🤖 هر روز یک ربات جدید؛ این بار: HIVA از شرکت Haier
@rss_ai_ir

---

✳️شرکت Haier از ربات خانگی جدید خود به نام HIVA رونمایی کرده؛ یک دستیار رباتیک که می‌تواند تمام کارهای خانه را انجام دهد — از نظافت و جمع‌آوری وسایل تا تعامل با ساکنین خانه. کنترل فعلاً به‌صورت دورکاری (remote) انجام می‌شود، اما آینده این ربات به‌سمت خودمختاری کامل طراحی شده است.

---

📌 کاربران معتقدند طراحی HIVA شباهت زیادی به مدل Q5 از برند Robotera دارد؛ و این بی‌دلیل نیست! چرا که Haier از سرمایه‌گذاران اصلی Robotera است.

---

🏠 آیا دوست داری چنین رباتی توی خونه‌ات داشته باشی؟
آیا آماده‌ای بخشی از خانه‌ات رو بسپری دست یک ربات هوشمند؟

---

#ربات_خانگی #HIVA #Robotera #هوش_مصنوعی #روباتیک #Haier #دستیار_هوشمند #AI_در_خانه

📡 در @rss_ai_ir منتظر این‌ها هم باش:
🔹 معرفی ربات‌ها و دستگاه‌های جدید هوش مصنوعی
🔹 تحلیل‌های تخصصی و چالشی از سخت‌افزارهای AI
🔹 کوییزهای تستی و مفهومی برای علاقه‌مندان واقعی AI
🔹 خبرهای داغ، ابزارهای خاص و آموزش‌های خلاصه اما کاربردی

🔗 https://t.iss.one/rss_ai_ir

🎨 رقابت داغ در تولید تصویر با متن؛ Imagen 4 Ultra و GPT-Image-1 در صدر جهان

---

در تازه‌ترین رتبه‌بندی از بهترین مدل‌های تولید تصویر از متن (Text-to-Image) توسط lmarena.ai، مدل Imagen 4.0 Ultra از گوگل موفق شده با مدل GPT-Image-1 از OpenAI رتبه مشترک اول را کسب کند. این دو مدل در حال حاضر، قوی‌ترین سیستم‌های هوش مصنوعی جهان در تبدیل متن به تصویر شناخته می‌شوند. 🔥

---

📊 جزئیات رتبه‌بندی:
🥇 Imagen 4 Ultra (Google) – امتیاز 1138
🥇 GPT-Image-1 (OpenAI) – امتیاز 1137
🥉 Imagen 4.0 استاندارد – امتیاز 1117
📌 با رأی دهی ده‌ها هزار کاربر واقعی و اختلاف بسیار کم در دقت و کیفیت

---

📌 این موفقیت در حالی ثبت شده که گوگل در حال آماده‌سازی آپدیت‌های بزرگ تصویری برای Gemini 2.5 Pro و نسخه آینده Gemini 3 Pro است. به‌نظر می‌رسد در آینده نزدیک، موتور تصویرسازی Gemini با مدل Imagen ادغام خواهد شد.

---

🤖 اگر با مدل‌هایی مثل DALL·E کار کردی، وقتشه Imagen 4 Ultra و GPT-Image-1 رو هم تست کنی!
تو کدوم رو ترجیح می‌دی؟ دقت GPT یا تنوع تصویر Imagen؟ 👇

---

#هوش_مصنوعی #تولید_تصویر #TextToImage #Imagen4 #GPTImage #OpenAI #GoogleAI #Gemini #AIart

📡 :
🔗 https://t.iss.one/rss_ai_ir

🧠 ۹ تکنیک مدرن برای بهینه‌سازی سیاست (Policy Optimization) در مدل‌های هوش مصنوعی

در دنیای مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، الگوریتم‌های تقویتی مثل RLHF باید بهینه، دقیق و کم‌مصرف باشند. این ۹ روش جدید، هر کدام برای یک چالش خاص طراحی شده‌اند 👇

