📱 گوگل از ابزار جدیدی به نام Opal رونمایی کرده که ساخت اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی را بدون نیاز به حتی یک خط کدنویسی ممکن می‌سازد.
🔧 با این ابزار می‌توان مدل‌های مختلف هوش مصنوعی و دستورات را به‌صورت گرافیکی به هم متصل کرد و ورک‌فلوهای پیچیده و هوشمند ایجاد نمود — بدون نیاز به تخصص برنامه‌نویسی.
📌 این سرویس فعلاً به‌صورت نسخه بتا و فقط برای کاربران ایالات متحده فعال است، اما پیش‌بینی میشود به‌زودی در سطح جهانی منتشر شود.
🔗 برای مشاهده اطلاعات بیشتر و ثبت‌نام: developers.googleblog.com/en/introducing-opal
#هوش_مصنوعی #بدون_کدنویسی #اپلیکیشن_هوشمند
🆔 @rss_ai_ir
🔧 با این ابزار می‌توان مدل‌های مختلف هوش مصنوعی و دستورات را به‌صورت گرافیکی به هم متصل کرد و ورک‌فلوهای پیچیده و هوشمند ایجاد نمود — بدون نیاز به تخصص برنامه‌نویسی.
📌 این سرویس فعلاً به‌صورت نسخه بتا و فقط برای کاربران ایالات متحده فعال است، اما پیش‌بینی میشود به‌زودی در سطح جهانی منتشر شود.
🔗 برای مشاهده اطلاعات بیشتر و ثبت‌نام: developers.googleblog.com/en/introducing-opal
#هوش_مصنوعی #بدون_کدنویسی #اپلیکیشن_هوشمند
🆔 @rss_ai_ir
❤2🔥2👏1
📡 شناسایی افراد با امواج WiFi و ترنسفورمر – بدون دوربین، بدون تماس
⛔️پژوهشگران دانشگاه La Sapienza رم، سیستمی به نام WhoFi طراحی کرده‌اند که با استفاده از داده‌های CSI (Channel State Information) و مدل‌های ترنسفورمری، قادر به شناسایی افراد با دقت ۹۵.۵٪ است — حتی از پشت دیوار و بدون نیاز به هیچ تجهیز فیزیکی روی بدن فرد.
---
🔍 مبنای فنی سیستم:
1️⃣ CSI یا Channel State Information
در سیستم‌های وای‌فای مدرن (مثل 802.11n/ac/ax)، اطلاعاتی با دقت بالا از وضعیت کانال در هر آنتن و زیرحامل ثبت میشود. هر حرکت انسانی، به‌دلیل بازتاب و تداخل موج، الگوی منحصربه‌فردی در CSI ایجاد می‌کند.
2️⃣ ویژگی بیومتریک بدن
حرکات انسان (مثل راه رفتن، ایستادن، ژست خاص) باعث اختلال مشخصی در الگوهای فاز و دامنه CSI میشود که نوعی "اثر انگشت فرکانسی" محسوب میشود.
3️⃣ معماری مدل ترنسفورمر
با الهام از موفقیت مدل‌های زبانی، پژوهشگران از معماری ترنسفورمر (با attention mechanism) برای مدل‌سازی توالی زمانی CSI استفاده کرده‌اند.
این مدل قادر است از توزیع فضایی-زمانی سیگنال، هویت افراد را از یکدیگر تفکیک کند.
---
🎯 کاربردهای کلیدی:
♻️امنیت بدون تماس: شناسایی افراد بدون نیاز به دوربین یا حسگر تصویری
♻️سلامت و پایش از راه دور: مانیتورینگ سالمندان و بیماران بدون پوشیدن وسیله خاص
♻️خانه‌های هوشمند: تعامل انسانی بدون نیاز به فرمان صوتی یا لمس
♻️پایش در زندان یا مراکز حساس بدون ایجاد حریم‌شکنی فیزیکی
---
⚠️ چالش‌های اصلی:
♻️مسائل جدی حریم خصوصی: امکان شناسایی حتی از پشت دیوار، بدون اطلاع فرد
♻️پایداری در محیط‌های واقعی: تغییر در ساختار فضا یا حضور چند نفر می‌تواند اثرگذار باشد
♻️نیاز به داده‌های بزرگ و واقعی برای آموزش و fine-tuning
---
🧠 آیا این آغاز نسل جدیدی از سیستم‌های بیومتریک غیرفعال است؟
آیا آینده‌ی شناسایی به سمت “AI + سیگنال” و نه “AI + تصویر” می‌رود؟
نظر شما چیست؟
---
📚 واژه‌های کلیدی برای جستجو: Device-Free Passive Sensing, WiFi CSI, Gait Recognition via WiFi, Transformer for CSI
#هوش_مصنوعی #CSI #WiFiSensing #ترنسفورمر #سیگنال_و_هوش_مصنوعی #WhoFi
🆔 @rss_ai_ir
⛔️پژوهشگران دانشگاه La Sapienza رم، سیستمی به نام WhoFi طراحی کرده‌اند که با استفاده از داده‌های CSI (Channel State Information) و مدل‌های ترنسفورمری، قادر به شناسایی افراد با دقت ۹۵.۵٪ است — حتی از پشت دیوار و بدون نیاز به هیچ تجهیز فیزیکی روی بدن فرد.
---
🔍 مبنای فنی سیستم:
1️⃣ CSI یا Channel State Information
در سیستم‌های وای‌فای مدرن (مثل 802.11n/ac/ax)، اطلاعاتی با دقت بالا از وضعیت کانال در هر آنتن و زیرحامل ثبت میشود. هر حرکت انسانی، به‌دلیل بازتاب و تداخل موج، الگوی منحصربه‌فردی در CSI ایجاد می‌کند.
2️⃣ ویژگی بیومتریک بدن
حرکات انسان (مثل راه رفتن، ایستادن، ژست خاص) باعث اختلال مشخصی در الگوهای فاز و دامنه CSI میشود که نوعی "اثر انگشت فرکانسی" محسوب میشود.
3️⃣ معماری مدل ترنسفورمر
با الهام از موفقیت مدل‌های زبانی، پژوهشگران از معماری ترنسفورمر (با attention mechanism) برای مدل‌سازی توالی زمانی CSI استفاده کرده‌اند.
این مدل قادر است از توزیع فضایی-زمانی سیگنال، هویت افراد را از یکدیگر تفکیک کند.
---
🎯 کاربردهای کلیدی:
♻️امنیت بدون تماس: شناسایی افراد بدون نیاز به دوربین یا حسگر تصویری
♻️سلامت و پایش از راه دور: مانیتورینگ سالمندان و بیماران بدون پوشیدن وسیله خاص
♻️خانه‌های هوشمند: تعامل انسانی بدون نیاز به فرمان صوتی یا لمس
♻️پایش در زندان یا مراکز حساس بدون ایجاد حریم‌شکنی فیزیکی
---
⚠️ چالش‌های اصلی:
♻️مسائل جدی حریم خصوصی: امکان شناسایی حتی از پشت دیوار، بدون اطلاع فرد
♻️پایداری در محیط‌های واقعی: تغییر در ساختار فضا یا حضور چند نفر می‌تواند اثرگذار باشد
♻️نیاز به داده‌های بزرگ و واقعی برای آموزش و fine-tuning
---
🧠 آیا این آغاز نسل جدیدی از سیستم‌های بیومتریک غیرفعال است؟
آیا آینده‌ی شناسایی به سمت “AI + سیگنال” و نه “AI + تصویر” می‌رود؟
نظر شما چیست؟
---
📚 واژه‌های کلیدی برای جستجو: Device-Free Passive Sensing, WiFi CSI, Gait Recognition via WiFi, Transformer for CSI
#هوش_مصنوعی #CSI #WiFiSensing #ترنسفورمر #سیگنال_و_هوش_مصنوعی #WhoFi
🆔 @rss_ai_ir
👍3🔥3👏1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔍 قابلیت ایجنت در ChatGPT برای کاربران پلن Plus و Team نیز فعال شد
ویژگی قدرتمند «عامل‌های هوشمند» (ChatGPT Agents) که پیش‌تر فقط برای کاربران Pro قابل استفاده بود، حالا در اختیار کاربران اشتراک‌های Plus و Team نیز قرار گرفته است.
🤖 ایجنت چیست؟
ابزارهایی هوشمند و قابل تنظیم هستند که می‌توانند وظایف پیچیده‌ای مانند تحلیل داده، تولید محتوای ساختاریافته، اجرای چندین تسک به صورت متوالی و حتی اتصال به APIهای خارجی را به‌صورت مستقل انجام دهند.
🧠 از ویژگی‌های شاخص ایجنت‌ها می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
• حافظه بلندمدت (برای یادگیری تدریجی)
• قابلیت تعامل هدفمند با کاربر
• پشتیبانی از ابزارهای برنامه‌نویسی، بارگذاری فایل، و جست‌وجو در وب
• امکان ساخت ایجنت‌های اختصاصی با رابط گرافیکی یا فایل YAML
📌 اکنون کاربران حرفه‌ای می‌توانند با طراحی ایجنت‌های سفارشی، از چت‌بات خود فراتر بروند و به سمت ساخت دستیارهای دیجیتال واقعی حرکت کنند.
#هوش_مصنوعی #ChatGPT #عامل_هوشمند #OpenAI
🧠 @rss_ai_ir
ویژگی قدرتمند «عامل‌های هوشمند» (ChatGPT Agents) که پیش‌تر فقط برای کاربران Pro قابل استفاده بود، حالا در اختیار کاربران اشتراک‌های Plus و Team نیز قرار گرفته است.
🤖 ایجنت چیست؟
ابزارهایی هوشمند و قابل تنظیم هستند که می‌توانند وظایف پیچیده‌ای مانند تحلیل داده، تولید محتوای ساختاریافته، اجرای چندین تسک به صورت متوالی و حتی اتصال به APIهای خارجی را به‌صورت مستقل انجام دهند.
🧠 از ویژگی‌های شاخص ایجنت‌ها می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
• حافظه بلندمدت (برای یادگیری تدریجی)
• قابلیت تعامل هدفمند با کاربر
• پشتیبانی از ابزارهای برنامه‌نویسی، بارگذاری فایل، و جست‌وجو در وب
• امکان ساخت ایجنت‌های اختصاصی با رابط گرافیکی یا فایل YAML
📌 اکنون کاربران حرفه‌ای می‌توانند با طراحی ایجنت‌های سفارشی، از چت‌بات خود فراتر بروند و به سمت ساخت دستیارهای دیجیتال واقعی حرکت کنند.
#هوش_مصنوعی #ChatGPT #عامل_هوشمند #OpenAI
🧠 @rss_ai_ir
👍2🔥1👏1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🤖 شرکت چینی Unitree Robotics به‌تازگی از ربات انسان‌نمای سبک‌وزن خود با نام R1 رونمایی کرده؛ رباتی که با بهره‌گیری از مدل هوش مصنوعی چند‌موداله (تصویری + صوتی) ساخته شده و هم‌اکنون با قیمت پایه ۵۹۰۰ دلار در دسترس قرار گرفته است.
🔹 وزن این ربات تنها ۲۵ کیلوگرم است و به عنوان یک دستیار شخصی طراحی شده.
🔹 تعامل ربات از طریق صدا و تصویر انجام میشود و به‌عنوان یک "عامل هوشمند چندمنظوره" قابل توسعه است.
