📌 ویدیوی آموزشی: درک مکانیزم Attention در ترنسفورمرها

اگر به دنبال درکی عمیق و بصری از نحوه کار «attention» در ترنسفورمرها هستید، این ویدیو از 3Blue1Brown دقیقاً همینه!

🔍 در این ویدیو خواهید دید:

❎ چطور ماتریس‌های Key و Query شباهت بین توکن‌ها (کلمات یا پچ‌های تصویر) را محاسبه می‌کنند
❎چطور ماتریس Value آمیخته با وزن‌های attention به ایجاد Embedding های غنی کمک می‌کند
❎ چرا attention اساس قدرت مدل‌های LLM و Vision Transformer است

♨️ این آموزش فوق‌العاده مناسب کسانیه که:

❇️ ساختار توجه (Self-Attention) رو بصری یاد بگیرن
❇️ درک بهتری از نقش Q، K و V در هر Head داشته باشن
❇️ مسیر فکری ترنسفورمرها (از جمله GPT و BERT) رو فرا بگیرن

❌♨️زیرنویس فارسی

#هوش_مصنوعی #ترنسفورمر #Attention #DeepLearning #3Blue1Brown #NLP #VL #آموزش_بصری
@rss_ai_ir

🎥 انقلاب در ساخت ویدیو با Act-Two از Runway!


🔮 دیگر برای ساخت ویدیوی حرفه‌ای، نیازی به دوربین و بازیگر نیست!
مدل Act-Two از شرکت Runway آمده تا مرز بین واقعیت و تخیل را از بین ببرد!

📌 چی هست Act-Two؟
یک مدل تولید ویدیوی پیشرفته با هوش مصنوعی که فقط با یک متن یا تصویر، ویدیوهایی با کیفیت بالا، حرکات طبیعی و افکت سینمایی تولید می‌کند — ادامه‌ای بر مدل Gen-2 اما بسیار هوشمندتر و خلاق‌تر!

---

✨ ویژگی‌های خیره‌کننده:
🔹 حرکات طبیعی کاراکترها و چهره‌ها
🔹 کنترل دقیق سبک، نورپردازی و دوربین
🔹 تولید ویدیوهایی بلندتر، با وضوح بالا
🔹 امکان روایت داستان چند مرحله‌ای

---

📍 مثال واقعی:
📝 «یک ربات آینده‌نگر در خیابانی نئون‌دار با باران، در سبک Blade Runner راه می‌رود»
👁فناوری Act-Two همین صحنه را به‌صورت یک ویدیوی سینمایی با افکت نور و باران و زاویه دوربین خلق می‌کند!

---

🎯 کاربردها:
✅ ساخت تیزر تبلیغاتی
✅ تولید فیلم کوتاه و انیمیشن
✅ بازسازی صحنه‌های تخیلی یا تاریخی
✅ تولید محتوای آموزشی، صنعتی یا هنری

---

با Act-Two، تخیل شما دیگر محدود به ذهن نیست آن را ببینید، بسازید، منتشر کنید.

📎 لینک تست: [https://runwayml.com]


@rss_ai_ir | #Runway #ActTwo #هوش_مصنوعی #AI_Video

🚀 هوش مصنوعی در کنار LoRaWAN، Zigbee و سایر پروتکل‌های IoT؛ ترکیب آینده‌ساز فناوری!


در دنیای اینترنت اشیاء (IoT)، انتخاب پروتکل بی‌سیم مناسب مهم است — اما وقتی این شبکه‌ها با هوش مصنوعی (AI) ترکیب شوند، همه‌چیز متحول می‌شود! 🌐🤖


---

🔌 مقایسه سریع پروتکل‌ها:

🔹 LoRaWAN
✅ برد بلند (تا ۱۰ کیلومتر)
✅ مصرف انرژی بسیار پایین
🎯 عالی برای جمع‌آوری داده‌های محیطی، کشاورزی، شهر هوشمند
🤖 هوش مصنوعی می‌تواند روی داده‌های LoRa تجزیه‌وتحلیل بلادرنگ انجام دهد (مثلاً تشخیص نشت آب، تحلیل الگوهای ترافیکی، پایش سلامت در روستاها)