🔹 1. GSPO: بهینه‌سازی مبتنی بر توالی کامل پاسخ، نه فقط توکن‌ها. مناسب برای مدل‌های بسیار بزرگ.
🔹 2. LAPO: تطبیق طول پاسخ با آموزش دو مرحله‌ای. کاهش مصرف توکن تا ۴۰٪!
🔹 3. HBPO: استفاده از بودجه توکنی (۵۱۲ تا ۲۵۶۰) برای آموزش مؤثرتر. دقت بالاتر، مصرف پایین‌تر.
🔹 4. SOPHIA: ترکیب یادگیری بینایی و زبان با پاداش چندبخشی.
🔹 5. RePO: حافظه‌ی replay برای تنوع بیشتر در نمونه‌ها.
🔹 6. CISPO: کلیپ کردن وزن‌های نمونه برای کنترل نوسان گرادیان.
🔹 7. PAPO: افزایش دقت مدل‌های vision-language با تطبیق ادراک و پاسخ.
🔹 8. OPO: یادگیری کامل on-policy بدون نیاز به baseline خارجی.
🔹 9. EXPO: ترکیب یک مدل اصلی با مدل ویرایشگر سبک و سریع.

💡 این روش‌ها در پروژه‌های مدل‌سازی زبانی، بینایی‌زبانی، بازیابی اطلاعات و RL بسیار مؤثر هستند.

📥 مطالعه کامل این روش‌ها با مثال:
🔗 HuggingFace Post

#هوش_مصنوعی #RL #LLM #الگوریتم #یادگیری_تقویتی #پاداش #توکن #GPT
🆔 @rss_ai_ir

🚀 هوش مصنوعی سریع‌تر از هر فناوری دیگر در تاریخ گسترش پیدا کرده!

📊 بر اساس تحلیل‌ها، روند پذیرش ابزارهای AI از تمام فناوری‌های قرن ۲۰ سریع‌تر بوده. برای درک بهتر، نگاهی به چند عدد جالب بندازیم:

1️⃣ جالبه ChatGPT تنها در ۲ ماه به ۱۰۰ میلیون کاربر رسید — رکوردی که حتی اینستاگرام، اسپاتیفای و نتفلیکس هم بهش نزدیک نشدن!
2️⃣ در حالی که ابزارهای کلاسیک مثل برق، یخچال و تلویزیون دهه‌ها طول کشید تا به ۷۰٪ خانه‌ها برسن، ChatGPT تنها در ۲.۵ سال به استفاده‌ی هفتگی در ۳۰٪ خانه‌های آمریکا رسید.
3️⃣ با اینکه فقط ۵٪ کاربران پولی هستن، ترافیک توکن‌ در سال ۲۰۲۴ تا ۲۰ برابر رشد کرد!
4️⃣ الان ۴۰٪ از شرکت‌های آمریکایی از AI پولی استفاده می‌کنن و انتظار می‌ره تا ۲۰۲۸ به ۸۰٪ برسه.
5️⃣ بررسی‌های Pew و Gallup نشون می‌دن مشارکت عمومی تقریباً ثابته ولی استفاده‌ی مکرر از AI دو برابر شده و به ۱۹٪ رسیده.

🔧 عوامل کلیدی این رشد انفجاری:

♻️توزیع دیجیتال آنی
♻️کاهش زمان انتشار
♻️زیرساخت‌های قدرتمند محاسباتی


⚠️ اما موانع پیش رو:

♻️هزینه‌های بالای پردازش
♻️چالش‌های قانونی
♻️کمبود مهارت‌های تخصصی


📈 هوش مصنوعی نه‌تنها سرعت رشد داره، بلکه ترمزهاش هم دیر عمل می‌کنن!

#هوش_مصنوعی #ChatGPT #گسترش_فناوری #AI_Adoption #تحلیل
📡 @rss_ai_ir

🔋 وقتی هوش مصنوعی درست طراحی شود، فقط یک ابزار نیست — بلکه یک کلید است برای باز کردن قفل آینده‌ی بشر!

