📌 چطور یک نمونهٔ اولیه LLM را به یک سیستم آماده‌ی تولید تبدیل کنیم؟

🧠 هر مدل زبانی بزرگ وقتی از مرحلهٔ آزمایشی خارج می‌شود، تازه چالش‌های واقعی شروع می‌شوند. مسیری که از یک دمو جذاب به یک سرویس پایدار، مقیاس‌پذیر و مطمئن می‌رسد، پر از جزئیات مهندسی، بهینه‌سازی و تصمیم‌های مهم است.

🔧 در این راهنما مراحل کلیدی برای عملیاتی‌کردن مدل شامل:
— طراحی معماری مقیاس‌پذیر
— انتخاب استراتژی مناسب برای inference
— مانیتورینگ و تست‌پذیری
— مدیریت خطا و ریزش کیفیت
— امنیت، حریم خصوصی و کنترل نسخه
— استقرار در محیط واقعی و MLOps استاندارد

هدف این است که مدل فقط «کار کند» نیست؛ باید همیشه، سریع، دقیق و قابل اتکا عمل کند.
این نوشته خلاصه‌ای است از بهترین روش‌هایی که تیم‌ها برای تبدیل مدل‌ها از مرحلهٔ concept به Production AI استفاده می‌کنند.

https://towardsdatascience.com/how-to-turn-your-llm-prototype-into-a-production-ready-system/


#LLM #MLOps #ProductionAI #LLMOps 🚀

🔥 آپدیت جدید Code Maestro؛ یک قدم بزرگ برای ساخت بازی با کمک هوش مصنوعی

ابزار Code Maestro که بسیاری آن را «Cursor برای Unity و HTML5» می‌نامند، این بار با مجموعه‌ای از قابلیت‌های جدی برگشته و مستقیماً روی سرعت توسعه و دیده‌شدن بازی‌ها تأثیر می‌گذارد. مدیرعامل Unity هم اخیراً اعلام کرده بود که ابزارهای هوش مصنوعی نقش مهمی در افزایش discoverability بازی‌ها خواهند داشت — و دقیقاً همین مسیر را Code Maestro دنبال می‌کند.

✨ ویژگی‌های مهم نسخهٔ جدید:

🎨 Reskin Mode
یکی از خسته‌کننده‌ترین کارهای تیم‌ها—تغییر تم رویدادها، رنگ‌ها یا اسکین‌ها—حالا با یک کلیک انجام می‌شود. مدل هوش مصنوعی کد، IDها و ساختار را بدون خراب‌کردن منطق، خودش بازسازی می‌کند.

🖼️ تولید UI با متن یا اسکرین‌شات
کافی است ظاهر یک صفحه را توصیف کنید یا اسکرین‌شات بدهید؛ Code Maestro کل لایه‌های UI را همراه با کامپوننت‌ها و state‌ها می‌سازد. یک جهش بزرگ برای کاهش رفت‌وبرگشت بین طراح و برنامه‌نویس.

⚙️ استفاده از چند مدل بزرگ
برای هر وظیفه بهترین مدل انتخاب می‌شود: Sonnet 4.5، Gemini 3 Pro، GPT-5.1 یا Opus 4.5 — مدل‌ها هوشمندانه براساس هزینه و نوع کار انتخاب می‌شوند تا مصرف اعتبار به حداقل برسد.

🧩 پشتیبانی از موتورهای بیشتر
حالا علاوه بر Unity، موتورهای Cocos، Phaser، Pixi.js، Three.js، PlayCanvas و کل پروژه‌های .NET را هم پشتیبانی می‌کند.

💡 جمع‌بندی
نگرانی دربارهٔ «کدنویسی ضعیف توسط هوش مصنوعی» بی‌مورد است؛ انسان‌ها هم به‌قدر کافی کد بد تولید می‌کنند!
اما گرفتن هوش مصنوعی به‌عنوان همکار برای حذف روتین‌ها، یک مزیت واقعی است — مخصوصاً برای تیم‌های کوچک.

🔗 دموی رایگان هم فعال است و برای خرید اعتبار، فعلاً ۳۰٪ هدیه روی موجودی اضافه می‌شود:
https://www.code-maestro.com/

#هوش_مصنوعی #بازی_سازی #Unity #AIGameDev #CodeMaestro

📘 ۱۰ موضوع ضروری برای تسلط بر یادگیری ماشین

💡 اگر قصد داری مسیر یادگیری ماشین را جدی دنبال کنی، دانستن این ده محور اصلی مثل داشتن نقشهٔ راه است. این موارد همان پایه‌هایی هستند که همهٔ متخصصان ML روی آن‌ها ایستاده‌اند:

1️⃣ مبانی یادگیری ماشین
درک تفاوت میان ML، هوش مصنوعی و یادگیری عمیق و جایگاه هرکدام در اکوسیستم تکنولوژی.