---

🔹 Zigbee
✅ برد کوتاه تا متوسط (۱۰ تا ۱۰۰ متر)
✅ مصرف انرژی پایین، پشتیبانی از شبکه مش
🎯 مناسب برای خانه هوشمند و اتوماسیون
🤖 هوش مصنوعی در اینجا می‌تواند الگوهای رفتاری کاربران را یاد بگیرد، دما و روشنایی را هوشمند تنظیم کند، یا مصرف انرژی را بهینه‌سازی کند


---

🔹 Wi-Fi
✅ سرعت بالا ولی مصرف زیاد
🎯 مناسب برای کاربردهایی مثل دوربین، تشخیص چهره، کنترل زنده
🤖 مدل‌های بینایی ماشین مثل YOLO یا EfficientNet با Wi-Fi قابل پیاده‌سازی‌اند تا در Edge Device (مثلاً ESP32-CAM یا Jetson Nano) خروجی بلادرنگ بدهند


---

🔹 NB-IoT / LTE-M
✅ اتصال وسیع با پشتیبانی اپراتور
🎯 مناسب برای زیرساخت‌های پایش صنعتی، سیستم‌های سلامت از راه دور
🤖 هوش مصنوعی در مرکز سرور (Cloud AI) داده‌های NB-IoT را تحلیل می‌کند و تصمیمات خودکار اتخاذ می‌شود (مثلاً هشدار سریع برای نشت گاز)


---

💡 چرا ترکیب AI + IoT انقلابی است؟

داده‌ها از LoRa/Zigbee/WiFi دریافت می‌شوند

در Edge یا Cloud با AI تحلیل می‌شوند

نتیجه: تصمیم هوشمند، سریع، دقیق


📊 مثال واقعی: 🛰 حسگر LoRa دمای خاک را می‌فرستد
🧠 هوش مصنوعی در Edge یا Cloud پیش‌بینی می‌کند: «نیاز به آبیاری فردا نیست»
✅ نتیجه: صرفه‌جویی در منابع و انرژی


---

🧠 آینده IoT بدون هوش مصنوعی ناقص است!
ترکیب LoRaWAN + AI، یا Zigbee + AI = هوشمندی واقعی در هر پروژه!


@rss_ai_ir | #AI_IoT #EdgeAI #SmartDevices

📦✨ ساخت یک اتاق کامل با فقط یک جعبه IKEA؟!

تصور کن یک جعبه‌ی ساده وسط یک اتاق خالی قرار داره…
و در کمتر از ۸ ثانیه، کل اتاق تبدیل میشه به یک فضای دنج و زیبای اسکاندیناویایی!
همه چیز به کمک این پرامپت ساخته شده — انگار یه آگهی ۱۰۰ هزار دلاری ساختی، اونم فقط با هوش مصنوعی! 🤯

📽 اینم نمونه پرامپت کامل برای ساخت همچین ویدیویی با Veo 3:

metadata:
  prompt_name: "IKEA Empty Room Assembly"
  base_style: "cinematic, photorealistic, 4K"
  aspect_ratio: "16:9"
  room_description: "An empty, large, sunlit Scandinavian room with white walls and light wood floors."
  camera_setup: "A single, fixed, wide-angle shot. The camera does not move for the entire 8-second duration."
  key_elements:
    - "A sealed IKEA box with logo visible"
  assembled_elements:
    - "bed with white duvet"
    - "yellow IKEA throw blanket"
    - "bedside tables"
    - "lamps"
    - "wardrobe"
    - "shelves"
    - "mirror"

🧠 حالا نوبت توئه که اتاقت رو با هوش مصنوعی بچینی!
🔄 @rss_ai_ir

🤖 رباتWalker S2 : اولین ربات انسان‌نمای جهان با تعویض خودکار باتری!


📣 شرکت UBTECH Robotics از نسل جدید ربات انسان‌نمای خود با نام Walker S2 رونمایی کرد؛ مدلی انقلابی با قابلیت‌های منحصربه‌فرد برای تعامل، قدرت، و استقلال عملیاتی.


