🚀 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
❓ در استفاده از بردهای رزبری‌پای برای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی، کدام گزینه بیشترین تأثیر را در افزایش کارایی پردازش دارد؟
Anonymous Quiz
7%
افزایش ظرفیت کارت حافظه SD برای بارگذاری بهتر مدل
0%
استفاده از دوربین با رزولوشن بالا برای داده‌برداری دقیق‌تر
57%
اتصال شتاب‌دهنده‌هایی مانند Google Coral USB TPU برای پردازش سریع‌تر مدل‌ها
36%
اجرای مدل‌ها به‌صورت کامل روی CPU داخلی برای کاهش مصرف انرژی
🔥2❤1🙏1
🧠 تحلیل تخصصی NCS2؛ مغز هوش مصنوعی در لبه پردازش
---
در کاربردهای صنعتی و رباتیکی که سرعت، مصرف انرژی پایین و عدم وابستگی به اینترنت اهمیت بالایی دارد، استفاده از شتاب‌دهنده‌های سبک مثل Intel Neural Compute Stick 2 (یا به‌اختصار NCS2) یک انتخاب هوشمندانه‌ست. این ابزار با چیپ قدرتمند Myriad X و پشتیبانی از اکوسیستم **OpenVINO™**، اجرای سریع و کم‌هزینه‌ی مدل‌های یادگیری عمیق را روی هر دستگاهی با پورت USB ممکن می‌سازد 🚀
---
🔍 ویژگی‌های کلیدی NCS2:
✅ شتاب‌دهنده عصبی کم‌مصرف و مستقل از GPU
✅ اجرای real-time مدل‌های هوش مصنوعی
✅ سازگاری با مدل‌های TensorFlow، PyTorch و Caffe
✅ مناسب برای رزبری‌پای، لپ‌تاپ و سیستم‌های تعبیه‌شده
---
🔬 مزایای NCS2 در Edge AI:
📌 پردازش آفلاین در لبه
📌 کاهش چشمگیر latency
📌 حذف نیاز به ارسال داده به سرور
📌 کاربردی در IoT، بینایی ماشین، رباتیک صنعتی
---
⚠️ محدودیت‌ها:
🔸 محدودیت حافظه (برای مدل‌های سنگین مناسب نیست)
🔸 فقط مناسب inference، نه training
🔸 نیاز به تبدیل مدل‌ها به فرمت IR
---
📢 اگر روی پروژه‌ای مثل ربات بینایی، تشخیص چهره یا هوش مصنوعی در ویدیوهای صنعتی کار می‌کنی و به‌دنبال راهکاری سبک، سریع و ارزان هستی، NCS2 یکی از بهترین گزینه‌های ممکنه! 💡
لینک1
لینک 2
---
#هوش_مصنوعی #EdgeAI #یادگیری_عمیق #OpenVINO #NCS2 #Intel #رباتیک #بینایی_ماشین #AI #رزبری_پای #Inference
📡 کانال ما رو دنبال کن:
🔗 https://t.iss.one/rss_ai_ir
---
در کاربردهای صنعتی و رباتیکی که سرعت، مصرف انرژی پایین و عدم وابستگی به اینترنت اهمیت بالایی دارد، استفاده از شتاب‌دهنده‌های سبک مثل Intel Neural Compute Stick 2 (یا به‌اختصار NCS2) یک انتخاب هوشمندانه‌ست. این ابزار با چیپ قدرتمند Myriad X و پشتیبانی از اکوسیستم **OpenVINO™**، اجرای سریع و کم‌هزینه‌ی مدل‌های یادگیری عمیق را روی هر دستگاهی با پورت USB ممکن می‌سازد 🚀
---
🔍 ویژگی‌های کلیدی NCS2:
✅ شتاب‌دهنده عصبی کم‌مصرف و مستقل از GPU
✅ اجرای real-time مدل‌های هوش مصنوعی
✅ سازگاری با مدل‌های TensorFlow، PyTorch و Caffe
✅ مناسب برای رزبری‌پای، لپ‌تاپ و سیستم‌های تعبیه‌شده
---
🔬 مزایای NCS2 در Edge AI:
📌 پردازش آفلاین در لبه
📌 کاهش چشمگیر latency
📌 حذف نیاز به ارسال داده به سرور
📌 کاربردی در IoT، بینایی ماشین، رباتیک صنعتی
---
⚠️ محدودیت‌ها:
