگاه علوم پزشکی اصفهان

📚 این کارگاه توسط آکادمی Med-AI شبکه نخبگان ایران برگزار شده است.


---

🔖 @rss_ai_ir

#هوش_مصنوعی #پزشکی #ارتوپدی #AI #پردازش_تصویر #سیگنال
#MedAI #دانشگاه_علوم_پزشکی #آموزش #کلینیک_هوشمند #ارتوپدی_دیجیتال

🤖💥 شکایت جنجالی علیه Figure AI: ربات انسان‌نما با توانایی «خرد کردن جمجمه»؟

یک اتفاق پرحاشیه در دنیای رباتیک!
«رابرت گروئندل»، مهندس ارشد ایمنی محصول در شرکت Figure AI، علیه این شرکت در دادگاه فدرال کالیفرنیا شکایت کرده است. او ادعا می‌کند پس از گزارش خطرات ایمنی ربات‌ها، به‌صورت تلافی‌جویانه اخراج شده.

🔍 مهم‌ترین ادعاهای مطرح‌شده در شکایت:

مهندس هشدار داده بود که ربات انسان‌نمای شرکت دارای قدرتی خطرناک است؛ تا حدی که «قادر به خرد کردن جمجمه انسان» می‌باشد.

در یک حادثه، یکی از ربات‌ها دچار اشکال شد و روی درب یک یخچال فولادی، خراشی حدود ۶ میلی‌متر ایجاد کرد.

✅طبق ادعا، شرکت از "نقشه راه ایمنی" به‌عنوان ابزار جذب سرمایه و افزایش ارزش‌گذاری استفاده کرده، اما بعداً اجرای آن را تضعیف کرده است.

❌ارزش Figure AI بین سال‌های 2024 تا 2025 حدود ۳۹ میلیارد دلار افزایش یافت؛ این شکایت درست در دوران رشد سریع و توجه رسانه‌ای مطرح شده.


⛔️این پرونده می‌تواند تأثیرهای جدی روی موج فعلی ربات‌های انسان‌نما بگذارد — جایی که ایمنی، اعتماد عمومی و شفافیت بیش از هر زمان دیگری اهمیت دارد.


@rss_ai_ir
#ربات #روباتیک #هوش_مصنوعی
#FigureAI #ربات_انسان‌نما #ایمنی_ربات
#فناوری #تکنولوژی #روبات_صنعتی
#اتوماسیون #مهندسی_ربات
#AI #MachineLearning #RobotSafety
#HumanoidRobot #SafetyEngineering
#اخبار_هوش_مصنوعی #اخبار_تکنولوژی

🧪 معرفی EfficientSAM3 – نسل تازه مدل‌های سبک و قدرتمند در سگمنتیشن

دانشگاه بریستول خانواده‌ی EfficientSAM3 را معرفی کرده است؛ مجموعه‌ای از مدل‌های سبک و پرسرعت که با روش نوآورانه‌ی Progressive Hierarchical Distillation (PHD) آموزش دیده‌اند.
در این روش، توانایی‌های مدل بزرگ SAM3 به مدل‌های کوچک‌تر منتقل می‌شود؛ نتیجه‌ی آن:
🔹 دقت بالا
🔹 سرعت بیشتر
🔹 مناسب برای دستگاه‌های کم‌قدرت و کاربردهای صنعتی

کد پروژه هم‌زمان با انتشار رسمی SAM3 در راه است.


🔗 Paper: arxiv.org/pdf/2511.15833
🔗 Project: simonzeng7108.github.io/efficientsam3/
🔗 Repo: github.com/SimonZeng7108/efficientsam3

@rss_ai_ir
---

#هوش_مصنوعی #سگمنتیشن #ComputerVision
#EfficientSAM3 #SAM3 #دیپ_لرنینگ
#AI #ML #VisionModels #PHD
#مدل_سبک #مدل_کارا #پردازش_تصویر

🤖 سه الگوی طلایی برای ساخت ایجنت‌های هوش مصنوعی

اگر در دنیای ایجنت‌ها کار می‌کنی، شناخت این سه الگوی متداول می‌تواند مسیر توسعه را چند برابر سریع‌تر و هوشمندانه‌تر کند.


---

🔹 الگوی بازتاب (Reflection)
در این روش ابتدا ورودی به ایجنت داده می‌شود؛ ایجنت پاسخ می‌دهد؛ سپس با دریافت بازخورد، پاسخ خود را اصلاح و بهبود می‌کند.
این چرخه تا رسیدن به کیفیت مطلوب ادامه می‌یابد.

🛠 ابزارهای مناسب:
• مدل پایه (مثل GPT-4o)
• مدل فاین‌تیون‌شده برای ارائه بازخورد
• اتوماسیون با n8n برای پیاده‌سازی چرخه بازتاب


---

🔹 الگوی مبتنی بر بازیابی دانش (RAG)
در این الگو، ایجنت هنگام انجام یک وظیفه می‌تواند از یک پایگاه دانش خارجی پرس‌وجو کند؛
بنابراین پاسخ‌ها دقیق‌تر، مستندتر و قابل استناد خواهند بود.