---

🦿 مشخصات فنی کلیدی Walker S2
▪️ قد: ۱۷۶ سانتی‌متر
▪️ وزن: ۷۳ کیلوگرم
▪️ سرعت حرکت: ۲ متر در ثانیه
▪️ ۵۲ درجه آزادی در مفاصل
▪️ زاویه چرخش بالاتنه: ۱۶۲ درجه
▪️ دسترسی افقی: ۱.۸ متر
▪️ توانایی حمل بار: تا ۱۵ کیلوگرم


---

🖐 دست رباتیک نسل چهارم (Gen-4)
این ربات به دو دست پیشرفته با ۱۱ درجه آزادی در هر دست مجهز است، همراه با ۶ سنسور لمسی.
🔹 توان گرفتن با یک انگشت: ۱ کیلوگرم
🔹 گرفتن کامل با دست: تا ۷.۵ کیلوگرم


---

🎧 تعامل صوتی و ادراکی پیشرفته
▪️ مجهز به ۴ میکروفون و ۲ بلندگو
▪️ پشتیبانی از مدل‌های زبانی (LLM) برای درک دستورات پیچیده
▪️ نمایشگر چهره ۴ اینچی گرد با قابلیت تعامل اجتماعی


---

🔋 سیستم هوشمند تعویض باتری
دارای دو باتری مجزا با قابلیت تعویض کاملاً خودکار است — تنها در ۳ دقیقه!
این ویژگی به ربات اجازه می‌دهد بدون توقف وظایف بحرانی، باتری خود را شارژ یا جایگزین کند.


---

👀 بینایی استریو RGB (مثل چشم انسان!)
سیستم دوچشمی RGB داخلی در سر ربات، امکان درک عمق و محیط را با دقتی مشابه بینایی انسان فراهم می‌سازد.


---

🧠 سیستم دوگانه هوش مصنوعی (BrainNet 2.0 + Co-Agents)
این معماری پیشرفته، به Walker S2 توانایی عملکرد کاملاً مستقل و نیز همکاری هماهنگ با سایر ربات‌ها را می‌دهد — گامی مهم به سوی ناوگان رباتیک!


---

🧩 موارد استفاده پیشنهادی:
خانه هوشمند | ربات خدماتی | صنعت | مراقبت از سالمندان | محیط‌های تحقیقاتی


---

#هوش_مصنوعی #ربات_انسان‌نما #رباتیک
@rss_ai_ir

💻 یادگیری فدرال (Federated Learning) چیست و چرا آینده‌ساز است؟


آیا تا به حال فکر کرده‌اید چگونه یک مدل هوش مصنوعی می‌تواند بدون دیدن مستقیم داده‌های شما آموزش ببیند؟
🔐 این دقیقاً همان کاری است که یادگیری فدرال انجام می‌دهد!


---

🔍 یادگیری فدرال چگونه کار می‌کند؟

1️⃣ حریم خصوصی محور: برخلاف روش‌های کلاسیک که همه داده‌ها به سرور مرکزی منتقل می‌شوند، در یادگیری فدرال داده‌ها روی دستگاه شما باقی می‌مانند.
✅ یعنی اطلاعات پزشکی، مکالمات، تصاویر یا داده‌های حساس هرگز از گوشی، لپ‌تاپ یا سیستم درمانی خارج نمی‌شوند.

2️⃣ یادگیری توزیع‌شده: هر دستگاه، نسخه‌ای از مدل AI را به‌صورت محلی آموزش می‌دهد.
📤 فقط به‌روزرسانی مدل (نه خود داده) به سرور مرکزی ارسال می‌شود.

3️⃣ ترکیب هوشمند نتایج: سرور مرکزی این به‌روزرسانی‌ها را از هزاران دستگاه جمع‌آوری و ترکیب می‌کند تا یک مدل قوی‌تر و عمومی‌تر بسازد.
📥 سپس نسخه بهبودیافته برای همه کاربران ارسال می‌شود.