🔹 شرکت Unitree از توسعه‌دهندگان دعوت کرده تا در سفارشی‌سازی و توسعه نسل آینده ایجنت‌ها نقش داشته باشند.
🌐 آینده‌ای نزدیک را تصور کنید که ربات‌های سبک، هوشمند و قابل گفت‌وگو به بخشی از زندگی روزمره ما تبدیل شوند.
#رباتیک #هوش_مصنوعی #Unitree #AI_Agent
🧠 @rss_ai_ir
🔹 وزن این ربات تنها ۲۵ کیلوگرم است و به عنوان یک دستیار شخصی طراحی شده.
🔹 تعامل ربات از طریق صدا و تصویر انجام میشود و به‌عنوان یک "عامل هوشمند چندمنظوره" قابل توسعه است.
🔹 شرکت Unitree از توسعه‌دهندگان دعوت کرده تا در سفارشی‌سازی و توسعه نسل آینده ایجنت‌ها نقش داشته باشند.
🌐 آینده‌ای نزدیک را تصور کنید که ربات‌های سبک، هوشمند و قابل گفت‌وگو به بخشی از زندگی روزمره ما تبدیل شوند.
#رباتیک #هوش_مصنوعی #Unitree #AI_Agent
🧠 @rss_ai_ir
🔥2👍1👏1
🤖 آیا تمام تکنیک‌های هوش مصنوعی در ربات‌های انسان‌نما استفاده می‌شوند؟
✅ پاسخ کوتاه: بله! اما بسته به نوع وظایف ربات، میزان و نوع استفاده از شبکه‌های عصبی متفاوت است. بیشتر ربات‌های انسان‌نما از ترکیبی از تکنیک‌های یادگیری عمیق استفاده می‌کنند، ولی نه لزوماً همه را به طور کامل.
---
🎯 کاربرد تکنیک‌ها در ماژول‌های مختلف ربات:
🔹 بینایی و درک محیط – CNN مثال: Tesla Bot، Walker S2
📌 کاربرد: تشخیص چهره، اشیا، موانع و مسیریابی.
🔹 درک زبان طبیعی – Transformer مثال: Figure 01، Walker S2
📌 کاربرد: پاسخ به دستورات صوتی، مکالمه و تعامل کلامی.
🔹 یادگیری حرکتی و تعادل – Reinforcement Learning (RL) مثال: Atlas (Boston Dynamics)، Optimus
📌 کاربرد: حفظ تعادل، راه‌رفتن، بلند کردن اشیا.
🔹 پردازش توالی‌ها – LSTM / RNN / Temporal Transformers
📌 کاربرد: دنبال‌کردن حرکات یا صداهای پیوسته (با کاربرد محدود در حال حاضر).
---
🧠 ربات‌های انسان‌نما معمولاً از معماری چندماژوله بهره می‌برند:
1. ماژول بینایی (CNN)
2. ماژول زبان و تعامل (LLM/Transformer)
3. ماژول تصمیم‌گیری مرکزی
4. ماژول حرکتی (RL)
---
📌 نتیجه‌گیری:
در ربات‌های انسان‌نمای پیشرفته، مثل Figure 01 یا Optimus، از ترکیبی از تمام این تکنیک‌ها استفاده میشود تا ربات توانایی دیدن، شنیدن، فهمیدن، تصمیم‌گیری و حرکت داشته باشد.
#رباتیک #هوش_مصنوعی #DeepLearning #RobotAI
🆔 @rss_ai_ir
✅ پاسخ کوتاه: بله! اما بسته به نوع وظایف ربات، میزان و نوع استفاده از شبکه‌های عصبی متفاوت است. بیشتر ربات‌های انسان‌نما از ترکیبی از تکنیک‌های یادگیری عمیق استفاده می‌کنند، ولی نه لزوماً همه را به طور کامل.
---
🎯 کاربرد تکنیک‌ها در ماژول‌های مختلف ربات:
🔹 بینایی و درک محیط – CNN مثال: Tesla Bot، Walker S2
📌 کاربرد: تشخیص چهره، اشیا، موانع و مسیریابی.
🔹 درک زبان طبیعی – Transformer مثال: Figure 01، Walker S2
📌 کاربرد: پاسخ به دستورات صوتی، مکالمه و تعامل کلامی.
🔹 یادگیری حرکتی و تعادل – Reinforcement Learning (RL) مثال: Atlas (Boston Dynamics)، Optimus
📌 کاربرد: حفظ تعادل، راه‌رفتن، بلند کردن اشیا.
🔹 پردازش توالی‌ها – LSTM / RNN / Temporal Transformers
📌 کاربرد: دنبال‌کردن حرکات یا صداهای پیوسته (با کاربرد محدود در حال حاضر).
---
🧠 ربات‌های انسان‌نما معمولاً از معماری چندماژوله بهره می‌برند:
1. ماژول بینایی (CNN)
2. ماژول زبان و تعامل (LLM/Transformer)
3. ماژول تصمیم‌گیری مرکزی
4. ماژول حرکتی (RL)
---
📌 نتیجه‌گیری:
در ربات‌های انسان‌نمای پیشرفته، مثل Figure 01 یا Optimus، از ترکیبی از تمام این تکنیک‌ها استفاده میشود تا ربات توانایی دیدن، شنیدن، فهمیدن، تصمیم‌گیری و حرکت داشته باشد.
#رباتیک #هوش_مصنوعی #DeepLearning #RobotAI
🆔 @rss_ai_ir
👍2🔥1🙏1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
📌 مقدمه تخصصی درباره مفهوم Receptive Field در CNN:
در مدل‌های CNN، هر نود در لایه عمیق فقط بخشی از تصویر اولیه (مثلاً یک پچ کوچک) را «می‌بیند»؛ این ناحیه قابل مشاهده برای نود، Receptive Field نام دارد.
🔍 نکات کلیدی ویدیو:
❎تعریف پذیرش (Receptive Field) و اهمیت آن در درک تعاملات کانولار
❎چگونگی افزایش Receptive Field با اضافه کردن لایه‌های بیشتر یا تغییر هایپرپارامترها
❎تفاوت میان Receptive Field نظری و موثر (effective) که در عمل اندازه‌ی واقعی ناحیه تأثیرگذاری مدل را نشان می‌دهد
❎روش‌هایی برای محاسبه و بررسی دستی‌سازی Receptive Field در شبکه‌های واقعی
🧠 کاربرد مدل دیده‌شده:
✅ طراحی دقیق شبکه‌های CNN برای تشخیص بهتر ویژگی‌ها،
✅ تضمین اینکه لایه‌های عمیق‌تر بتوانند بافت‌ها و جزئیات بزرگ‌تری را پردازش کنند،
✅ جلوگیری از طراحی شبکه بسیار عمیق با Receptive Field ناموفق.
💡 جمع‌بندی تخصصی:
❇️همچنین Receptive Field نشان می‌دهد یک نورون چه بخش‌هایی از تصویر را می‌بیند
❇️برای شبکه‌های عمیق، Receptive Field واقعی ممکن است کوچک‌تر از محاسبه نظری باشد
❇️با محاسبه دقیق و تست دستی می‌توان شبکه‌ای طراحی کرد که ویژگی‌ها را به‌درستی یاد گرفته باشد
❌♨️زیرنویس فارسی
🆔 @rss_ai_ir
🧠 #هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #CNN #ReceptiveField
در مدل‌های CNN، هر نود در لایه عمیق فقط بخشی از تصویر اولیه (مثلاً یک پچ کوچک) را «می‌بیند»؛ این ناحیه قابل مشاهده برای نود، Receptive Field نام دارد.
🔍 نکات کلیدی ویدیو:
❎تعریف پذیرش (Receptive Field) و اهمیت آن در درک تعاملات کانولار
❎چگونگی افزایش Receptive Field با اضافه کردن لایه‌های بیشتر یا تغییر هایپرپارامترها
❎تفاوت میان Receptive Field نظری و موثر (effective) که در عمل اندازه‌ی واقعی ناحیه تأثیرگذاری مدل را نشان می‌دهد
❎روش‌هایی برای محاسبه و بررسی دستی‌سازی Receptive Field در شبکه‌های واقعی
🧠 کاربرد مدل دیده‌شده:
✅ طراحی دقیق شبکه‌های CNN برای تشخیص بهتر ویژگی‌ها،
✅ تضمین اینکه لایه‌های عمیق‌تر بتوانند بافت‌ها و جزئیات بزرگ‌تری را پردازش کنند،
✅ جلوگیری از طراحی شبکه بسیار عمیق با Receptive Field ناموفق.
💡 جمع‌بندی تخصصی:
❇️همچنین Receptive Field نشان می‌دهد یک نورون چه بخش‌هایی از تصویر را می‌بیند
❇️برای شبکه‌های عمیق، Receptive Field واقعی ممکن است کوچک‌تر از محاسبه نظری باشد
❇️با محاسبه دقیق و تست دستی می‌توان شبکه‌ای طراحی کرد که ویژگی‌ها را به‌درستی یاد گرفته باشد
❌♨️زیرنویس فارسی
🆔 @rss_ai_ir
🧠 #هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #CNN #ReceptiveField
❤2👍1🙏1
🚀 مدل Qwen علی‌بابا رکوردها را شکست!
✅مدل متن‌باز Qwen که توسط تیم هوش مصنوعی علی‌بابا توسعه داده شده، توانسته در جدیدترین نسخه خود تحت عنوان Qwen2 و مدل تخصصی Qwen3-Coder, در بسیاری از بنچمارک‌های استدلال، تحلیل زبانی و برنامه‌نویسی از رقبای مطرح جهانی مثل DeepSeek-V3، Claude Sonnet و حتی GPT-4.1 پیشی بگیرد! 💥
📊 نکات برجسته مدل جدید Qwen:
✅ معماری Mixture-of-Experts (MoE):
مدل از مجموعاً 480 میلیارد پارامتر تشکیل شده، اما تنها 35 میلیارد پارامتر فعال در هر بار پیش‌بینی استفاده میشود؛ این یعنی قدرت بالا در کنار بهره‌وری محاسباتی! ⚙️
✅ توانایی پردازش متن بسیار طولانی:
مدل به‌صورت بومی از کانتکست 256K توکن پشتیبانی می‌کند و تا 1 میلیون توکن نیز مقیاس‌پذیر است! برای مقالات، کد، یا تحلیل‌های مالی بسیار کاربردی است. 📚📈
✅ پرفورمنس بی‌نظیر در برنامه‌نویسی:
مدل Qwen3-Coder در بسیاری از بنچمارک‌های تخصصی برنامه‌نویسی از مدل‌هایی مانند CodeGemma، DeepSeekCoder و حتی GPT-4 Code Interpreter عملکرد بهتری داشته است. 👨🏻💻
✅ قابلیت Open Source و قابل استفاده برای همه:
این مدل به‌صورت رایگان در HuggingFace قابل دانلود است و از طریق OpenRouter نیز برای استفاده ابری با هزینه‌ای کمتر از GPT و Claude در دسترس است.