🔸 محدودیت حافظه (برای مدل‌های سنگین مناسب نیست)
🔸 فقط مناسب inference، نه training
🔸 نیاز به تبدیل مدل‌ها به فرمت IR
---
📢 اگر روی پروژه‌ای مثل ربات بینایی، تشخیص چهره یا هوش مصنوعی در ویدیوهای صنعتی کار می‌کنی و به‌دنبال راهکاری سبک، سریع و ارزان هستی، NCS2 یکی از بهترین گزینه‌های ممکنه! 💡
لینک1
لینک 2
---
#هوش_مصنوعی #EdgeAI #یادگیری_عمیق #OpenVINO #NCS2 #Intel #رباتیک #بینایی_ماشین #AI #رزبری_پای #Inference
📡 کانال ما رو دنبال کن:
🔗 https://t.iss.one/rss_ai_ir
🙏2❤1🔥1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🎥 بررسی تخصصی ویدیوی
Score-based Diffusion Models | Generative AI Animated
---
مدل‌های انتشار (Diffusion) به یکی از دقیق‌ترین و پیشرفته‌ترین روش‌ها در تولید داده‌های مصنوعی با کیفیت بالا تبدیل شده‌اند. این ویدیو با زبان انیمیشنی مفاهیم مدل‌های Score-based Diffusion را به‌شکل حرفه‌ای و قابل فهم نمایش می‌دهد 🚀
---
🔍 مهم‌ترین نکات این مدل‌ها:
🧠 فرایند یادگیری با افزودن نویز به داده‌ها و سپس حذف نویز
🎯 کنترل دقیق‌تر نسبت به GAN در تولید محتوا
🖼 کاربرد در تولید تصویر، بازسازی داده، طراحی هوشمند
---
⚙️ مزایا:
✔️ کیفیت بالا در خروجی
✔️ پایداری بهتر نسبت به GAN
✔️ مناسب برای پروژه‌های دقیق و خلاقانه
⚠️ محدودیت‌ها:
🔸 زمان آموزش زیاد
🔸 نیازمند منابع سخت‌افزاری بالا
🔸 حساس به تنظیمات مدل
---
💡 اگر به Generative AI علاقه‌مند هستی یا پروژه‌ای در زمینه بازسازی تصویر، طراحی صنعتی یا تولید داده مصنوعی داری، این مدل‌ها یک انتخاب آینده‌دار و بسیار کاربردی هستن.
ویدیوی کامل رو از این لینک ببین:
📺 https://www.youtube.com/watch?v=lUljxdkolK8
❌♨️زیرنویس فارسی
---
#هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #DiffusionModel #ScoreBased #GenerativeAI #مدل_انتشار #OpenAI #AIResearch #پردازش_تصویر #تولید_داده
📡 کانال تخصصی ما:
🔗 https://t.iss.one/rss_ai_ir
Score-based Diffusion Models | Generative AI Animated
---
مدل‌های انتشار (Diffusion) به یکی از دقیق‌ترین و پیشرفته‌ترین روش‌ها در تولید داده‌های مصنوعی با کیفیت بالا تبدیل شده‌اند. این ویدیو با زبان انیمیشنی مفاهیم مدل‌های Score-based Diffusion را به‌شکل حرفه‌ای و قابل فهم نمایش می‌دهد 🚀
---
🔍 مهم‌ترین نکات این مدل‌ها:
🧠 فرایند یادگیری با افزودن نویز به داده‌ها و سپس حذف نویز
🎯 کنترل دقیق‌تر نسبت به GAN در تولید محتوا
🖼 کاربرد در تولید تصویر، بازسازی داده، طراحی هوشمند
---
⚙️ مزایا:
✔️ کیفیت بالا در خروجی
✔️ پایداری بهتر نسبت به GAN
✔️ مناسب برای پروژه‌های دقیق و خلاقانه
⚠️ محدودیت‌ها:
🔸 زمان آموزش زیاد
🔸 نیازمند منابع سخت‌افزاری بالا
🔸 حساس به تنظیمات مدل
---
💡 اگر به Generative AI علاقه‌مند هستی یا پروژه‌ای در زمینه بازسازی تصویر، طراحی صنعتی یا تولید داده مصنوعی داری، این مدل‌ها یک انتخاب آینده‌دار و بسیار کاربردی هستن.