---

🧠 کاربردهای کلیدی یادگیری فدرال
🔹 سلامت دیجیتال: آموزش مدل‌ها بر داده‌های بیماران بدون افشای اطلاعات شخصی
🔹 کیبورد گوشی: پیشنهاد هوشمند کلمات بدون ارسال پیام‌های شما
🔹 سیستم‌های مالی: تشخیص تقلب با حفظ امنیت مشتری‌ها


---

✨ یادگیری فدرال = هوش مصنوعی + حریم خصوصی + عملکرد توزیع‌شده
🔗 اگر به AI در پزشکی و امنیت داده علاقه دارید، ما را در آکادمی Med-AI دنبال کنید!

🎓 @rss_ai_ir | #FederatedLearning #PrivacyAI #MedicalAI

🎯 هوش مصنوعی چندعاملی (Multi-Agent AI): وقتی ربات‌ها با هم کار می‌کنند!


آیا تا به حال فکر کرده‌اید اگر چند مدل هوش مصنوعی با هم گفت‌وگو و همکاری کنند، چه توانایی‌هایی پیدا می‌کنند؟ این همان دنیای جذاب سیستم‌های چندعاملی (Multi-Agent Systems) است!


---

🤖 هوش چندعاملی چیست؟
در این رویکرد، به‌جای یک مدل AI که به تنهایی تصمیم‌ می‌گیرد، چندین "عامل هوشمند" وجود دارد که هرکدام توانایی، هدف یا تخصص خاصی دارند و با همکاری یا رقابت، یک مسئله را حل می‌کنند.


---

🧠 مثال‌ها و کاربردها:

🔸 ربات‌های امدادگر: چند ربات در یک محیط فاجعه، هرکدام با نقش متفاوت (کشف مسیر، تشخیص انسان، حمل تجهیزات)، با هم هماهنگ می‌شوند.
🔸 مدل‌های زبانی هوشمند: یک مدل نقش استاد را بازی می‌کند، یکی شاگرد، و دیگری منتقد — با همکاری، یک مقاله علمی را بازنویسی می‌کنند!
🔸 بازی‌های استراتژیک: AIهایی که مذاکره می‌کنند، نقشه می‌کشند و حتی به‌طور مستقل تصمیم می‌گیرند که با چه کسی متحد شوند.


---

🚀 چرا آینده‌دار است؟
✅ مقیاس‌پذیر
✅ یادگیری اجتماعی
✅ قابلیت شبیه‌سازی جامعه‌های انسانی
✅ پایه‌گذار هوش عمومی (AGI)


---

📎 جالب اینجاست که پروژه‌هایی مثل AutoGPT، ChatDev و OpenAgents از همین ایده استفاده می‌کنند — چندین Agent که مثل یک تیم واقعی، پروژه را جلو می‌برند.


@rss_ai_ir | #AIAgents #AutoGPT #هوش_تعاملی

🚨 مهارتی که هر مهندس یادگیری ماشین باید بلد باشه!

👨🏻‍💻 طراحی سیستم یادگیری ماشین اون مهارتیه که پایه و اساس هر پروژه موفقه — فرقی نمی‌کنه از چه مدلی استفاده می‌کنی!

📌 چرا اینقدر مهمه؟ چون برخلاف دنیای مدل‌ها که مدام در حال تغییره، اصول طراحی سیستم ML طی ۵ سال گذشته ثابت مونده و احتمالاً تا سال‌ها همین می‌مونه.


---

🧩 توی هر پروژه‌ی جدی ML، با ۳ نوع پایپ‌لاین اصلی سروکار داری:

1️⃣ Feature Pipeline
🔹 داده خام رو می‌گیری و تبدیلش می‌کنی به فیچرهای قابل استفاده (وکتور، امبدینگ و …)
🔹 خروجی می‌ره توی Feature Store یا Vector DB برای استفاده بعدی


---

2️⃣ Training / Fine-tuning Pipeline
🔹 فیچرهای تاریخی از Feature Store خونده می‌شن
🔹 مدل جدید ساخته یا مدل پایه فاین‌تیون می‌شه
🔹 نتیجه ثبت می‌شه در Model Registry


---

3️⃣ Inference Pipeline
🔹 مدل از رجیستری لود می‌شه
🔹 ورودی‌ها از سمت کلاینت (عدد، متن، تصویر و …) گرفته می‌شن
🔹 مدل پیش‌بینی یا تولید پاسخ می‌کنه و جواب برمی‌گردونه

✅ اینجاست که مشخص می‌شه مدل شما فقط خوب بوده یا واقعاً به درد دنیای واقعی می‌خوره!