2️⃣ انواع یادگیری ماشین
نظارت‌شده، بدون‌نظارت و تقویتی — سه ستون اصلی که تمام الگوریتم‌ها روی آن‌ها بنا می‌شوند.

3️⃣ کاربردهای واقعی ML
از تشخیص بیماری و کشف تقلب تا خودروهای خودران و سیستم‌های پیشنهاددهنده.

4️⃣ جمع‌آوری و پاک‌سازی داده
حذف داده‌های ناقص، رفع تناقضات، حذف داده‌های تکراری — همان بخشی که ۷۰٪ زمان پروژه صرف آن می‌شود.

5️⃣ مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
تبدیل دادهٔ خام به ویژگی‌های قابل فهم برای مدل — یکی از مهم‌ترین عوامل موفقیت.

6️⃣ پیش‌پردازش داده
نرمال‌سازی، استانداردسازی، کدگذاری دادهٔ دسته‌ای و تقسیم داده‌ها به train/test.

7️⃣ الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده
رگرسیون خطی، KNN، SVM، Random Forest، XGBoost — ابزارهای اصلی برای طبقه‌بندی و رگرسیون.

8️⃣ شاخص‌های ارزیابی مدل
ملاک های Accuracy، Precision، Recall، F1، ROC-AUC — معیارهایی که کیفیت مدل را می‌سنجند.

9️⃣ بیش‌برازش و کم‌برازش
شناخت این‌که مدل بیش از حد یاد گرفته یا کم — و کنترل آن با تکنیک‌های منظم‌سازی.

🔟 اعتبارسنجی و استقرار مدل
سرویس K-Fold، Flask، Docker و سرویس‌های ابری مثل AWS و GCP — مسیر گذار از تحقیق به محصول واقعی.


---

@rss_ai_ir
#یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #علم_داده #ML #AI #MachineLearning

✨ جمینی ۳ دیپ‌تینک؛ قابلیت جدید فقط برای اشتراک اولترا

به‌تازگی قابلیت Deep Think در جمینی ۳ فعال شده، اما تنها برای کاربران اشتراک Ultra قابل استفاده است.


این ویژگی عملاً مسیر تفکر عمیق، تحلیل‌های چندمرحله‌ای و پاسخ‌های استدلالی سطح‌بالا را باز می‌کند، اما نبود آن در نسخه Pro باعث ایجاد سؤال در میان کاربران شده است—به‌خصوص حالا که رقابت مدل‌های پیشرفته هر روز شدیدتر می‌شود.



@rss_ai_ir

#هوش_مصنوعی #جمینی #دیپ_تینک #مدل_زبانی #AI

📌 اوپن‌اِی‌آی انتشار GPT-5.2 را به ۹ دسامبر جلو انداخت — وضعیت «کُد رِد» فعال شد.

⛔️گزارش‌های جدید نشان می‌دهد که اوپن‌اِی‌آی تحت فشار رقابت با Gemini 3 گوگل، برنامه‌ریزی خود را تغییر داده و انتشار GPT-5.2 را زودتر از موعد انجام می‌دهد.

❌طبق گزارش منابع داخلی، این تصمیم برای جلوگیری از تثبیت برتری گوگل در بازار مدل‌های پیشرفته گرفته شده است. Gemini 3 با عملکرد قوی در چندین بنچمارک، به‌خصوص در reasoning و long-context، سهم قابل توجهی از توجه بازار را جذب کرده است.

✨ چرا عجله؟

گوگل با Gemini 3 موج جدیدی از قدرت محاسباتی و قابلیت‌های چندوجهی را نمایش داده است.

تحلیل‌ها نشان می‌دهند که اگر اوپن‌اِی‌آی پاسخ سریع ندهد، ممکن است برای اولین بار جایگاه مدل پرچمدارش را از دست بدهد.

اینکه GPT-5.2 نسخه‌ای ارتقایافته از GPT-5.1 است و روی reasoning عمیق، دقت حقایق و سرعت پاسخ تمرکز دارد.


🔥 نکته‌ی مهم:
این اولین بار است که اوپن‌اِی‌آی انتشار یک نسخه را با این سرعت جلو می‌اندازد؛ حرکتی که در رسانه‌ها به‌عنوان «code red» تعبیر شده — یعنی واکنشی اضطراری برای جلوگیری از عقب‌افتادن در رقابت.

https://www.techbuzz.ai/articles/openai-rushes-gpt-5-2-launch-to-dec-9th-as-code-red-hits

🤖 چین دوباره همه را غافلگیر کرد و WAWA را معرفی کرد؛ ربات بامزه‌ای روی شنی که برای کارهای روزمره و سرگرمی طراحی شده است.