📌 کاربردها:
🔹 اتوماسیون سازمانی (Business Automation)
🔹 تحلیل پیشرفته داده‌های متنی و جدولی
🔹 برنامه‌نویسی، دیباگ و تولید کد
🔹 ساخت Agentها و ابزارهای پژوهشی سفارشی
📣 تحلیل:
ورود چین به عرصه رقابت LLMها با چنین قدرت و دقتی، نشان‌دهنده‌ی آغاز دور جدیدی از رقابت جهانی در حوزه هوش مصنوعی است.
با در دسترس بودن Qwen به صورت open-source، محققان، برنامه‌نویسان و شرکت‌ها می‌توانند از مدل‌های پرقدرت بدون نیاز به هزینه‌های بالا استفاده کنند.
📎 منبع رسمی:
🔗 Reuters - Alibaba claims its new AI model outperforms DeepSeek-V3
#هوش_مصنوعی #LLM #Qwen #علی‌بابا #مدل_متن_باز #OpenSource #AI_China #GPT4 #DeepSeek #OpenAI
🆔 @rss_ai_ir
✅مدل متن‌باز Qwen که توسط تیم هوش مصنوعی علی‌بابا توسعه داده شده، توانسته در جدیدترین نسخه خود تحت عنوان Qwen2 و مدل تخصصی Qwen3-Coder, در بسیاری از بنچمارک‌های استدلال، تحلیل زبانی و برنامه‌نویسی از رقبای مطرح جهانی مثل DeepSeek-V3، Claude Sonnet و حتی GPT-4.1 پیشی بگیرد! 💥
📊 نکات برجسته مدل جدید Qwen:
✅ معماری Mixture-of-Experts (MoE):
مدل از مجموعاً 480 میلیارد پارامتر تشکیل شده، اما تنها 35 میلیارد پارامتر فعال در هر بار پیش‌بینی استفاده میشود؛ این یعنی قدرت بالا در کنار بهره‌وری محاسباتی! ⚙️
✅ توانایی پردازش متن بسیار طولانی:
مدل به‌صورت بومی از کانتکست 256K توکن پشتیبانی می‌کند و تا 1 میلیون توکن نیز مقیاس‌پذیر است! برای مقالات، کد، یا تحلیل‌های مالی بسیار کاربردی است. 📚📈
✅ پرفورمنس بی‌نظیر در برنامه‌نویسی:
مدل Qwen3-Coder در بسیاری از بنچمارک‌های تخصصی برنامه‌نویسی از مدل‌هایی مانند CodeGemma، DeepSeekCoder و حتی GPT-4 Code Interpreter عملکرد بهتری داشته است. 👨🏻💻
✅ قابلیت Open Source و قابل استفاده برای همه:
این مدل به‌صورت رایگان در HuggingFace قابل دانلود است و از طریق OpenRouter نیز برای استفاده ابری با هزینه‌ای کمتر از GPT و Claude در دسترس است.
📌 کاربردها:
🔹 اتوماسیون سازمانی (Business Automation)
🔹 تحلیل پیشرفته داده‌های متنی و جدولی
🔹 برنامه‌نویسی، دیباگ و تولید کد
🔹 ساخت Agentها و ابزارهای پژوهشی سفارشی
📣 تحلیل:
ورود چین به عرصه رقابت LLMها با چنین قدرت و دقتی، نشان‌دهنده‌ی آغاز دور جدیدی از رقابت جهانی در حوزه هوش مصنوعی است.
با در دسترس بودن Qwen به صورت open-source، محققان، برنامه‌نویسان و شرکت‌ها می‌توانند از مدل‌های پرقدرت بدون نیاز به هزینه‌های بالا استفاده کنند.
📎 منبع رسمی:
🔗 Reuters - Alibaba claims its new AI model outperforms DeepSeek-V3
#هوش_مصنوعی #LLM #Qwen #علی‌بابا #مدل_متن_باز #OpenSource #AI_China #GPT4 #DeepSeek #OpenAI
🆔 @rss_ai_ir
❤2👍1🙏1
⚠️ هشدار امنیتی | بازگشت WormGPT و تهدیدات نوین در دنیای هوش مصنوعی!
🔍 اخیراً نسخه‌ای از مدل WormGPT – یک مدل زبانی قدرتمند و متن‌باز (Open-Source) که به‌طور خاص در حملات سایبری، فیشینگ، تولید بدافزار و مهندسی اجتماعی توسط مهاجمان سایبری استفاده میشود – دوباره در محافل زیرزمینی منتشر شده است.
💥 برخلاف مدل‌های رسمی مانند ChatGPT که دارای محدودیت‌های اخلاقی و امنیتی هستند، WormGPT عمداً بدون هیچ فیلتر یا محدودیتی طراحی شده تا به مجرمان سایبری امکان نوشتن ایمیل‌های فیشینگ، ایجاد کدهای نفوذ، تولید اسکریپت‌های تخریبی و حتی جعل محتوای قانونی را بدهد!
---
🚨 چرا این موضوع نگران‌کننده است؟
✅ دسترسی عمومی به مدل‌های خطرناک
مجرمان سایبری اکنون می‌توانند تنها با چند دستور ساده، حملات پیچیده را طراحی و اجرا کنند، بدون نیاز به دانش تخصصی!
✅ تشخیص سخت محتواهای مخرب تولیدشده با AI
پیام‌های فیشینگ تولیدشده با WormGPT بسیار طبیعی و شخصی‌سازی‌شده هستند و شناسایی آنها برای سیستم‌های امنیتی دشوارتر شده است.
✅ تهدید جدی برای مشاغل، دولت‌ها و کاربران عادی
از مهندسی اجتماعی برای سرقت اطلاعات گرفته تا ساخت باج‌افزارها، دامنه‌ی تهدیدات گسترده است.
---
🛡 چه باید کرد؟
🔐 افزایش نظارت بر مدل‌های اوپن‌سورس
⚙️ توسعه فریم‌ورک‌های اخلاقی و ایمنی برای LLMها
📊 همکاری دولت‌ها، محققان و شرکت‌های فناوری برای مقابله با سوءاستفاده از هوش مصنوعی
📢 آگاهی‌رسانی گسترده به کاربران و سازمان‌ها درباره تهدیدات AI
---
#امنیت_سایبری #هوش_مصنوعی #WormGPT #AI_Threats #LLM #تهدیدات_نوین
🆔 @rss_ai_ir
🔍 اخیراً نسخه‌ای از مدل WormGPT – یک مدل زبانی قدرتمند و متن‌باز (Open-Source) که به‌طور خاص در حملات سایبری، فیشینگ، تولید بدافزار و مهندسی اجتماعی توسط مهاجمان سایبری استفاده میشود – دوباره در محافل زیرزمینی منتشر شده است.
💥 برخلاف مدل‌های رسمی مانند ChatGPT که دارای محدودیت‌های اخلاقی و امنیتی هستند، WormGPT عمداً بدون هیچ فیلتر یا محدودیتی طراحی شده تا به مجرمان سایبری امکان نوشتن ایمیل‌های فیشینگ، ایجاد کدهای نفوذ، تولید اسکریپت‌های تخریبی و حتی جعل محتوای قانونی را بدهد!
---
🚨 چرا این موضوع نگران‌کننده است؟
✅ دسترسی عمومی به مدل‌های خطرناک
مجرمان سایبری اکنون می‌توانند تنها با چند دستور ساده، حملات پیچیده را طراحی و اجرا کنند، بدون نیاز به دانش تخصصی!
✅ تشخیص سخت محتواهای مخرب تولیدشده با AI
پیام‌های فیشینگ تولیدشده با WormGPT بسیار طبیعی و شخصی‌سازی‌شده هستند و شناسایی آنها برای سیستم‌های امنیتی دشوارتر شده است.
✅ تهدید جدی برای مشاغل، دولت‌ها و کاربران عادی
از مهندسی اجتماعی برای سرقت اطلاعات گرفته تا ساخت باج‌افزارها، دامنه‌ی تهدیدات گسترده است.
---
🛡 چه باید کرد؟
🔐 افزایش نظارت بر مدل‌های اوپن‌سورس
⚙️ توسعه فریم‌ورک‌های اخلاقی و ایمنی برای LLMها
📊 همکاری دولت‌ها، محققان و شرکت‌های فناوری برای مقابله با سوءاستفاده از هوش مصنوعی
📢 آگاهی‌رسانی گسترده به کاربران و سازمان‌ها درباره تهدیدات AI
---
#امنیت_سایبری #هوش_مصنوعی #WormGPT #AI_Threats #LLM #تهدیدات_نوین
🆔 @rss_ai_ir
👍2🤯1😱1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
📣 اطلاعیه رسمی از طرف مدیریت کانال
با سلام و احترام خدمت همراهان گرامی،
بدین‌وسیله به اطلاع می‌رساند که محتوای علمی و تحلیلی منتشرشده در این کانال، توسط تیمی از اساتید و پژوهشگران حوزه هوش مصنوعی انتخاب و نگارش می‌گردد. تلاش ما بر آن است تا با انتشار مطالب دقیق، به‌روز و کاربردی، تجربه‌ای متفاوت و غنی برای علاقه‌مندان به AI فراهم کنیم.
🔹 بی‌تردید تفاوت کیفیت پست‌های این کانال با بسیاری از منابع مشابه مشهود است. از این رو خواهشمندیم در صورت تمایل به بازنشر مطالب، نام کانال را حذف نفرمایید تا حمایت شما انگیزه‌ای باشد برای ادامه این مسیر علمی و ارزشمند.
🔸 به اطلاع می‌رسانیم که با رسیدن به تعداد مشخصی از اعضا، برنامه‌های ویژه‌ای به مرحله اجرا درخواهند آمد؛ از جمله:
✅ ارائه چالش‌های صنعتی واقعی برای بحث، تحلیل و حل جمعی
✅ برگزاری مسابقات تخصصی برنامه‌نویسی و هوش مصنوعی
✅ دعوت از اعضای برتر برای همکاری در پروژه‌های مشترک
امید است با همراهی شما عزیزان، این مسیر علمی و حرفه‌ای را با قدرت ادامه دهیم.
با تشکر
مدیریت کانال
📡 @rss_ai_ir
با سلام و احترام خدمت همراهان گرامی،
بدین‌وسیله به اطلاع می‌رساند که محتوای علمی و تحلیلی منتشرشده در این کانال، توسط تیمی از اساتید و پژوهشگران حوزه هوش مصنوعی انتخاب و نگارش می‌گردد. تلاش ما بر آن است تا با انتشار مطالب دقیق، به‌روز و کاربردی، تجربه‌ای متفاوت و غنی برای علاقه‌مندان به AI فراهم کنیم.
🔹 بی‌تردید تفاوت کیفیت پست‌های این کانال با بسیاری از منابع مشابه مشهود است. از این رو خواهشمندیم در صورت تمایل به بازنشر مطالب، نام کانال را حذف نفرمایید تا حمایت شما انگیزه‌ای باشد برای ادامه این مسیر علمی و ارزشمند.
🔸 به اطلاع می‌رسانیم که با رسیدن به تعداد مشخصی از اعضا، برنامه‌های ویژه‌ای به مرحله اجرا درخواهند آمد؛ از جمله:
✅ ارائه چالش‌های صنعتی واقعی برای بحث، تحلیل و حل جمعی
✅ برگزاری مسابقات تخصصی برنامه‌نویسی و هوش مصنوعی
✅ دعوت از اعضای برتر برای همکاری در پروژه‌های مشترک
امید است با همراهی شما عزیزان، این مسیر علمی و حرفه‌ای را با قدرت ادامه دهیم.