---

💡 وقتی این سه بخش به‌درستی و در کنار CI/CD حرفه‌ای پیاده‌سازی بشن، تازه می‌تونی با افتخار بگی:
«من فقط مدل‌ساز نیستم — من مهندس ML هستم!»



📲 دنبال کن:
💡 @rss_ai_ir

🤖 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

🚀 مدل Grok 4 از xAI در صدر جدول مدل‌های زبانی!

📢 مدل Grok 4 که توسط تیم xAI به رهبری ایلان ماسک توسعه یافته، حالا رتبه ۱ را در جدول LLM Leaderboard به دست آورده!
🔝 این مدل موفق شده بیش از ۱۰۰ مدل دیگر از جمله مدل‌های قدرتمند OpenAI، گوگل، DeepSeek و سایر شرکت‌ها را پشت سر بگذارد.

✨ ایلان ماسک قبلاً گفته بود که Grok "باهوش‌ترین مدل زبانی دنیاست" — و حالا به‌نظر می‌رسد حق با او بوده!

📊 این رتبه‌بندی بر اساس معیارهای دقیق حل مسئله، درک متون، و توانایی در پاسخ‌گویی به سؤالات چندمرحله‌ای انجام شده است.

🌐 رقابت در دنیای LLMها داغ‌تر از همیشه است…


📎 @rss_ai_ir
📍 #LLM #Leaderboard |

🚀 نقشه راه جامع برای آینده هوش مصنوعی 🧠✨

اگر می‌خواهی در مسیر حرفه‌ای هوش مصنوعی بدرخشی، این موضوعات کلیدی را حتماً یاد بگیر:

1️⃣ ریاضیات پایه: جبر خطی، احتمال، آمار و بهینه‌سازی—پایه‌ و اساس همه الگوریتم‌ها

2️⃣ برنامه‌نویسی: ترجیحاً Python و آشنایی با کتابخانه‌هایی مثل NumPy، Pandas، Matplotlib

3️⃣ یادگیری ماشین: مفاهیم پایه مثل Classification، Regression، و الگوریتم‌هایی نظیر SVM، Random Forest و KNN

4️⃣ شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق:کار با فریم‌ورک‌هایی مثل TensorFlow و PyTorch، شناسایی ساختارهای CNN، RNN، Transformer

5️⃣ مدیریت داده‌ها و Data Engineering: جمع‌آوری، پاک‌سازی و مدیریت داده‌های بزرگ

6️⃣ یادگیری تقویتی و مولد (GANs): مسیر آینده، مخصوصاً برای رباتیک و مدل‌های مولد مانند ChatGPT

7️⃣ اخلاق و مدیریت ریسک:آشنایی با مفاهیمی مثل Bias، عدالت الگوریتمی و امنیت داده

8️⃣ موضوعات به‌روز: LLMها، یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task learning)، مدل‌های Efficient، و کاربرد عملی (Deployment)

9️⃣ تجربه پروژه واقعی:انجام پروژه‌های کوچک و بزرگ، کار با دیتاست‌های دنیای واقعی و شرکت در رقابت‌ها، مثل Kaggle

🔟 مطالعه مداوم: دنبال کردن مقالات جدید، وبینارها و اخبار پژوهشی (arXiv, Papers With Code)

🌟 آینده هوش مصنوعی با ترکیبی از دانش عمیق، تجربه عملی و اشتیاق پیوسته روشن می‌شود. همین امروز شروع کن!