ویدیوی کامل رو از این لینک ببین:
📺 https://www.youtube.com/watch?v=lUljxdkolK8
❌♨️زیرنویس فارسی
---
#هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #DiffusionModel #ScoreBased #GenerativeAI #مدل_انتشار #OpenAI #AIResearch #پردازش_تصویر #تولید_داده
📡 کانال تخصصی ما:
🔗 https://t.iss.one/rss_ai_ir
❤2🔥1🙏1
🧠 چه زمانی باید از یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning) استفاده کنیم؟
@rss_ai_ir
---
یادگیری چندوظیفه‌ای یا Multi-Task Learning (MTL) یکی از رویکردهای قدرتمند در یادگیری ماشین است که با آموزش همزمان چند وظیفه مرتبط، باعث بهبود دقت، تعمیم‌پذیری و کاهش overfitting میشود. اما آیا همیشه استفاده از آن منطقی است؟ نه! فقط در شرایط خاصی باید سراغ MTL رفت. 👇
---
✅ ۱. وجود چند هدف مرتبط (Correlated Tasks):
اگر چند خروجی یا برچسب در داده‌ها داری که به‌صورت مفهومی یا آماری به هم وابسته‌اند (مثل تشخیص سن، جنسیت و حالت چهره)، یادگیری همزمان آنها می‌تونه باعث بهبود عملکرد همه وظایف بشه.
---
✅ ۲. کمبود داده برای برخی وظایف:
وقتی داده کافی برای یک وظیفه نداری ولی برای وظیفه‌های مرتبط داده موجوده، MTL به مدل کمک می‌کنه از دانش وظایف دیگر برای بهبود یادگیری استفاده کنه.
---
✅ ۳. جلوگیری از Overfitting در وظایف کوچک:
با اشتراک‌گذاری پارامترها بین وظایف، مدل از حافظه بیش‌از‌حد روی یک وظیفه خاص جلوگیری می‌کنه و بهتر تعمیم می‌یابد.
---
✅ ۴. اشتراک ساختار در ورودی یا ویژگی‌ها:
در مسائلی که ویژگی‌های ورودی بین چند وظیفه مشترک است (مثلاً یک تصویر ورودی برای چند برچسب مختلف)، پیاده‌سازی یک معماری MTL بسیار مؤثر است.
---
✅ ۵. نیاز به بهره‌وری در منابع:
به‌جای آموزش چند مدل جداگانه، یک مدل MTL می‌تونه چندین وظیفه را همزمان با منابع محاسباتی کمتر انجام دهد.
---
⚠️ چه زمانی استفاده نکنیم؟
🔸 زمانی که وظایف کاملاً بی‌ربط یا متضادند
🔸 وقتی یکی از وظایف به دقت بسیار بالا نیاز دارد و باقی فقط مزاحمند
🔸 وقتی داده‌ها در فرمت و توزیع بسیار متفاوت هستند
---
📊 یادگیری چندوظیفه‌ای می‌تونه یک استراتژی فوق‌العاده باشه، اما فقط وقتی درست به‌کار بره!
#یادگیری_چندوظیفه‌ای #MultiTaskLearning #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #MachineLearning #DeepLearning #DataScience #MTL
📡 کانال ما رو دنبال کن:
🔗 https://t.iss.one/rss_ai_ir
@rss_ai_ir
---
یادگیری چندوظیفه‌ای یا Multi-Task Learning (MTL) یکی از رویکردهای قدرتمند در یادگیری ماشین است که با آموزش همزمان چند وظیفه مرتبط، باعث بهبود دقت، تعمیم‌پذیری و کاهش overfitting میشود. اما آیا همیشه استفاده از آن منطقی است؟ نه! فقط در شرایط خاصی باید سراغ MTL رفت. 👇
---
✅ ۱. وجود چند هدف مرتبط (Correlated Tasks):
اگر چند خروجی یا برچسب در داده‌ها داری که به‌صورت مفهومی یا آماری به هم وابسته‌اند (مثل تشخیص سن، جنسیت و حالت چهره)، یادگیری همزمان آنها می‌تونه باعث بهبود عملکرد همه وظایف بشه.