با تشکر
مدیریت کانال
📡 @rss_ai_ir
👍6❤1👏1
🎓🧠 تحولی نو از MIT: بازآفرینی تصویر با توکنایزرها و کشف میانبرهای ریاضی در مدل‌های زبانی!
پژوهشگران مؤسسه فناوری ماساچوست (MIT) در دو پروژه‌ی پیشرو، کاربردهای جدیدی از توکنایزرها و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) را در حوزه بینایی ماشین و استدلال ریاضیاتی به نمایش گذاشته‌اند. این پیشرفت‌ها می‌توانند مسیر توسعه مدل‌های چندحالته و reasoning در نسل‌های آینده‌ی هوش مصنوعی را متحول کنند.
---
🔸 ۱. ویرایش و تولید تصویر با استفاده از توکنایزرهای متنی (Tokenizer-to-Image Framework)
♻️در روش نوآورانه‌ی MIT، یک تصویر ابتدا به مجموعه‌ای از توکن‌ها با معنی خاص ترجمه میشود، مشابه نحوه‌ی پردازش زبان طبیعی در مدل‌های ترنسفورمر. سپس با اصلاح این توکن‌ها — درست مانند ویرایش جملات — می‌توان ویژگی‌های محتوایی یا ظاهری تصویر را تغییر داد یا تصویر جدیدی تولید کرد.
📌 مزایا:
♻️کاهش نیاز به مدل‌های حجیم Vision.
♻️امکان کنترل دقیق و قابل‌درک روی ساختار تصاویر.
♻️سازگاری بالا با مدل‌های متنی موجود.
🔗 مطالعه کامل MIT درباره ویرایش/تولید تصویر
---
🔸 ۲. کشف میانبرهای ریاضیاتی (Mathematical Shortcuts) در مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
در پروژه‌ای دیگر، تیم تحقیقاتی MIT کشف کرده که مدل‌های زبانی هنگام مواجهه با سناریوهای پیچیده‌ی دینامیک (مثلاً فیزیک، پیش‌بینی، یا تصمیم‌گیری در شرایط متغیر) به‌جای محاسبه‌ی کامل، تمایل دارند از یک نوع ساختار ریاضیاتی میان‌بر استفاده کنند که به آنها امکان استنتاج سریع‌تر و دقیق‌تر می‌دهد.
📌 این کشف می‌تواند:
♻️به طراحی LLMهای آینده با تمرکز بر قابلیت reasoning کمک کند.
♻️زمینه‌ساز مدل‌هایی با توانایی بیشتر در حل مسائل پیچیده فیزیکی، ریاضی یا برنامه‌ریزی چندمرحله‌ای باشد.
♻️پیوندی بین شبکه‌های عصبی و سیستم‌های نمادین (symbolic AI) برقرار کند.
🔗 مطالعه کامل MIT درباره میانبرهای ریاضی در LLMs
---
🎯 جمع‌بندی تخصصی:
✳️این مطالعات MIT نشان می‌دهد که آینده‌ی هوش مصنوعی در همگرایی توانمندی‌های چندرسانه‌ای (vision, language, structure) و تعمیق درک ساختارهای ریاضی و استدلال نهفته است. ترکیب توکنایزرهای قابل تفسیر با قدرت مدل‌های زبانی می‌تواند دروازه‌ای به‌سوی AIهای قابل‌کنترل‌تر، دقیق‌تر و کاراتر باشد.
---
📡 دنبال کنید برای تحلیل تخصصی اخبار روز AI:
@rss_ai_ir
#خبر_AI #MIT #ویرایش_تصویر #توکنایزر #مدل_زبانی #استدلال #Reasoning #LLM #VisionTransformer #AI_Research #AI_Tools #هوش_مصنوعی
پژوهشگران مؤسسه فناوری ماساچوست (MIT) در دو پروژه‌ی پیشرو، کاربردهای جدیدی از توکنایزرها و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) را در حوزه بینایی ماشین و استدلال ریاضیاتی به نمایش گذاشته‌اند. این پیشرفت‌ها می‌توانند مسیر توسعه مدل‌های چندحالته و reasoning در نسل‌های آینده‌ی هوش مصنوعی را متحول کنند.
---
🔸 ۱. ویرایش و تولید تصویر با استفاده از توکنایزرهای متنی (Tokenizer-to-Image Framework)
♻️در روش نوآورانه‌ی MIT، یک تصویر ابتدا به مجموعه‌ای از توکن‌ها با معنی خاص ترجمه میشود، مشابه نحوه‌ی پردازش زبان طبیعی در مدل‌های ترنسفورمر. سپس با اصلاح این توکن‌ها — درست مانند ویرایش جملات — می‌توان ویژگی‌های محتوایی یا ظاهری تصویر را تغییر داد یا تصویر جدیدی تولید کرد.
📌 مزایا:
♻️کاهش نیاز به مدل‌های حجیم Vision.
♻️امکان کنترل دقیق و قابل‌درک روی ساختار تصاویر.
♻️سازگاری بالا با مدل‌های متنی موجود.
🔗 مطالعه کامل MIT درباره ویرایش/تولید تصویر
---
🔸 ۲. کشف میانبرهای ریاضیاتی (Mathematical Shortcuts) در مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
در پروژه‌ای دیگر، تیم تحقیقاتی MIT کشف کرده که مدل‌های زبانی هنگام مواجهه با سناریوهای پیچیده‌ی دینامیک (مثلاً فیزیک، پیش‌بینی، یا تصمیم‌گیری در شرایط متغیر) به‌جای محاسبه‌ی کامل، تمایل دارند از یک نوع ساختار ریاضیاتی میان‌بر استفاده کنند که به آنها امکان استنتاج سریع‌تر و دقیق‌تر می‌دهد.
📌 این کشف می‌تواند:
♻️به طراحی LLMهای آینده با تمرکز بر قابلیت reasoning کمک کند.
♻️زمینه‌ساز مدل‌هایی با توانایی بیشتر در حل مسائل پیچیده فیزیکی، ریاضی یا برنامه‌ریزی چندمرحله‌ای باشد.
♻️پیوندی بین شبکه‌های عصبی و سیستم‌های نمادین (symbolic AI) برقرار کند.
🔗 مطالعه کامل MIT درباره میانبرهای ریاضی در LLMs
---
🎯 جمع‌بندی تخصصی:
✳️این مطالعات MIT نشان می‌دهد که آینده‌ی هوش مصنوعی در همگرایی توانمندی‌های چندرسانه‌ای (vision, language, structure) و تعمیق درک ساختارهای ریاضی و استدلال نهفته است. ترکیب توکنایزرهای قابل تفسیر با قدرت مدل‌های زبانی می‌تواند دروازه‌ای به‌سوی AIهای قابل‌کنترل‌تر، دقیق‌تر و کاراتر باشد.
---
📡 دنبال کنید برای تحلیل تخصصی اخبار روز AI:
@rss_ai_ir
#خبر_AI #MIT #ویرایش_تصویر #توکنایزر #مدل_زبانی #استدلال #Reasoning #LLM #VisionTransformer #AI_Research #AI_Tools #هوش_مصنوعی
👍2🔥1👏1
❓ کدام‌یک از روش‌های تنظیم مدل‌های زبانی بزرگ برای کاهش مصرف حافظه و افزایش کارایی در مرحله آموزش استفاده میشود؟
Anonymous Quiz
20%
استفاده از الگوریتم Beam Search به‌جای Sampling
50%
روش Parameter-Efficient Fine-Tuning مانند LoRA
10%
به‌کارگیری Self-Attention تنها در لایه‌های ابتدایی
20%
استفاده از Encoding ثابت برای تمام ورودی‌ها
🙏2👍1🔥1
⚛️ هوش مصنوعی در خدمت راکتورهای همجوشی هسته‌ای: آینده‌ی انرژی یا تهدید نو؟
پژوهشگران با استفاده از مدل‌های پیشرفته‌ی هوش مصنوعی، موفق شده‌اند کنترل پلاسما در راکتورهای همجوشی هسته‌ای (fusion)* را با دقت بی‌سابقه‌ای انجام دهند — گامی که می‌تواند صنعت انرژی را متحول کند، اما نگرانی‌هایی هم در پی دارد.
📍 طبق گزارش [Phys.org]:
🔹 یک مدل هوش مصنوعی توانسته با دقت ۹۴٪، اختلالات خطرناک پلاسما را پیش‌بینی کند و ۱۳۷ میلی‌ثانیه قبل از وقوع هشدار دهد.
🔹 مدل دیگری نیز در زمان واقعی با دقت ۹۶.۷٪ رویدادهای لبه‌ای خطرناک (ELMs) را شناسایی می‌کند — اتفاقاتی که در صورت کنترل نشدن می‌توانند کل راکتور را مختل کنند.
🧠 این مدل‌ها به‌گونه‌ای آموزش دیده‌اند که نه‌تنها از انسان سریع‌تر عمل کنند، بلکه بتوانند در شرایط پیچیده و پرریسک تصمیم‌های فوری بگیرند؛ دقیقاً همان چیزی که در محیط‌های ناپایدار راکتورهای همجوشی حیاتی است.
💡 همجوشی هسته‌ای دیگر فقط درباره‌ی گرما و میدان‌های مغناطیسی نیست — بلکه حالا "واکنش‌های فوری ماشین‌ها" هم بخشی جدایی‌ناپذیر از آن است.
📌 شاید آینده‌ی انرژی جهان، پیش از آن‌که ما واقعاً بفهمیم چه اتفاقی می‌افتد، به هوش مصنوعی وابسته شده باشد…
——
@rss_ai_ir
#خبر_AI #Fusion #هوش_مصنوعی #همجوشی #AI_in_Fusion #PlasmaPhysics #AI_Safety #انرژی_هسته‌ای #پیش‌بینی #کنترل_پلاسما
پژوهشگران با استفاده از مدل‌های پیشرفته‌ی هوش مصنوعی، موفق شده‌اند کنترل پلاسما در راکتورهای همجوشی هسته‌ای (fusion)* را با دقت بی‌سابقه‌ای انجام دهند — گامی که می‌تواند صنعت انرژی را متحول کند، اما نگرانی‌هایی هم در پی دارد.
📍 طبق گزارش [Phys.org]:
🔹 یک مدل هوش مصنوعی توانسته با دقت ۹۴٪، اختلالات خطرناک پلاسما را پیش‌بینی کند و ۱۳۷ میلی‌ثانیه قبل از وقوع هشدار دهد.
🔹 مدل دیگری نیز در زمان واقعی با دقت ۹۶.۷٪ رویدادهای لبه‌ای خطرناک (ELMs) را شناسایی می‌کند — اتفاقاتی که در صورت کنترل نشدن می‌توانند کل راکتور را مختل کنند.
🧠 این مدل‌ها به‌گونه‌ای آموزش دیده‌اند که نه‌تنها از انسان سریع‌تر عمل کنند، بلکه بتوانند در شرایط پیچیده و پرریسک تصمیم‌های فوری بگیرند؛ دقیقاً همان چیزی که در محیط‌های ناپایدار راکتورهای همجوشی حیاتی است.
💡 همجوشی هسته‌ای دیگر فقط درباره‌ی گرما و میدان‌های مغناطیسی نیست — بلکه حالا "واکنش‌های فوری ماشین‌ها" هم بخشی جدایی‌ناپذیر از آن است.