#هوش_مصنوعی #AI #نقشه_راه #یادگیری

@rss_ai_ir

🧠🚀 سرویس جدید GitHub Spark؛ انقلابی در ساخت اپلیکیشن‌های هوشمند

✳️گیت‌هاب به‌تازگی از ابزاری نوآورانه به نام Spark رونمایی کرده است که امکان تولید و انتشار یک اپلیکیشن کامل فول‌استک را تنها با نوشتن یک پرامپت ساده به زبان طبیعی فراهم می‌کند.

✳️این سرویس با بهره‌گیری از مدل قدرتمند Claude Sonnet 4 به‌صورت خودکار مراحل توسعه مانند طراحی فرانت‌اند، پیاده‌سازی بک‌اند، احراز هویت، ساخت دیتابیس و حتی استقرار پروژه را انجام می‌دهد.

✳️کاربران می‌توانند بدون نیاز به تنظیم کلیدهای API، از مدل‌های هوش مصنوعی مختلف مانند OpenAI، Meta، DeepSeek، xAI و دیگران استفاده کنند.

✳️همچنین امکان ویرایش پروژه با پرامپت، رابط گرافیکی و حتی کدنویسی به کمک GitHub Copilot در اختیار شما قرار دارد. قابلیت‌هایی مانند GitHub Actions، ساخت ریپازیتوری، و همکاری با Copilot Agents نیز به شما کمک می‌کنند تا فرآیند توسعه را سریع‌تر و حرفه‌ای‌تر انجام دهید.

✳️در حال حاضر این سرویس به‌صورت پیش‌نمایش عمومی برای کاربران نسخه Copilot Pro+ فعال شده است.

📌 @rss_ai_ir | #هوش_مصنوعی #گیت‌هاب #Spark #اپلیکیشن_هوشمند #Claude #Copilot #AI4Dev

🧠 انقلابی جدید در تولید کد با هوش مصنوعی: DiffuCoder

🔬 پژوهشگران اخیراً از مدل نوآورانه‌ای به نام DiffuCoder پرده‌برداری کرده‌اند؛ یک مدل زبانی بزرگ با ۷ میلیارد پارامتر از نوع Diffusion (dLLM) که به‌صورت اختصاصی برای تولید کد طراحی شده است.

🚀 برخلاف مدل‌های خودرگرسیو (مثل GPT) که توکن‌ها را از چپ به راست می‌نویسند، در DiffuCoder کدها به صورت غیربازگشتی و با بازنویسی‌های چندمرحله‌ای تولید می‌شوند؛ شبیه نقاشی‌ای که در هر مرحله دقیق‌تر می‌شود!

📌 نکات کلیدی مقاله:
1️⃣ درک رفتار dLLM در تولید کد: ترتیب تولید در این مدل‌ها کاملاً پویا و قابل تغییر است؛ یعنی مدل می‌تواند ابتدا وسط کد را بنویسد، سپس ابتدا و انتها را اصلاح کند!
2️⃣ الگوریتم Coupled-GRPO: پژوهشگران یک روش جدید مبتنی بر یادگیری تقویتی طراحی کرده‌اند که به‌طور خاص با ماهیت مدل‌های diffusion سازگار است و باعث افزایش چشمگیر عملکرد آن‌ها شده است.

📈 یافته مهم: افزایش sampling temperature در این مدل، نه تنها تنوع خروجی را بیشتر می‌کند، بلکه مسیر تولید کد را هم کاملاً متنوع و هوشمند می‌سازد. این قابلیت فضای جست‌وجوی بسیار وسیعی برای یافتن راه‌حل‌های بهینه ایجاد می‌کند.

🏆 در بنچمارک معتبر EvalPlus، استفاده از الگوریتم Coupled-GRPO باعث ۴.۴٪ بهبود عملکرد نسبت به حالت پایه شده است.

🌐 اگر به آینده‌ی تولید کد با AI علاقه‌مند هستید، DiffuCoder یکی از پیشرفته‌ترین مسیرها در مدل‌سازی غیرخطی و بازنویسی‌محور کد به شمار می‌رود.