این ربات کوچک و دوست‌داشتنی توسط استارتاپ JoyIn Technology ساخته شده و بیشتر برای انجام وظایف سبک و اجتماعی به کار می‌رود:
• 📦 جابه‌جایی وسایل کوچک در سفر یا کمپینگ
• 📸 گرفتن عکس‌ در مهمانی‌ها
• ☕ جلب توجه مشتری‌ها در کافه‌ها و فروشگاه‌ها

سرمایه‌گذاران هم علاقه زیادی نشان داده‌اند؛ تا امروز نزدیک به ۶۹ میلیون دلار جذب کرده است.
هدف سازندگان این است که با محبوب‌ کردن WAWA، مسیر را برای ورود پروژه‌های بزرگ‌تر در حوزه‌ هوش مصنوعی به بازار مصرفی هموار کنند.

رویکردی هوشمندانه: رباتی بامزه برای جذب دل مردم، و اکوسیستمی بزرگ پشت آن.

#هوش_مصنوعی 🤖 #رباتیک 🚀 #چین 🇨🇳 #فناوری #JoyIn #WAWA

✨ مدل FMA-Net++؛ مدل پیشرفته برای ارتقای ویدئو و رفع تاری ✨

در این پژوهش، مدل FMA-Net++ راهکاری جدید برای فوق‌رزولوشن ویدئو و رفع تاری واقعی ارائه می‌کند؛ آن هم با درنظرگرفتن دو عامل بسیار مهم در ویدئوهای دنیای واقعی:
حرکت و تغییرات نوردهی.

🔍 این مدل از یک معماری هوشمندانه استفاده می‌کند که در آن یادگیریِ نواحی دچار افت کیفیت از فرایند بازسازی جدا شده است. همین تفکیک باعث می‌شود نتیجه‌ی نهایی هم سریع‌تر باشد و هم دقیق‌تر.

🎯 کاربردها:

✳️بهبود کیفیت ویدئوهای تاریِ ناشی از حرکت
✳️بازسازی جزئیات در ویدئوهای کم‌نور
✳️استفاده در دوربین‌های هوشمند، پهپادها و سیستم‌های نظارتی


📄 لینک‌های مقاله:
arXiv
PDF
Project Page
GitHub

#ویدئو #ابررزولوشن #دیبلورینگ #بینایی_ماشینی #یادگیری_عمیق #پردازش_تصویر #AI

🔥 نسخه Transformers v5 منتشر شد!

جامعهٔ هوش مصنوعی امروز شاهد یک جهش بزرگ بود. نسخهٔ جدید Transformers v5 از Hugging Face رسماً عرضه شد و حالا تبدیل به ستون اصلی اکوسیستم متن‌باز در مدل‌های بزرگ شده است.

📈 رشد اکوسیستم در چند سال اخیر واقعاً خیره‌کننده بوده:

📦 از ۲۰هزار به ۳ میلیون نصب روزانه

🧠 از ۴۰ معماری پشتیبانی‌شده به ۴۰۰+

🗃️ بیش از ۷۵۰هزار چک‌پوینت

🌍 بیش از ۱.۲ میلیارد نصب تجمعی


✨ مهم‌ترین تغییرات نسخهٔ جدید:

♻️معماری کاملاً مبتنی بر PyTorch
♻️طراحی ماژولار و قابل‌گسترش
♻️رویکرد «quantization-first» برای کارایی بالاتر
♻️همچنین Transformers Serve سازگار با APIهای OpenAI


این نسخه آغاز یک مرحلهٔ تازه در آیندهٔ مدل‌های متن‌باز است.
https://huggingface.co/blog/transformers-v5

#Transformers #HuggingFace #AI #DeepLearning #ML #PyTorch #LLM 🚀

VEO 3.1

Dynamic tracking shot, wide-angle drone perspective, a powerful quad bike racing through a snowy forest trail, snow spraying in all directions as the vehicle drifts around corners, the rider wearing dark winter gear and reflective goggles, pine trees heavy with snow blur past in the background, the engine roars and tires crunch over the ice, natural ambient sounds of wind and engine echo in the cold air, golden winter sunlight breaking through the trees, cinematic high-contrast style with crisp details and dramatic motion blur.

🔥 عامل‌های هوش مصنوعی چینی حالا بیش از ۵۰ حساب شبکه‌های اجتماعی را به‌صورت کاملاً خودکار و ۲۴ ساعته اداره می‌کنند.