📌 شاید آینده‌ی انرژی جهان، پیش از آن‌که ما واقعاً بفهمیم چه اتفاقی می‌افتد، به هوش مصنوعی وابسته شده باشد…
——
@rss_ai_ir
#خبر_AI #Fusion #هوش_مصنوعی #همجوشی #AI_in_Fusion #PlasmaPhysics #AI_Safety #انرژی_هسته‌ای #پیش‌بینی #کنترل_پلاسما
❤3👍1🙏1
⚙️💻 همه‌چیز درباره CUDA؛ معماری قدرتمند برای هوش مصنوعی و محاسبات موازی
معماری CUDA که توسط شرکت انویدیا توسعه یافته، بستری فراهم می‌کند تا برنامه‌نویسان بتوانند از توان موازی کارت‌های گرافیکی برای اجرای محاسبات سنگین بهره بگیرند. در واقع، بسیاری از پیشرفت‌های اخیر در یادگیری عمیق، پردازش تصویر و تحلیل داده‌های پیچیده بر پایه‌ی این معماری انجام می‌گیرد.
---
🌐اهمیت CUDA در حوزه هوش مصنوعی
قابلیت انجام هزاران محاسبه به صورت همزمان روی GPU باعث شده آموزش مدل‌های یادگیری عمیق که روی CPU بسیار زمان‌بر هستند، با استفاده از CUDA به‌شدت تسریع شود. بیشتر فریم‌ورک‌های معروف مانند پای‌تورچ، تنسورفلو و JAX نیز به‌صورت پیش‌فرض از کتابخانه‌های مبتنی بر CUDA بهره می‌برند.
---
📌 چه زمانی باید سراغ CUDA برویم؟
❇️ زمانی که اجرای مدل یادگیری ماشین یا یادگیری عمیق روی CPU بسیار کند است.
❇️هنگام نیاز به پردازش سریع روی داده‌های تصویری، صوتی یا حجیم.
❇️ در شرایطی که قصد دارید اجرای مدل را در دستگاه‌های تعبیه‌شده (مانند ربات یا سیستم‌های هوشمند) بهینه‌سازی کنید.
❇️وقتی به کنترل دقیق‌تر منابع GPU و ساختار حافظه نیاز دارید.
❇️در پروژه‌هایی که محاسبات سنگین علمی، مهندسی یا تصویری دارند، استفاده از CUDA یک مزیت مهم محسوب میشود.
---
🧠 مفاهیم پایه در CUDA
❇️ کرنل (Kernel): تابعی که به‌صورت همزمان روی تعداد زیادی thread اجرا میشود
❇️سلسله‌مراتب حافظه: شامل global، shared، constant و register
❇️ بلاک‌ها و گریدها: ساختار سازماندهی اجرای threadها
❇️ استریم‌ها (Streams): اجرای مستقل چند وظیفه روی GPU
❇️حافظه پین‌شده: تبادل سریع‌تر داده‌ها بین CPU و GPU
---
🔬 کاربردهای CUDA فراتر از یادگیری ماشین
❇️شبیه‌سازی‌های علمی در فیزیک، دینامیک سیالات و انرژی
❇️ پردازش تصویر، تحلیل پزشکی و رندر سه‌بعدی
❇️ رمزنگاری، بلاک‌چین و الگوریتم‌های گرافی
❇️سیستم‌های پیشنهاددهنده و تحلیل داده‌های بزرگ
---
🎓 مسیر پیشنهادی برای یادگیری CUDA
1. مطالعه مفاهیم محاسبات موازی و معماری GPU
2. تمرین عملی با زبان C مبتنی بر CUDA
3. اجرای پروژه‌هایی مانند ضرب ماتریس و الگوریتم‌های ساده
4. یادگیری نحوه بهینه‌سازی مصرف حافظه و کاهش زمان اجرا
5. استفاده از کتابخانه‌هایی مانند cuDNN و ترکیب آن با TensorFlow یا PyTorch
---
📘 برای شروع می‌توانید از وب‌سایت رسمی انویدیا بازدید کنید:
🔗 [developer.nvidia.com/cuda-toolkit](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit)
---
🧠 در دنیای هوش مصنوعی مدرن، دانستن CUDA نه‌تنها یک مهارت مفید بلکه یک امتیاز رقابتی است.
📡 @rss_ai_ir
#CUDA #NVIDIA #محاسبات_موازی #GPU #هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #PyTorch #TensorFlow #CUDA_چیست
معماری CUDA که توسط شرکت انویدیا توسعه یافته، بستری فراهم می‌کند تا برنامه‌نویسان بتوانند از توان موازی کارت‌های گرافیکی برای اجرای محاسبات سنگین بهره بگیرند. در واقع، بسیاری از پیشرفت‌های اخیر در یادگیری عمیق، پردازش تصویر و تحلیل داده‌های پیچیده بر پایه‌ی این معماری انجام می‌گیرد.
---
🌐اهمیت CUDA در حوزه هوش مصنوعی
قابلیت انجام هزاران محاسبه به صورت همزمان روی GPU باعث شده آموزش مدل‌های یادگیری عمیق که روی CPU بسیار زمان‌بر هستند، با استفاده از CUDA به‌شدت تسریع شود. بیشتر فریم‌ورک‌های معروف مانند پای‌تورچ، تنسورفلو و JAX نیز به‌صورت پیش‌فرض از کتابخانه‌های مبتنی بر CUDA بهره می‌برند.
---
📌 چه زمانی باید سراغ CUDA برویم؟
❇️ زمانی که اجرای مدل یادگیری ماشین یا یادگیری عمیق روی CPU بسیار کند است.
❇️هنگام نیاز به پردازش سریع روی داده‌های تصویری، صوتی یا حجیم.
❇️ در شرایطی که قصد دارید اجرای مدل را در دستگاه‌های تعبیه‌شده (مانند ربات یا سیستم‌های هوشمند) بهینه‌سازی کنید.
❇️وقتی به کنترل دقیق‌تر منابع GPU و ساختار حافظه نیاز دارید.
❇️در پروژه‌هایی که محاسبات سنگین علمی، مهندسی یا تصویری دارند، استفاده از CUDA یک مزیت مهم محسوب میشود.
---
🧠 مفاهیم پایه در CUDA
❇️ کرنل (Kernel): تابعی که به‌صورت همزمان روی تعداد زیادی thread اجرا میشود
❇️سلسله‌مراتب حافظه: شامل global، shared، constant و register
❇️ بلاک‌ها و گریدها: ساختار سازماندهی اجرای threadها
❇️ استریم‌ها (Streams): اجرای مستقل چند وظیفه روی GPU
❇️حافظه پین‌شده: تبادل سریع‌تر داده‌ها بین CPU و GPU
---
🔬 کاربردهای CUDA فراتر از یادگیری ماشین
❇️شبیه‌سازی‌های علمی در فیزیک، دینامیک سیالات و انرژی
❇️ پردازش تصویر، تحلیل پزشکی و رندر سه‌بعدی
❇️ رمزنگاری، بلاک‌چین و الگوریتم‌های گرافی
❇️سیستم‌های پیشنهاددهنده و تحلیل داده‌های بزرگ
---
🎓 مسیر پیشنهادی برای یادگیری CUDA
1. مطالعه مفاهیم محاسبات موازی و معماری GPU
2. تمرین عملی با زبان C مبتنی بر CUDA
3. اجرای پروژه‌هایی مانند ضرب ماتریس و الگوریتم‌های ساده
4. یادگیری نحوه بهینه‌سازی مصرف حافظه و کاهش زمان اجرا
5. استفاده از کتابخانه‌هایی مانند cuDNN و ترکیب آن با TensorFlow یا PyTorch
---
📘 برای شروع می‌توانید از وب‌سایت رسمی انویدیا بازدید کنید:
🔗 [developer.nvidia.com/cuda-toolkit](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit)
---
🧠 در دنیای هوش مصنوعی مدرن، دانستن CUDA نه‌تنها یک مهارت مفید بلکه یک امتیاز رقابتی است.
📡 @rss_ai_ir
#CUDA #NVIDIA #محاسبات_موازی #GPU #هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #PyTorch #TensorFlow #CUDA_چیست
❤3👍1🙏1
❓ در الگوریتم‌های یادگیری تقویتی، چرا استفاده از تابع ارزش (Value Function) در مقایسه با استفاده مستقیم از سیاست (Policy) می‌تواند منجر به همگرایی پایدارتر شود؟
Anonymous Quiz
50%
چون تابع ارزش تنها برای محیط‌های قطعی تعریف شده و سریع‌تر محاسبه میشود
17%
چون تابع ارزش نیاز به تعامل مستقیم با محیط ندارد و تنها از داده‌های گذشته استفاده می‌کند
33%
تخمین تابع ارزش امکان استفاده از روش‌های برنامه‌نویسی دینامیک مانند Bellman Equation را فراهم می‌کند
0%
چون تابع ارزش قادر به تولید اقدامات به‌صورت مستقیم نیست و باعث کاهش نوسان میشود
🤔2🔥1👌1
🌀 آینده مدل‌های زبانی در مسیر DiffusionLM؟
♻️مدل‌های زبانی مبتنی بر انتشار یا DiffusionLM به‌عنوان نسل جدید معماری‌های تولید متن، توجه محققان را به‌خود جلب کرده‌اند؛ به‌ویژه در شرایطی که داده‌های آموزشی محدود هستند و نیاز به استدلال عمیق‌تری وجود دارد.
♻️در معماری Diffusion، برخلاف مدل‌های اتورگرسیو (AR) که متن را به‌صورت گام‌به‌گام پیش‌بینی می‌کنند، فرآیند تولید شامل افزودن نویز به داده و سپس بازسازی آن به‌صورت تدریجی است. این ساختار امکان استفاده چندباره از داده (تا صدها بار) را فراهم می‌سازد، در حالی‌که مدل‌های AR معمولاً پس از چند ایپاک به اشباع می‌رسند.
📌 مزایای کلیدی DiffusionLM:
✳️توانایی استخراج اطلاعات عمیق‌تر از داده‌های محدود
✳️انعطاف بالا در کنترل ساختار و محتوای خروجی
✳️کارایی بهتر در سناریوهای reasoning و پاسخ به پرسش‌های ترکیبی
✳️قابلیت تعمیم بهتر به وظایف جدید با داده کم
♻️از منظر عملکرد، در سناریوهایی که داده کم ولی منابع محاسباتی کافی هستند، مدل‌های Diffusion برتری محسوسی نسبت به مدل‌های سنتی AR دارند. اگرچه سرعت تولید متن در Diffusion پایین‌تر است، اما کیفیت و قابلیت هدایت‌پذیری خروجی به‌ویژه برای کاربردهایی مانند agentهای زبانی یا تولید محتوای دقیق‌تر، بسیار بالاست.
📚 مطالعهٔ کامل پژوهش:
🔗 arXiv:2507.15857 - DiffusionLM vs AR
——
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #مدل_زبانی #NLP #DiffusionLM #LLM #یادگیری_عمیق #Reasoning #AI
♻️مدل‌های زبانی مبتنی بر انتشار یا DiffusionLM به‌عنوان نسل جدید معماری‌های تولید متن، توجه محققان را به‌خود جلب کرده‌اند؛ به‌ویژه در شرایطی که داده‌های آموزشی محدود هستند و نیاز به استدلال عمیق‌تری وجود دارد.