🆔 @rss_ai_ir | #AI #DiffuCoder #CodeGeneration #LLM #هوش_مصنوعی

🔍 نگاهی تخصصی به پشت صحنه پیشرفته‌ترین ربات‌ها در جهان

⛔️این ویدیو سفر جذابی است به داخل یکی از پیشرفته‌ترین آزمایشگاه‌های رباتیک دنیا، همراه با معرفی فناوری‌هایی که آینده ربات‌ها را شکل می‌دهند.

🌐 موضوعات برجسته ویدیو:

✅ نمایش ربات‌های چهارپا مانند «Unitree» با تحرک بالا و طراحی مهندسی دقیق
✅ بررسی عملکرد در محیط‌های چالشی و توانایی حرکت در سطوح ناهموار و حرکت سریع
✅ تجهیزاتی مثل لیدار، بینایی ماشین، و حسگرهای پیشرفته که به اجزای ادراکی ربات اجازه می‌دهند محیط اطراف خود را با دقت درک کنند

---

💡 چرا این ویدیو مهم است؟

این ویدیو به‌خوبی نمایش می‌دهد که ترکیب تکنولوژی‌های رباتیک مانند:

✅ طراحی مکانیکی دقیق برای تحرک
✅ الگوریتم‌های پیشرفته کنترل و تعادل
✅ ادراک سینتتیک با حسگرهای پیشرفته
چه‌قدر باعث پیشرفت واقعی در رباتیک کاربردی می‌شود.

---

🎯 کاربردهای ذکرشده یا در نظر گرفته‌شده:

✅ اجرای وظایف خدماتی یا لجستیکی در محیط‌های داخلی
✅ کاربرد در دفاتر صنعتی، مراکز تحقیقاتی یا خودران‌ها
✅ استفاده در موقعیت‌هایی که مکان‌های سخت‌گذر یا ناهموار باید پوشش داده شوند

❌♨️زیرنویس فارسی

@rss_ai_ir
#روباتیک #AI #ربات_چهارپا #Unitree #بینایی_ماشین #پیشرفت_فناوری

🤖 بردهای هوشمند مورد استفاده در ربات‌های انسان‌نما

♨️ربات‌های انسان‌نما (Humanoid Robots) برای عملکرد پیشرفته خود به بردهای الکترونیکی هوشمند و قدرتمند نیاز دارند تا پردازش تصویر، کنترل حرکت، درک صوتی و تصمیم‌گیری بلادرنگ را انجام دهند. در ادامه با برخی از مهم‌ترین بردهای مورد استفاده در این ربات‌ها آشنا می‌شویم:

🔹 NVIDIA Jetson Series
مناسب برای بینایی ماشین، یادگیری عمیق و پردازش آنی تصویر و ویدیو. مدل‌هایی مانند Jetson Xavier و Jetson Orin به‌دلیل داشتن GPU داخلی برای شبکه‌های عصبی ایده‌آل هستند.

🔹 Raspberry Pi 4/5
بردی ارزان، سبک و پرکاربرد برای کنترل وظایف ساده‌تر، رابط کاربری، یا حتی برخی پردازش‌های هوش مصنوعی با کمک شتاب‌دهنده‌هایی مثل Google Coral.

🔹 STM32 و Teensy
برای کنترل دقیق سروو موتورها و سنسورها به‌کار می‌روند. این میکروکنترلرها از دقت بالا و تأخیر کم برخوردارند و برای کنترل رباتیک حیاتی‌اند.

🔹 Intel NUC / Mini-PCs
در ربات‌هایی که به توان پردازشی بالا نیاز دارند، از این کامپیوترهای کوچک با سیستم‌عامل‌های کامل مانند Ubuntu برای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی و پایپ‌لاین‌های پیچیده استفاده می‌شود.

🔹 Arduino Boards
برای کنترل اجزای پایه مانند سنسورها، موتورها، و ارتباط با سایر ماژول‌ها مناسب هستند. ترکیب آردوینو با بردهای پیشرفته‌تر رایج است.

🧠 بسیاری از ربات‌های انسان‌نما همچنین از ترکیب چند برد مختلف استفاده می‌کنند؛ مثلاً یک Jetson برای بینایی، یک STM32 برای کنترل موتورها، و یک برد دیگر برای پردازش صوت.