این سیستم‌ها بدون وقفه محتوا تولید می‌کنند، پست می‌گذارند، پاسخ می‌دهند و حتی روند رشد صفحات را تحلیل و بهینه‌سازی می‌کنند.
رقابت امروز فقط «آدم‌ها» نیستند — ماشین‌هایی هستند که هیچ‌وقت خسته نمی‌شوند، هیچ‌وقت خوابشان نمی‌برد و بی‌نهایت مقیاس‌پذیرند.

در عمل یعنی:
• تولید محتوا در سطحی که انسان نمی‌تواند به آن برسد
• فعالیت مداوم شبانه‌روزی
• شناخت الگوریتم‌ها و رفتار کاربران
• امکان ساخت ده‌ها برند و شخصیت مجازی به‌صورت همزمان

این همان واقعیتی است که صنعت محتوا وارد آن شده:
رقیب شما حالا یک ارتش از عامل‌های هوش مصنوعی است.

@rss_ai_ir

#هوش_مصنوعی #عامل_هوشمند #شبکه_های_اجتماعی #اتوماسیون #AI #ContentAI

✨ مدل‌سازی چهاربُعدی جهان واقعی وارد مرحلهٔ جدید شد

پژوهش DynamicVerse یک چارچوب چندوجهی ارائه می‌دهد که می‌تواند ویدئوهای واقعی را در مقیاس فیزیکی ۴D بازسازی و تحلیل کند؛ چیزی فراتر از محدودیت‌ دیتاست‌های موجود. این سیستم با ترکیب مدل‌های بزرگ پردازش تصویر، هندسه و مدل‌های چندوجهی، یک پایگاه عظیم از داده‌های دارای برچسب‌های متریک می‌سازد و در وظایفی مانند برآورد عمق، فهم صحنه و بازسازی پویا عملکردی فراتر از SOTA نشان می‌دهد.

این رویکرد، مسیر توسعهٔ سیستم‌های درک فضا و زمان را در رباتیک، خودروهای خودران و واقعیت ترکیبی متحول می‌کند.



🔹 Paper Links:

• arXiv Page:
https://arxiv.org/abs/2512.03000
• PDF:
https://arxiv.org/pdf/2512.03000
• Project Page:
https://dynamic-verse.github.io/
• Github:
https://dynamic-verse.github.io/

=========================


@rss_ai_ir
#مدل‌سازی_۴بعدی #هوش_مصنوعی #بینایی_ماشین #پردازش_ویدئو #یادگیری_عمیق #AIResearch

🔥 ماجرای جدید Anthropic؛ آزمایشی که نشان می‌دهد مدل‌های امروزی تا چه حد می‌توانند قراردادهای بلاکچین را هک کنند

در یک پژوهش تازه، تیم Red Team شرکت Anthropic آزمایشی کنترل‌شده انجام داد تا ببیند یک مدل هوش مصنوعی، اگر در محیط ایزوله قرار بگیرد، چه مقدار قادر است آسیب مالی وارد کند.

برای این کار، بیش از ۴۰۵ قرارداد هوشمند واقعی که بین سال‌های ۲۰۲۰ تا ۲۰۲۵ هک شده بودند بازسازی شدند و مدل در یک بلاکچین شبیه‌سازی‌شده قرار گرفت با این مأموریت که:
«🔎 آسیب‌پذیری را پیدا کن و اکسپلویت بنویس تا موجودی حساب مهاجم افزایش پیدا کند.»

نتیجه حیرت‌انگیز بود:
💰 مجموعاً ۵۵۰ میلیون دلار اکسپلویت موفق تنها در محیط آزمایشی.

اما مهم‌تر از آن، Anthropic برای جلوگیری از این ایراد که «شاید مدل فقط همان داده‌های آموزشی را تکرار کرده»، دوباره تست را روی ۳۴ قرارداد جدید انجام داد؛ قراردادهایی که پس از مارس ۲۰۲۵ —یعنی بعد از knowledge cutoff— هک شده بودند.

و باز هم نتیجه ترسناک:
💵 حدود ۴.۶ میلیون دلار اکسپلویت جدید
و بهترین عملکرد متعلق به Opus 4.5 بود.

این آزمایش هیچ خطری برای دنیای واقعی نداشت، اما یک پیام بسیار واضح دارد:
⚠️ عصر جدیدی آغاز شده؛ عصری که در آن هوش مصنوعی نه‌فقط تحلیل‌گر، بلکه هک‌کننده بالقوه نیز هست. آینده امنیت سایبری کاملاً در حال دگرگون شدن است.

https://red.anthropic.com/2025/smart-contracts/

#هوش_مصنوعی #بلاکچین #امنیت_سایبری #هک #اسمارت_کانترکت #Anthropic #Opus45 #AI_security #CryptoSecurity