♻️در معماری Diffusion، برخلاف مدل‌های اتورگرسیو (AR) که متن را به‌صورت گام‌به‌گام پیش‌بینی می‌کنند، فرآیند تولید شامل افزودن نویز به داده و سپس بازسازی آن به‌صورت تدریجی است. این ساختار امکان استفاده چندباره از داده (تا صدها بار) را فراهم می‌سازد، در حالی‌که مدل‌های AR معمولاً پس از چند ایپاک به اشباع می‌رسند.
📌 مزایای کلیدی DiffusionLM:
✳️توانایی استخراج اطلاعات عمیق‌تر از داده‌های محدود
✳️انعطاف بالا در کنترل ساختار و محتوای خروجی
✳️کارایی بهتر در سناریوهای reasoning و پاسخ به پرسش‌های ترکیبی
✳️قابلیت تعمیم بهتر به وظایف جدید با داده کم
♻️از منظر عملکرد، در سناریوهایی که داده کم ولی منابع محاسباتی کافی هستند، مدل‌های Diffusion برتری محسوسی نسبت به مدل‌های سنتی AR دارند. اگرچه سرعت تولید متن در Diffusion پایین‌تر است، اما کیفیت و قابلیت هدایت‌پذیری خروجی به‌ویژه برای کاربردهایی مانند agentهای زبانی یا تولید محتوای دقیق‌تر، بسیار بالاست.
📚 مطالعهٔ کامل پژوهش:
🔗 arXiv:2507.15857 - DiffusionLM vs AR
——
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #مدل_زبانی #NLP #DiffusionLM #LLM #یادگیری_عمیق #Reasoning #AI
👍2🔥2👏1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🤖 معرفی DeepCode: دستیار کدنویسی هوشمند با قدرت AI!
پلتفرم DeepCode یک ابزار انقلابی در حوزه برنامه‌نویسی با هوش مصنوعی است که سه قابلیت کلیدی و کاربردی را در اختیار توسعه‌دهندگان و پژوهشگران قرار می‌دهد:
🔬 Paper2Code
تبدیل مستقیم مقالات علمی به کد عملیاتی — مناسب برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های تحقیقاتی با سرعت بالا و بدون نیاز به تفسیر دستی مقالات!
🎨 Text2Web
تبدیل دستورات متنی ساده به صفحات وب کاملاً قابل استفاده (HTML/CSS/JS) — کافی‌ست بنویسید "یک فرم ورود با تم تیره" و DeepCode برایتان طراحی‌اش می‌کند.
⚙️ Text2Backend
ایجاد خودکار ساختارهای بک‌اند از روی زبان طبیعی — شامل مسیرهای API، مدل‌های داده و لاجیک سرور با استفاده از فریم‌ورک‌های محبوب.
این پروژه می‌تونه ابزار قدرتمندی برای پژوهشگران، دانشجویان و مهندسان نرم‌افزار باشه؛ مخصوصاً در مواقعی که زمان، مهم‌ترین عامل موفقیته! ⏱️✨
🔗 لینک‌های مرتبط:
مشاهده گیت‌هاب: https://github.com/HKUDS/DeepCode
#هوش_مصنوعی #کدنویسی_هوشمند #برنامه‌نویسی #پروژه #AI #Paper2Code #Text2Web #Text2Backend #DeepCode
——
@rss_ai_ir
پلتفرم DeepCode یک ابزار انقلابی در حوزه برنامه‌نویسی با هوش مصنوعی است که سه قابلیت کلیدی و کاربردی را در اختیار توسعه‌دهندگان و پژوهشگران قرار می‌دهد:
🔬 Paper2Code
تبدیل مستقیم مقالات علمی به کد عملیاتی — مناسب برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های تحقیقاتی با سرعت بالا و بدون نیاز به تفسیر دستی مقالات!
🎨 Text2Web
تبدیل دستورات متنی ساده به صفحات وب کاملاً قابل استفاده (HTML/CSS/JS) — کافی‌ست بنویسید "یک فرم ورود با تم تیره" و DeepCode برایتان طراحی‌اش می‌کند.
⚙️ Text2Backend
ایجاد خودکار ساختارهای بک‌اند از روی زبان طبیعی — شامل مسیرهای API، مدل‌های داده و لاجیک سرور با استفاده از فریم‌ورک‌های محبوب.
این پروژه می‌تونه ابزار قدرتمندی برای پژوهشگران، دانشجویان و مهندسان نرم‌افزار باشه؛ مخصوصاً در مواقعی که زمان، مهم‌ترین عامل موفقیته! ⏱️✨
🔗 لینک‌های مرتبط:
مشاهده گیت‌هاب: https://github.com/HKUDS/DeepCode
#هوش_مصنوعی #کدنویسی_هوشمند #برنامه‌نویسی #پروژه #AI #Paper2Code #Text2Web #Text2Backend #DeepCode
——
@rss_ai_ir
❤2👍1🔥1
🎯 انقلاب در رابط‌های مغز-کامپیوتر با فناوری عضله‌خوانی پیشرفته!
📡 پروژه‌ای نوآورانه از پژوهشگران دانشگاه Caltech و مؤسسه Nature
---
🧠 این پژوهش به‌تازگی در مجله معتبر Nature منتشر شده و هدف آن توسعه‌ی یک رابط عصبی-عضلانی غیرتهاجمی (non-invasive neuromotor interface) است که بتواند به‌صورت دقیق و سریع، حرکات دست و انگشتان را از طریق الکترومیوگرافی سطحی (sEMG) رمزگشایی کند—بدون نیاز به کاشت الکترود در بدن یا آموزش‌های پیچیده.
---
📦 اجزای سیستم:
1. مچ‌بند sEMG-RD با الکترودهای چندکاناله دقیق که فعالیت‌های عضلانی را با وضوح بالا ثبت می‌کند
2. کپسول پردازشگر تعبیه‌شده روی مچ‌بند برای تحلیل آنی سیگنال‌ها
3. وب‌کم و واسط گرافیکی برای تنظیم تمرین‌ها و تعامل با کاربر
4. تحلیل الگوهای زمانی-فضایی EMG برای تشخیص حرکات خاص مثل pinch، swipe، tap
---
🔍 کاربردها و توانایی‌ها:
✅ کنترل دقیق نشانگر موس با حرکت مچ دست
✅ تشخیص حرکات انگشتان (مثل pinch یا tap شست) با دقت بالا
✅ امکان نوشتن متن تنها با تصور نوشتن آن (رمزگشایی از سیگنال‌های عضلانی هنگام نوشتن ذهنی کلمات مثل “Cat”)
✅ بدون نیاز به کالیبراسیون فردی یا آموزش بلندمدت
✅ مناسب برای بیماران ناتوان حرکتی یا طراحی رابط‌های نسل آینده انسان-ماشین (HMI)
---
📊 دقت عملکرد:
مطالعه نشان داده این سیستم می‌تواند حرکات خاص را با دقت بیش از 95٪ تشخیص دهد و در سناریوهای واقعی (مثل نوشتن، حرکت مکان‌نما، تعامل لمسی مجازی) عملکردی قابل اتکا ارائه دهد.
---
📎 لینک مقاله اصلی در Nature:
https://www.nature.com/articles/s41586-025-09255-w
---
🔬 این پژوهش می‌تواند مسیر آینده‌ی ابزارهای کمکی پزشکی، رابط‌های مغز-ماشین، بازی‌های رایانه‌ای، و حتی سیستم‌های واقعیت افزوده را متحول کند.
——
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #علوم_پزشکی #سیگنال_زیستی #رابط_عصبی #Neurotech #EMG #BCI #مقاله_علمی
📡 پروژه‌ای نوآورانه از پژوهشگران دانشگاه Caltech و مؤسسه Nature
---
🧠 این پژوهش به‌تازگی در مجله معتبر Nature منتشر شده و هدف آن توسعه‌ی یک رابط عصبی-عضلانی غیرتهاجمی (non-invasive neuromotor interface) است که بتواند به‌صورت دقیق و سریع، حرکات دست و انگشتان را از طریق الکترومیوگرافی سطحی (sEMG) رمزگشایی کند—بدون نیاز به کاشت الکترود در بدن یا آموزش‌های پیچیده.
---
📦 اجزای سیستم:
1. مچ‌بند sEMG-RD با الکترودهای چندکاناله دقیق که فعالیت‌های عضلانی را با وضوح بالا ثبت می‌کند
2. کپسول پردازشگر تعبیه‌شده روی مچ‌بند برای تحلیل آنی سیگنال‌ها
3. وب‌کم و واسط گرافیکی برای تنظیم تمرین‌ها و تعامل با کاربر
4. تحلیل الگوهای زمانی-فضایی EMG برای تشخیص حرکات خاص مثل pinch، swipe، tap
---
🔍 کاربردها و توانایی‌ها:
✅ کنترل دقیق نشانگر موس با حرکت مچ دست
✅ تشخیص حرکات انگشتان (مثل pinch یا tap شست) با دقت بالا
✅ امکان نوشتن متن تنها با تصور نوشتن آن (رمزگشایی از سیگنال‌های عضلانی هنگام نوشتن ذهنی کلمات مثل “Cat”)
✅ بدون نیاز به کالیبراسیون فردی یا آموزش بلندمدت
✅ مناسب برای بیماران ناتوان حرکتی یا طراحی رابط‌های نسل آینده انسان-ماشین (HMI)
---
📊 دقت عملکرد:
مطالعه نشان داده این سیستم می‌تواند حرکات خاص را با دقت بیش از 95٪ تشخیص دهد و در سناریوهای واقعی (مثل نوشتن، حرکت مکان‌نما، تعامل لمسی مجازی) عملکردی قابل اتکا ارائه دهد.
---
📎 لینک مقاله اصلی در Nature:
https://www.nature.com/articles/s41586-025-09255-w
---
🔬 این پژوهش می‌تواند مسیر آینده‌ی ابزارهای کمکی پزشکی، رابط‌های مغز-ماشین، بازی‌های رایانه‌ای، و حتی سیستم‌های واقعیت افزوده را متحول کند.
——
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #علوم_پزشکی #سیگنال_زیستی #رابط_عصبی #Neurotech #EMG #BCI #مقاله_علمی
👍2🔥1👏1
🎯 سیر تکامل YOLO: از YOLOv1 تا YOLOv12 – مروری بر تمام نسخه‌ها
الگوریتم YOLO (You Only Look Once) یکی از انقلابی‌ترین روش‌ها در تشخیص شیء (Object Detection) است که از سال ۲۰۱۵ تا امروز مسیر پرفراز و نشیبی را طی کرده. در این پست، نسخه‌به‌نسخه با ویژگی‌ها و کاربردهای YOLO آشنا می‌شیم:
---
🔹 YOLOv1 (2015):
اولین نسخه از YOLO توسط Joseph Redmon معرفی شد.
✔️ تصویر به گریدهای مساوی تقسیم می‌شد
✔️ در هر گرید، مختصات و کلاس شیء پیش‌بینی می‌شد
❌ دقت پایین در تشخیص اجسام کوچک
✅ سرعت بسیار بالا در inference
---
🔹 YOLOv2 / YOLO9000 (2016):
نسخه دوم با نام YOLO9000 قدرت تشخیص ۹۰۰۰ کلاس مختلف را داشت.