📣 دمیس هسابیس (مدیر DeepMind) می‌گوید:

✅ «اگر در توسعه‌ی هوش مصنوعی درست عمل کنیم، می‌توانیم مسئله‌ی انرژی را حل کنیم، و مرزهای پیشرفت بشر را از میان برداریم.»

🌍 انرژی فراوان یعنی: ▪️ آب شیرین بی‌هزینه
▪️ زیرساخت‌های ارزان و سریع
▪️ تسخیر فضا نه به‌عنوان رویا، بلکه به‌عنوان گام بعدی تمدن

🧠 او می‌گوید:
«ما داریم آگاهی را به جهان می‌بخشیم... در واقع، جهان را بیدار می‌کنیم.»

🚀 آیا هوش مصنوعی می‌تواند ما را به دوران فراوفور انرژی و سفر میان‌ستاره‌ای ببرد؟ نظر شما چیه؟

#هوش_مصنوعی #دمیس_هسابیس #DeepMind #AI #انرژی_فراوان #آینده_بشر

🆔 @rss_ai_ir

🔧 همه‌چیز درباره‌ی OpenCL – زبان باز برای پردازش موازی چندسکویی

📌 وقتی نیاز به اجرای الگوریتم‌های سنگین روی GPU، CPU یا حتی FPGA داری، این فناوری دقیقاً همون چیزیه که باید بشناسی.


---

🧠 نکته:OpenCL (مخفف Open Computing Language) یک چارچوب استاندارد و کراس‌پلتفرم برای برنامه‌نویسی موازی روی انواع سخت‌افزارهاست.

✅ با استفاده از OpenCL، می‌تونی مدل‌های یادگیری عمیق، بینایی ماشین و پردازش تصویر رو روی هر نوع پردازنده اجرا کنی:
از کارت‌های گرافیک NVIDIA، AMD، Intel گرفته تا چیپ‌های موبایلی و سیستم‌های تعبیه‌شده.


---

🚀 چرا OpenCL مهمه؟

🔹 مستقل از برند و سازنده سخت‌افزار
🔹 قابل اجرا روی ویندوز، لینوکس، مک و حتی موبایل
🔹 پشتیبانی از پردازش موازی در مقیاس وسیع
🔹 مناسب برای کاربردهای real-time و صنعتی


---

🔬 مقایسه با CUDA:

📍 اینکه CUDA بهینه‌تره اما فقط روی NVIDIA کار می‌کنه
📍 ولی OpenCL انعطاف بیشتری داره و روی پلتفرم‌های مختلف قابل پیاده‌سازی‌ه


---

🏭 کاربردهای صنعتی OpenCL:

🔸 تحلیل تصویری لحظه‌ای در خطوط تولید
🔸 اجرای مدل‌های AI در سیستم‌های صنعتی
🔸 تسریع محاسبات علمی یا پزشکی
🔸 پردازش ویدیوهای چندکاناله با latency پایین


---

📢 برای کسانی که نمی‌خوان محدود به برند خاص باشن و به دنبال عملکرد بالا با انعطاف‌پذیری هستن، OpenCL یک انتخاب هوشمندانه است.

📡 اطلاعات بیشتر در کانال:
@rss_ai_ir

#هوش_مصنوعی #OpenCL #پردازش_تصویر #GPU #FPGA #پردازش_موازی #برنامه‌نویسی #AI_Engineering #یادگیری_عمیق

🤖 ورود XMAN-F1: ربات انسان‌نمایی برای خدمات پزشکی و تجاری

---

♻️ در کنفرانس جهانی هوش مصنوعی ۲۰۲۵ (WAIC) در شانگهای، شرکت Keenon Robotics از ربات انسان‌نمای جدید خود با نام XMAN-F1 رونمایی کرد؛ رباتی با دو پا، قابلیت مانور بالا، و بازوهایی بسیار دقیق برای تعامل با محیط.