📌 هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و پردازش ریل‌تایم، نیاز به سخت‌افزارهای انعطاف‌پذیر و قدرتمند دارند. انتخاب صحیح برد، بسته به نوع کاربرد (راه‌رفتن، حرف‌زدن، بینایی، تعامل…) نقش مهمی در عملکرد نهایی ربات ایفا می‌کند.

#روباتیک #ربات_انسان_نما #هوش_مصنوعی #Jetson #RaspberryPi #Arduino
🆔 @rss_ai_ir

🎾 پرامپت حرفه‌ای برای ساخت تیزر تبلیغاتی با Veo 3 (ویدیو مولد هوش مصنوعی)

✳️در این سناریو، یک توپ تنیس ماکرو به آرامی باز می‌شود و دنیایی سوررئال درون آن آشکار می‌شود؛ شامل یک زمین خاکی خمیده با بازیکن زن که آماده زدن ضربه است. این صحنه همراه با حرکت دوربین، نورپردازی نرم و افکت صوتی واقعی، به‌صورت حلقه‌ای به حالت اولیه برمی‌گردد. برای ساخت چنین ویدیویی در Veo از پرامپت زیر استفاده کنید:

{
  "description": "A hyper-real macro tennis ball sits against a black background. It slowly cracks open like a shell to reveal a surreal spherical interior: a miniature curved clay court embedded within the felt-lined shell. A female tennis player stands centered in the middle third.",
  "style": "editorial realism",
  "camera": "macro static → pivot and dolly-in → lateral tracking to follow spinning ball",
  "lighting": "soft top-down editorial lighting with curved, tactile shadows",
  "scene": "interior of a spherical tennis ball with a warped clay court and surreal sportscape",
  "elements": [
    "matte neon-green tennis ball",
    "white seam detail",
    "shell-style lid opening upward",
    "miniature curved clay court",
    "floating net",
    "curved fencing and ambient lights",
    "female tennis player centered in middle third",
    "green felt-lined interior shell",
    "spinning tennis ball flying into right third",
    "macro ball exterior reforming at end"
  ],
  "motion": "ball cracks open → camera glides in → player strikes ball with grunt → ball spins toward lens → rotates into original macro position",
  "ending": "loop resolves with ball closing seamlessly into its original macro form, same angle and lighting",
  "audio": "no text, only ambient sound and sharp player grunt on impact"
}

#پرامپت_نویسی #هوش_مصنوعی #Veo3 #AiVideoPrompt
🆔 @rss_ai_ir

🧠 خلاصه‌سازی و جستجوی ویدیویی با ایجنت‌های چندمدلی از NVIDIA!

کمپانی NVIDIA یک ریپازیتوری فوق‌العاده منتشر کرده که به شما امکان می‌ده یک ایجنت هوشمند بسازید که:

🔍 ویدیو را فریم‌به‌فریم پردازش می‌کند
📝 خلاصه‌سازی انجام می‌دهد
📌 قابلیت جستجوی درون ویدیو دارد
💬 به سوالات مربوط به محتوای تصویری پاسخ می‌دهد

✅ این پروژه یک Blueprint کامل برای ساخت ایجنت‌های چندمدلی است که می‌تواند برای حوزه‌های دیگر نیز به‌کار رود.

📌 از مدل‌ها و سرویس‌های زیر استفاده شده:

✳️مدل‌های متنی Nemotron و NeMo Retriever
✳️مدل‌های دیداری-زبانی (VLM)
✳️معماری‌های RAG برداری (Vector RAG) و گرافی (Graph-RAG)


📦 با وجود اینکه از NVIDIA NIM استفاده شده، به راحتی می‌تونید با مدل‌ها و APIهای دیگر جایگزین کنید!

🔗 پروژه را اینجا ببینید و تست کنید: https://github.com/NVIDIA-AI-Blueprints/video-search-and-summarization

#هوش‌_مصنوعی #AI_Agent #RAG #Nvidia
🆔 @rss_ai_ir