✔️ استفاده از Anchor Boxes برای بهبود پیش‌بینی
✔️ استفاده از Batch Normalization
✔️ امکان آموزش همزمان روی دیتاست‌های مختلف
✅ افزایش دقت نسبت به YOLOv1
---
🔹 YOLOv3 (2018):
تحولی بزرگ با backbone جدید (Darknet-53)
✔️ تشخیص چندمقیاسی (Multi-Scale Prediction)
✔️ دقت بالا در تشخیص اشیای کوچک
✔️ بدون استفاده از نرمال‌سازی پیشرفته مانند mish
✅ توازن عالی بین سرعت و دقت
---
🔹 YOLOv4 (2020):
ترکیب تعداد زیادی از تکنیک‌های مدرن بهینه‌سازی
✔️ استفاده از Cross-Stage Partial Networks (CSP)
✔️ بهره‌گیری از activation پیشرفته mish
✔️ به‌کارگیری SPP و augmentation حرفه‌ای
✅ بسیار محبوب در کاربردهای صنعتی
---
🔹 YOLOv5 (2020 - Ultralytics):
نسخه غیررسمی اما فوق‌العاده محبوب و متن‌باز
✔️ نوشته‌شده در PyTorch
✔️ بسیار سبک، مقیاس‌پذیر و قابل استقرار
✔️ پشتیبانی از export به ONNX، TensorRT، CoreML
✅ مناسب برای edge devices و deployment آسان
---
🔹 YOLOv6 (2022 - Meituan):
تمرکز بر بهینه‌سازی inference در کاربردهای صنعتی
✔️ استفاده از RepVGG در backbone
✔️ ساختار plug-and-play
✔️ عملکرد بهتر در دقت بالا و latency پایین
✅ مناسب برای deployment real-time
---
🔹 YOLOv7 (2022 - WongKinYiu):
یکی از دقیق‌ترین نسخه‌ها با طراحی نوآورانه
✔️ معرفی E-ELAN برای گسترش جریان ویژگی‌ها
✔️ پشتیبانی از taskهای متعدد (det, seg, pose)
✔️ افزایش FPS و کاهش latency
✅ دقت بالا در برابر نسخه‌های قبلی
---
🔹 YOLOv8 (2023 - Ultralytics):
نسخه‌ای کامل و مدرن برای تشخیص چندوظیفه‌ای
✔️ پشتیبانی از detection، segmentation، pose، و OBB
✔️ مدل‌های متنوع: v8n، v8s، v8m، v8l، v8x
✔️ API ساده، export آسان، آموزش سفارشی سریع
✅ مناسب برای اکثر نیازهای پروژه‌های بینایی ماشین
---
🔹 YOLOv9 (2024):
مدل‌های سبک‌تر با حفظ دقت بالا
✔️ استفاده از GELAN (Gradient Efficient Layer Aggregation Networks)
✔️ تمرکز بر کارایی بالا با منابع پایین
✔️ ترکیب سرعت inference و دقت مدل
✅ مناسب برای edge deployment با محدودیت منابع
---
🔹 YOLOv10 (2024):
حذف مرحله NMS برای استنتاج انتها به انتها
✔️ معرفی dual assignment برای حذف post-processing
✔️ معماری سریع و بدون افت دقت
✔️ inference ساده‌تر و سریع‌تر
✅ مناسب برای ربات‌ها و سامانه‌های real-time حساس
---
🔹 YOLOv11 (2024 اواخر):
جدیدترین نسخه از Ultralytics با طراحی ماژولار
✔️ معماری C3k2، PSA و SPPF-E
✔️ ترکیب بهترین ایده‌های v5 تا v10
✔️ پشتیبانی از تمام taskهای تصویری
✅ سرعت بالا، دقت بالا، و مناسب برای هر نوع کاربرد
---
🔹 YOLOv12 (2025):
نسخه نهایی تا امروز با بهبود چشمگیر در یادگیری، سرعت و دقت
✔️ بهبود زمان آموزش با طراحی مدرن
✔️ بهترین عملکرد در edge و cloud
✔️ انتشار رسمی در فوریه ۲۰۲۵
✅ ترکیب همه قابلیت‌های قبلی در قالب یک چارچوب نهایی
---
📌 راهنمای انتخاب نسخه مناسب برای پروژه‌ها:
📱 برای موبایل، رزبری‌پای و سیستم‌های محدود:
YOLOv5n / YOLOv8n / YOLOv9 / YOLOv11n
🧠 برای سگمنتیشن یا تشخیص اسکلت بدن (pose):
YOLOv8 / YOLOv11
⚡ برای سرعت بالا و real-time بدون افت دقت:
YOLOv10 / YOLOv9 / YOLOv7
🎓 برای آموزش سفارشی و توسعه‌پذیر:
YOLOv5 / YOLOv8 / YOLOv11
---
📌 پست رو با دوستان علاقه‌مند به بینایی ماشین و رباتیک به اشتراک بگذار 💡
#YOLO #تشخیص_شیء #بینایی_ماشین #هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #AI
@rss_ai_ir
الگوریتم YOLO (You Only Look Once) یکی از انقلابی‌ترین روش‌ها در تشخیص شیء (Object Detection) است که از سال ۲۰۱۵ تا امروز مسیر پرفراز و نشیبی را طی کرده. در این پست، نسخه‌به‌نسخه با ویژگی‌ها و کاربردهای YOLO آشنا می‌شیم:
---
🔹 YOLOv1 (2015):
اولین نسخه از YOLO توسط Joseph Redmon معرفی شد.
✔️ تصویر به گریدهای مساوی تقسیم می‌شد
✔️ در هر گرید، مختصات و کلاس شیء پیش‌بینی می‌شد
❌ دقت پایین در تشخیص اجسام کوچک
✅ سرعت بسیار بالا در inference
---
🔹 YOLOv2 / YOLO9000 (2016):
نسخه دوم با نام YOLO9000 قدرت تشخیص ۹۰۰۰ کلاس مختلف را داشت.
✔️ استفاده از Anchor Boxes برای بهبود پیش‌بینی
✔️ استفاده از Batch Normalization
✔️ امکان آموزش همزمان روی دیتاست‌های مختلف
✅ افزایش دقت نسبت به YOLOv1
---
🔹 YOLOv3 (2018):
تحولی بزرگ با backbone جدید (Darknet-53)
✔️ تشخیص چندمقیاسی (Multi-Scale Prediction)
✔️ دقت بالا در تشخیص اشیای کوچک
✔️ بدون استفاده از نرمال‌سازی پیشرفته مانند mish
✅ توازن عالی بین سرعت و دقت
---
🔹 YOLOv4 (2020):
ترکیب تعداد زیادی از تکنیک‌های مدرن بهینه‌سازی
✔️ استفاده از Cross-Stage Partial Networks (CSP)
✔️ بهره‌گیری از activation پیشرفته mish
✔️ به‌کارگیری SPP و augmentation حرفه‌ای
✅ بسیار محبوب در کاربردهای صنعتی
---
🔹 YOLOv5 (2020 - Ultralytics):
نسخه غیررسمی اما فوق‌العاده محبوب و متن‌باز
✔️ نوشته‌شده در PyTorch
✔️ بسیار سبک، مقیاس‌پذیر و قابل استقرار
✔️ پشتیبانی از export به ONNX، TensorRT، CoreML
✅ مناسب برای edge devices و deployment آسان
---
🔹 YOLOv6 (2022 - Meituan):
تمرکز بر بهینه‌سازی inference در کاربردهای صنعتی
✔️ استفاده از RepVGG در backbone
✔️ ساختار plug-and-play
✔️ عملکرد بهتر در دقت بالا و latency پایین
✅ مناسب برای deployment real-time
---
🔹 YOLOv7 (2022 - WongKinYiu):
یکی از دقیق‌ترین نسخه‌ها با طراحی نوآورانه
✔️ معرفی E-ELAN برای گسترش جریان ویژگی‌ها
✔️ پشتیبانی از taskهای متعدد (det, seg, pose)
✔️ افزایش FPS و کاهش latency
✅ دقت بالا در برابر نسخه‌های قبلی
---
🔹 YOLOv8 (2023 - Ultralytics):
نسخه‌ای کامل و مدرن برای تشخیص چندوظیفه‌ای
✔️ پشتیبانی از detection، segmentation، pose، و OBB
✔️ مدل‌های متنوع: v8n، v8s، v8m، v8l، v8x
✔️ API ساده، export آسان، آموزش سفارشی سریع
✅ مناسب برای اکثر نیازهای پروژه‌های بینایی ماشین
---
🔹 YOLOv9 (2024):
مدل‌های سبک‌تر با حفظ دقت بالا
✔️ استفاده از GELAN (Gradient Efficient Layer Aggregation Networks)
✔️ تمرکز بر کارایی بالا با منابع پایین
✔️ ترکیب سرعت inference و دقت مدل
✅ مناسب برای edge deployment با محدودیت منابع
---
🔹 YOLOv10 (2024):
حذف مرحله NMS برای استنتاج انتها به انتها
✔️ معرفی dual assignment برای حذف post-processing
✔️ معماری سریع و بدون افت دقت
✔️ inference ساده‌تر و سریع‌تر
✅ مناسب برای ربات‌ها و سامانه‌های real-time حساس
---
🔹 YOLOv11 (2024 اواخر):
جدیدترین نسخه از Ultralytics با طراحی ماژولار
✔️ معماری C3k2، PSA و SPPF-E
✔️ ترکیب بهترین ایده‌های v5 تا v10
✔️ پشتیبانی از تمام taskهای تصویری
✅ سرعت بالا، دقت بالا، و مناسب برای هر نوع کاربرد
---
🔹 YOLOv12 (2025):
نسخه نهایی تا امروز با بهبود چشمگیر در یادگیری، سرعت و دقت
✔️ بهبود زمان آموزش با طراحی مدرن
✔️ بهترین عملکرد در edge و cloud
✔️ انتشار رسمی در فوریه ۲۰۲۵
✅ ترکیب همه قابلیت‌های قبلی در قالب یک چارچوب نهایی
---
📌 راهنمای انتخاب نسخه مناسب برای پروژه‌ها:
📱 برای موبایل، رزبری‌پای و سیستم‌های محدود:
YOLOv5n / YOLOv8n / YOLOv9 / YOLOv11n
🧠 برای سگمنتیشن یا تشخیص اسکلت بدن (pose):
YOLOv8 / YOLOv11
⚡ برای سرعت بالا و real-time بدون افت دقت:
YOLOv10 / YOLOv9 / YOLOv7
🎓 برای آموزش سفارشی و توسعه‌پذیر:
YOLOv5 / YOLOv8 / YOLOv11
---
📌 پست رو با دوستان علاقه‌مند به بینایی ماشین و رباتیک به اشتراک بگذار 💡
#YOLO #تشخیص_شیء #بینایی_ماشین #هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #AI
@rss_ai_ir
👍2👏2🙏1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🤖💥 پلتفرم MassGen؛ معماری چندعاملی برای همکاری بین مدل‌های هوش مصنوعی
پروژه MassGen یک چارچوب پیشرفته برای تعامل میان چندین عامل هوش مصنوعی (AI agents) است که با هدف تقسیم وظایف پیچیده میان مدل‌های مختلف طراحی شده است.