---
✅ ۲. کمبود داده برای برخی وظایف:
وقتی داده کافی برای یک وظیفه نداری ولی برای وظیفه‌های مرتبط داده موجوده، MTL به مدل کمک می‌کنه از دانش وظایف دیگر برای بهبود یادگیری استفاده کنه.
---
✅ ۳. جلوگیری از Overfitting در وظایف کوچک:
با اشتراک‌گذاری پارامترها بین وظایف، مدل از حافظه بیش‌از‌حد روی یک وظیفه خاص جلوگیری می‌کنه و بهتر تعمیم می‌یابد.
---
✅ ۴. اشتراک ساختار در ورودی یا ویژگی‌ها:
در مسائلی که ویژگی‌های ورودی بین چند وظیفه مشترک است (مثلاً یک تصویر ورودی برای چند برچسب مختلف)، پیاده‌سازی یک معماری MTL بسیار مؤثر است.
---
✅ ۵. نیاز به بهره‌وری در منابع:
به‌جای آموزش چند مدل جداگانه، یک مدل MTL می‌تونه چندین وظیفه را همزمان با منابع محاسباتی کمتر انجام دهد.
---
⚠️ چه زمانی استفاده نکنیم؟
🔸 زمانی که وظایف کاملاً بی‌ربط یا متضادند
🔸 وقتی یکی از وظایف به دقت بسیار بالا نیاز دارد و باقی فقط مزاحمند
🔸 وقتی داده‌ها در فرمت و توزیع بسیار متفاوت هستند
---
📊 یادگیری چندوظیفه‌ای می‌تونه یک استراتژی فوق‌العاده باشه، اما فقط وقتی درست به‌کار بره!
#یادگیری_چندوظیفه‌ای #MultiTaskLearning #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #MachineLearning #DeepLearning #DataScience #MTL
📡 کانال ما رو دنبال کن:
🔗 https://t.iss.one/rss_ai_ir
👍2🔥1🙏1
❓ در معماری ترنسفورمرها، چرا مکانیزم Self-Attention نسبت به RNN در پردازش توالی‌های طولانی برتری دارد؟
Anonymous Quiz
43%
چون Self-Attention تنها بر روی کلمات ابتدایی تمرکز می‌کند و اطلاعات غیرضروری را حذف می‌کند
43%
چون Self-Attention امکان پردازش موازی کل توالی را فراهم می‌سازد و وابستگی‌های دور را بهتر مدل می‌کند
14%
چون Self-Attention نیاز به آموزش ندارد و به‌صورت ایستا عمل می‌کند
0%
چون Self-Attention از حافظه بسیار کمی استفاده می‌کند و نیاز به لایه‌های عمیق ندارد
👍1👏1🙏1
🎯 موشک‌ها برای اجرای هوش مصنوعی از چه ماژول‌ها و بردهایی استفاده می‌کنن؟
@rss_ai_ir
---
در سیستم‌های هدایت پیشرفته موشک‌ها، ترکیب سخت‌افزارهای مقاوم، سنسورهای دقیق و الگوریتم‌های هوش مصنوعی نقش حیاتی داره. اگر در حوزه رباتیک نظامی یا سیستم‌های ناوبری هوشمند کار می‌کنی، این معماری‌ها رو باید بشناسی: 👇
---
🧭 1. سیستم ناوبری داخلی (INS):
استفاده از شتاب‌سنج‌های فوق‌دقیق مثل PIGA برای تشخیص دقیق موقعیت، بدون نیاز به GPS. این حسگرها در موشک‌های استراتژیک برای حفظ دقت در مسیر بسیار مهم هستن.
---
🧠 2. کامپیوتر هدایت پرواز:
پردازش لحظه‌ای مسیر و اصلاح زاویه پرواز با استفاده از کامپیوترهای نظامی مثل D-17B یا D37D. این واحد، قلب تصمیم‌گیری موشک در طول پروازه.