🛠 ابزارهای مناسب:
• پایگاه (Vector DB مثل Pinecone)
• ابزارهای UI برای ساخت سریع RAG مثل Aidbase
• ابزارهای API محور مثل SourceSync که به‌تازگی محبوب شده‌اند


---

🔹 الگوی جریان‌کاری هوشمند (AI Workflow)
در این روش، یک فلو یا اتوماسیون سنتی ایجاد می‌شود، اما برخی از مراحل توسط هوش مصنوعی انجام می‌گیرد: تحلیل، تولید متن، تصمیم‌گیری و…

🛠 ابزارهای مناسب:
• پلتفرم n8n برای مدیریت کل جریان
• مدل‌های هوش مصنوعی از طریق API (Claude، GPT-4o و…)


---

✨ تسلط بر این سه الگو یعنی تسلط بر ۸۰٪ معماری ایجنت‌ها.
اگر بتوانی این سه ساختار را خوب درک و ترکیب کنی، تقریباً هر نوع ایجنت کاربردی را می‌توانی بسازی — از اتوماسیون‌های ساده تا سیستم‌های پیچیده تصمیم‌ساز.

@rss_ai_ir
#AI #Agents #Workflow #Reflection #RAG #هوش_مصنوعی #اتوماسیون #مهندسی_ایجنت #n8n #Pinecone #GPT #Claude #LLM #python #MachineLearning

🤖 گوگل به‌دنبال ساخت «اندرویدِ ربات‌ها»

❌گوگل دیپ‌مایند یک گام بزرگ برای یکپارچه‌سازی دنیای ربات‌ها برداشته است. هدف آن‌ها ساخت یک «سیستم‌عامل واحد برای تمام ربات‌ها» است؛ همان نقشی که اندروید سال‌ها پیش برای گوشی‌ها ایفا کرد.

✅اوج این حرکت زمانی بود که گوگل آرون ساندرز — مدیر سابق فناوری Boston Dynamics و سازنده Atlas و Spot — را جذب کرد.
✅حالا او مأموریت دارد تجربه سال‌ها مهندسی ربات‌های پیشرفته را وارد اکوسیستم گوگل کند.

ایده‌ی اصلی دیپ‌مایند این است که Gemini تبدیل شود به یک «مغز مشترک» برای همه فرم‌های رباتیک:
• ربات‌های انسان‌نما
• ربات‌های چهارپا
• پلتفرم‌های چرخ‌دار صنعتی

گوگل نسخه Gemini Robotics 1.5 را نیز معرفی کرده و آن را روی ربات Apollo از شرکت Apptronik آزمایش کرده است.

♻️اگر این رویکرد به نتیجه برسد، ساخت یک ربات هوشمند به اندازه ساخت یک گوشی اندرویدی ساده می‌شود.
♻️در نتیجه، موج بعدی انقلاب رباتیک بسیار سریع‌تر از آن چیزی خواهد بود که حتی خوش‌بین‌ترین متخصصان پیش‌بینی می‌کنند.

@rss_ai_ir
---

🏷 هشتگ‌ها

#رباتیک #گوگل #دیپ_مایند #Gemini #هوش_مصنوعی #اندروید #Robotics #AI #VLA #GeminiRobotics #BostonDynamics

✨ سینتتیک‌-دیتا که بهتر از داده‌های واقعی آموزش می‌دهد!

✅پژوهشگران MIT یک نتیجه عجیب اما فوق‌العاده مهم منتشر کرده‌اند:
گاهی چند تصویر کاملاً مصنوعی می‌توانند linear probe‌ ها را بهتر از هزاران تصویر واقعی آموزش دهند.

ایده با روش تازه‌ای به‌نام Linear Gradient Matching (LGM) اجرا شده است. روش کار چنین است:

1️⃣ مدل بینایی بزرگ (مثل DINO یا CLIP) را فریز می‌کنند.
2️⃣ بررسی می‌کنند که این مدل روی تصاویر واقعی چه گرادیان‌هایی تولید می‌کند.
3️⃣ مجموعه‌ای از تصاویر سینتتیک تولید می‌کنند که دقیقاً همین گرادیان‌ها را بازتولید کنند.
4️⃣ یک linear classifier روی این تصاویر آموزش می‌دهند — و نتیجه شگفت‌انگیز است:
عملکرد بهتر از آموزش روی داده‌های واقعی!

🔍 چرا این مهم است؟
• سازگار میان مدل‌هاست: سینتتیک‌دیتا تولیدشده برای DINO در CLIP هم به‌خوبی کار می‌کند.
• مخصوصاً روی classification‌ های ظریف عملکرد فوق‌العاده دارد.
• کمک می‌کند بفهمیم مدل واقعاً دنبال چه ویژگی‌هایی می‌گردد — کلاسترها، همبستگی‌های انحرافی، ساختار embedding-space و …

این یافته، تعریف «داده خوب» را عوض می‌کند.
🟩 گذشته: «برای آموزش باید میلیون‌ها تصویر جمع کنیم.»
🟩 اکنون: «کافی است چند تصویر درست و هدفمند بسازیم.»

@rss_ai_ir

لینک مقاله:
arxiv.org/abs/2511.16674
---
🏷 هشتگ‌ها
#داده #دیتاسینتتیک #هوش_مصنوعی #بینایی_ماشین #ML #CLIP #DINO #LGM #DeepLearning #AI