این سیستم با استفاده از هوش مصنوعی تعاملی و چندعاملی (collaborative AI)، امکان حل مسئله‌های سطح بالا را با همکاری مدل‌های متعدد فراهم می‌سازد.
🧩 ویژگی‌های کلیدی MassGen:
♻️هم‌افزایی بین مدل‌ها (model synergy)
♻️پردازش موازی وظایف پیچیده
♻️اشتراک دانش و تعامل چندعاملی
♻️ساخت اجماع (consensus) بین عامل‌ها
♻️نمایش زنده و گرافیکی از روند همکاری
📡 قابلیت اتصال به مدل‌های هوش مصنوعی برجسته مانند:
♻️Google Gemini
♻️OpenAI (مانند GPT)
♻️xAI Grok
♻️و همچنین پشتیبانی از ابزارهای سفارشی (Custom tools) و حالت تعاملی گفت‌وگو بین عامل‌ها.
✅ این پروژه برای توسعه‌دهندگان، محققان و علاقه‌مندان به سیستم‌های چندعاملی و تعامل بین مدل‌های زبانی می‌تواند بستری فوق‌العاده قدرتمند و قابل توسعه باشد.
🔗 سورس‌کد و اطلاعات بیشتر:
github.com/Leezekun/MassGen
——
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #MultiAgent #MassGen #سیستم_هوشمند #پروژه_AI #GPT #Gemini #Grok #مدل_چندعاملی #هوش_تعاملی
پروژه MassGen یک چارچوب پیشرفته برای تعامل میان چندین عامل هوش مصنوعی (AI agents) است که با هدف تقسیم وظایف پیچیده میان مدل‌های مختلف طراحی شده است.
این سیستم با استفاده از هوش مصنوعی تعاملی و چندعاملی (collaborative AI)، امکان حل مسئله‌های سطح بالا را با همکاری مدل‌های متعدد فراهم می‌سازد.
🧩 ویژگی‌های کلیدی MassGen:
♻️هم‌افزایی بین مدل‌ها (model synergy)
♻️پردازش موازی وظایف پیچیده
♻️اشتراک دانش و تعامل چندعاملی
♻️ساخت اجماع (consensus) بین عامل‌ها
♻️نمایش زنده و گرافیکی از روند همکاری
📡 قابلیت اتصال به مدل‌های هوش مصنوعی برجسته مانند:
♻️Google Gemini
♻️OpenAI (مانند GPT)
♻️xAI Grok
♻️و همچنین پشتیبانی از ابزارهای سفارشی (Custom tools) و حالت تعاملی گفت‌وگو بین عامل‌ها.
✅ این پروژه برای توسعه‌دهندگان، محققان و علاقه‌مندان به سیستم‌های چندعاملی و تعامل بین مدل‌های زبانی می‌تواند بستری فوق‌العاده قدرتمند و قابل توسعه باشد.
🔗 سورس‌کد و اطلاعات بیشتر:
github.com/Leezekun/MassGen
——
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #MultiAgent #MassGen #سیستم_هوشمند #پروژه_AI #GPT #Gemini #Grok #مدل_چندعاملی #هوش_تعاملی
👍2👏1🙏1
🌍✨ مدل ترجمه Qwen 3-MT منتشر شد؛ برترین عملکرد در کلاس خود!
تیم Qwen وابسته به Alibaba، با معرفی مدل جدید Qwen 3-MT گام بزرگی در حوزه ترجمه ماشینی برداشته است. این مدل چندزبانه، با دقت بالا و توانایی بی‌نظیر در فهم بافت زبانی، در صدر مدل‌های ترجمه خودکار قرار گرفته و در بنچمارک‌های معتبر، نتایج درخشانی به ثبت رسانده است. 🔥
🧠 این پیشرفت نشان‌دهنده‌ی نزدیک‌شدن به دنیایی بدون مرزهای زبانی است؛ جایی که افراد می‌توانند به زبان مادری خود صحبت کنند و سیستم، به‌صورت آنی ترجمه دقیق و طبیعی ارائه دهد — چه در متن، چه در گفتار.
🔍 مهم‌ترین ویژگی‌ها:
♻️دقت بالا در ترجمه متون تخصصی و محاوره‌ای
♻️پشتیبانی از زبان‌های متعدد
♻️عملکرد بهتر از مدل‌های قبلی مانند DeepSeek و SeamlessM4T در ارزیابی‌های رسمی
♻️طراحی‌شده با هدف استفاده در کاربردهای عمومی، صنعتی و پژوهشی
🔗 انتظار می‌رود Qwen 3-MT نقش مهمی در آینده تعامل بین‌المللی، آموزش، تجارت و توسعه هوش مصنوعی چندزبانه ایفا کند.
——
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #Qwen #ترجمه_ماشینی #LLM #مدل_زبانی #چندزبانه #Qwen3MT #AI_translation
تیم Qwen وابسته به Alibaba، با معرفی مدل جدید Qwen 3-MT گام بزرگی در حوزه ترجمه ماشینی برداشته است. این مدل چندزبانه، با دقت بالا و توانایی بی‌نظیر در فهم بافت زبانی، در صدر مدل‌های ترجمه خودکار قرار گرفته و در بنچمارک‌های معتبر، نتایج درخشانی به ثبت رسانده است. 🔥
🧠 این پیشرفت نشان‌دهنده‌ی نزدیک‌شدن به دنیایی بدون مرزهای زبانی است؛ جایی که افراد می‌توانند به زبان مادری خود صحبت کنند و سیستم، به‌صورت آنی ترجمه دقیق و طبیعی ارائه دهد — چه در متن، چه در گفتار.
🔍 مهم‌ترین ویژگی‌ها:
♻️دقت بالا در ترجمه متون تخصصی و محاوره‌ای
♻️پشتیبانی از زبان‌های متعدد
♻️عملکرد بهتر از مدل‌های قبلی مانند DeepSeek و SeamlessM4T در ارزیابی‌های رسمی
♻️طراحی‌شده با هدف استفاده در کاربردهای عمومی، صنعتی و پژوهشی
🔗 انتظار می‌رود Qwen 3-MT نقش مهمی در آینده تعامل بین‌المللی، آموزش، تجارت و توسعه هوش مصنوعی چندزبانه ایفا کند.
——
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #Qwen #ترجمه_ماشینی #LLM #مدل_زبانی #چندزبانه #Qwen3MT #AI_translation
👍2🔥2
🧠💻 آیا سخت‌افزار در نتایج شبکه‌های عصبی تفاوت ایجاد می‌کند؟
بسیاری تصور می‌کنند خروجی مدل‌های هوش مصنوعی فقط به داده و معماری وابسته است؛ اما حقیقت این است که نوع سخت‌افزار نیز می‌تواند نقش کلیدی در دقت، سرعت، و حتی انصاف الگوریتم ایفا کند.
🔸 سخت‌افزارهای ویژه مثل TPU و NPU: معماری‌هایی مانند TPU (Google) و NPU با دقت پایین‌تر (مثل INT8)، باعث افزایش سرعت پردازش و کاهش مصرف انرژی می‌شوند و برای مدل‌های سنگین مانند ترنسفورمرها و GPT بسیار بهینه هستند.
🔸 تفاوت GPU و CPU: آموزش شبکه‌های عصبی روی GPU گاهی تا ۱۰۰ برابر سریع‌تر از CPU است. ماجرای معروف AlexNet این حقیقت را برای همیشه در تاریخ یادگیری عمیق ثبت کرده است.
🔸 نویز محاسباتی و عدم‌قطعیت‌ها: جالب است بدانید برخی نویزهای کوچک محاسباتی روی GPU (بر خلاف CPU) می‌توانند گاهی حتی باعث بهبود دقت مدل‌ها شوند! البته برخی از این اثرات ممکن است ناشی از اشکالات نرم‌افزاری در فریم‌ورک‌ها باشد.
🔸 تأثیر بر عدالت الگوریتمی (Fairness): مطالعاتی نشان داده‌اند که حتی نوع GPU انتخابی می‌تواند در عملکرد مدل نسبت به گروه‌های اجتماعی مختلف اثر تبعیض‌آمیز یا ناعادلانه بگذارد!
🔸 مصرف انرژی و انتخاب پلتفرم: هر نوع مدل (CNN, RNN, Transformer) نیاز به سخت‌افزار مناسب خود دارد. در دستگاه‌های موبایل، NPU با مصرف پایین بهترین گزینه است.
📎 مطالعه پیشنهادی: arxiv.org/abs/2312.03886 – اثر انتخاب سخت‌افزار بر عدالت مدل‌ها
arxiv.org/abs/1907.10701 – مقایسه CPU, GPU, TPU
Tom’s Hardware – حمله خطرناک GPUHammer به دقت مدل‌ها
——
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #AI_Hardware #GPU #TPU #NeuralNetwork #امنیت #fairness
بسیاری تصور می‌کنند خروجی مدل‌های هوش مصنوعی فقط به داده و معماری وابسته است؛ اما حقیقت این است که نوع سخت‌افزار نیز می‌تواند نقش کلیدی در دقت، سرعت، و حتی انصاف الگوریتم ایفا کند.
🔸 سخت‌افزارهای ویژه مثل TPU و NPU: معماری‌هایی مانند TPU (Google) و NPU با دقت پایین‌تر (مثل INT8)، باعث افزایش سرعت پردازش و کاهش مصرف انرژی می‌شوند و برای مدل‌های سنگین مانند ترنسفورمرها و GPT بسیار بهینه هستند.
🔸 تفاوت GPU و CPU: آموزش شبکه‌های عصبی روی GPU گاهی تا ۱۰۰ برابر سریع‌تر از CPU است. ماجرای معروف AlexNet این حقیقت را برای همیشه در تاریخ یادگیری عمیق ثبت کرده است.
🔸 نویز محاسباتی و عدم‌قطعیت‌ها: جالب است بدانید برخی نویزهای کوچک محاسباتی روی GPU (بر خلاف CPU) می‌توانند گاهی حتی باعث بهبود دقت مدل‌ها شوند! البته برخی از این اثرات ممکن است ناشی از اشکالات نرم‌افزاری در فریم‌ورک‌ها باشد.
🔸 تأثیر بر عدالت الگوریتمی (Fairness): مطالعاتی نشان داده‌اند که حتی نوع GPU انتخابی می‌تواند در عملکرد مدل نسبت به گروه‌های اجتماعی مختلف اثر تبعیض‌آمیز یا ناعادلانه بگذارد!
🔸 مصرف انرژی و انتخاب پلتفرم: هر نوع مدل (CNN, RNN, Transformer) نیاز به سخت‌افزار مناسب خود دارد. در دستگاه‌های موبایل، NPU با مصرف پایین بهترین گزینه است.
📎 مطالعه پیشنهادی: arxiv.org/abs/2312.03886 – اثر انتخاب سخت‌افزار بر عدالت مدل‌ها
arxiv.org/abs/1907.10701 – مقایسه CPU, GPU, TPU
Tom’s Hardware – حمله خطرناک GPUHammer به دقت مدل‌ها
——
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #AI_Hardware #GPU #TPU #NeuralNetwork #امنیت #fairness
arXiv.org
On The Fairness Impacts of Hardware Selection in Machine Learning
In the machine learning ecosystem, hardware selection is often regarded as a mere utility, overshadowed by the spotlight on algorithms and data. This oversight is particularly problematic in...
👍2🔥1👏1