---
⚙️ 3. پردازش هوش مصنوعی (AI Processor):
بردهایی مثل Xilinx Zynq UltraScale+ یا Intel Movidius Myriad X در نقش پردازنده تصویری برای شناسایی هدف، تحلیل مسیر و اجرای الگوریتم‌های یادگیری عمیق به‌کار می‌رن.
---
🌍 4. هدایت با کمک نقشه‌برداری تصویری (TERCOM/DSMAC):
در موشک‌های کروز، تطبیق نقشه زمین یا تصاویر ماهواره‌ای با محیط واقعی پرواز برای دقت در هدف‌گیری استفاده میشه. این فناوری‌ها به هوش مصنوعی دید کامپیوتری وابسته‌ان.
---
🤖 5. الگوریتم‌های هوشمند هدایت و کنترل:
مدل‌های یادگیری ماشینی برای تصمیم‌گیری سریع، پیش‌بینی مسیر دشمن، ردیابی هدف متحرک و جلوگیری از خطاهای ناگهانی، بخش مهمی از هدایت هوشمند مدرن رو شکل می‌دن.
---
💬 اگر روی پروژه‌هایی مثل پهپاد، ربات پرنده، یا هدایت پیشرفته کار می‌کنی، شناخت این معماری‌ها برای طراحی پایدار و دقیق ضروریه.🚀
#موشک_هوشمند #هوش_مصنوعی #هدایت_موشک #INS #FPGA #TERCOM #DSMAC #AIinDefense #رباتیک_نظامی #سیستم_هدایت
📡 برای تحلیل‌های تخصصی:
🔗 https://t.iss.one/rss_ai_ir
@rss_ai_ir
---
در سیستم‌های هدایت پیشرفته موشک‌ها، ترکیب سخت‌افزارهای مقاوم، سنسورهای دقیق و الگوریتم‌های هوش مصنوعی نقش حیاتی داره. اگر در حوزه رباتیک نظامی یا سیستم‌های ناوبری هوشمند کار می‌کنی، این معماری‌ها رو باید بشناسی: 👇
---
🧭 1. سیستم ناوبری داخلی (INS):
استفاده از شتاب‌سنج‌های فوق‌دقیق مثل PIGA برای تشخیص دقیق موقعیت، بدون نیاز به GPS. این حسگرها در موشک‌های استراتژیک برای حفظ دقت در مسیر بسیار مهم هستن.
---
🧠 2. کامپیوتر هدایت پرواز:
پردازش لحظه‌ای مسیر و اصلاح زاویه پرواز با استفاده از کامپیوترهای نظامی مثل D-17B یا D37D. این واحد، قلب تصمیم‌گیری موشک در طول پروازه.
---
⚙️ 3. پردازش هوش مصنوعی (AI Processor):
بردهایی مثل Xilinx Zynq UltraScale+ یا Intel Movidius Myriad X در نقش پردازنده تصویری برای شناسایی هدف، تحلیل مسیر و اجرای الگوریتم‌های یادگیری عمیق به‌کار می‌رن.
---
🌍 4. هدایت با کمک نقشه‌برداری تصویری (TERCOM/DSMAC):
در موشک‌های کروز، تطبیق نقشه زمین یا تصاویر ماهواره‌ای با محیط واقعی پرواز برای دقت در هدف‌گیری استفاده میشه. این فناوری‌ها به هوش مصنوعی دید کامپیوتری وابسته‌ان.
---
🤖 5. الگوریتم‌های هوشمند هدایت و کنترل:
مدل‌های یادگیری ماشینی برای تصمیم‌گیری سریع، پیش‌بینی مسیر دشمن، ردیابی هدف متحرک و جلوگیری از خطاهای ناگهانی، بخش مهمی از هدایت هوشمند مدرن رو شکل می‌دن.
---
💬 اگر روی پروژه‌هایی مثل پهپاد، ربات پرنده، یا هدایت پیشرفته کار می‌کنی، شناخت این معماری‌ها برای طراحی پایدار و دقیق ضروریه.🚀
#موشک_هوشمند #هوش_مصنوعی #هدایت_موشک #INS #FPGA #TERCOM #DSMAC #AIinDefense #رباتیک_نظامی #سیستم_هدایت
📡 برای تحلیل‌های تخصصی:
🔗 https://t.iss.one/rss_ai_ir
👍1🔥1🤯1