---

🛎‌ کاربردها:
🔹 کمک در هتل‌ها و مراکز تجاری
🔹 انجام وظایف ساده پزشکی
🔹 ارائه خدمات عمومی و پذیرش

---

🔧 ویژگی‌های جالب XMAN-F1:
1. توانایی تعویض ماژول پا با تجهیزات خاص (مثلاً چرخ‌دار برای جابجایی دقیق‌تر)
2. همکاری با دیگر ربات‌های اکوسیستم Keenon مثل:
▪️ ربات لجستیکی M104
▪️ ربات تحویل‌دهنده غذا T10

---

📊 شرکت Keenon بیش از ۴۰٪ بازار ربات‌های تحویل غذا و حدود ۲۳٪ از کل بازار ربات‌های خدماتی جهان را در اختیار دارد.

ربات XMAN-F1 نشان‌دهنده‌ حرکت به سمت ربات‌های چندکاره در دنیای واقعی است، به‌ویژه در ترکیب با پلتفرم‌های هوش مصنوعی، لجستیک و تعامل انسان‌محور.

---

🧠 آیا عصر ربات‌های عمومی با قابلیت انجام چندوظیفه‌ای نزدیک است؟
آیا مایلید یک XMAN-F1 در خانه یا محل کارتان داشته باشید؟👇

---

#ربات #XMAN_F1 #Keenon #ربات_انسان_نما #WAIC2025 #هوش_مصنوعی #ربات_پزشکی #ربات_خدمتگزار

📡 بررسی تخصصی بیشتر در:
🔗 https://t.iss.one/rss_ai_ir

✅ پاسخ‌های پیشنهادی به سوالات:
1️⃣ مدل پیشنهادی: YOLOv5 یا YOLO-Nano برای سرعت بالا و دقت مناسب در محیط‌های صنعتی مناسب است.
2️⃣ روش آموزش: استفاده از داده‌های متنوع و Augmentation شدید + Fine-Tuning روی داده‌های واقعی خط تولید.
3️⃣ یادگیری آنلاین: بله، استفاده از روش‌های Online Learning یا Active Learning برای به‌روزرسانی مدل در حین اجرا توصیه می‌شود.
4️⃣ دقت قابل قبول: برای صنایع معدنی معمولاً دقت ۹۰٪ به بالا مطلوب است، اما برای جداسازی مواد گران‌بها بالاتر از ۹۵٪ نیاز است.
5️⃣ ماژول پردازشی پیشنهادی:
• NVIDIA Jetson AGX Orin
• Google Coral Dev Board
• Xilinx Zynq MPSoC (برای latency بسیار پایین)
6️⃣ دوربین مناسب:
• دوربین صنعتی با shutter global و حداقل 120fps
• برندهایی مثل Basler یا IDS با لنز مقاوم در برابر گردوغبار و لرزش
7️⃣ نورپردازی مؤثر:
• ترکیبی از Backlight برای شناسایی لبه‌ها و Dome Light برای بافت سطحی
8️⃣ مکانیسم جداسازی سریع:
• جت هوا (Air Ejector) به دلیل پاسخ سریع (زیر 10ms) و بدون قطعات متحرک
9️⃣ کنترل بلادرنگ:
• بله، استفاده از Real-Time PLC یا بردهایی مثل NI CompactRIO برای اجرای دقیق فرمان‌ها ضروری است
🔟 مقابله با شرایط محیطی:
• استفاده از UPS صنعتی، سنسور حرارتی برای پایش دما، و جعبه‌های ضدغبار (IP67) برای حفاظت از سخت‌افزار
📌 این پاسخ‌ها نقطه شروع خوبی هستند. برای اجرای واقعی، باید بسته به شرایط خط تولید، طراحی سفارشی‌سازی شود.✅

🤖 ربات‌های یونیتری (Unitree) باز هم جنجالی شدند!

🚨 با اینکه این ربات‌ها در دسته‌ی ربات‌های پیشرفته برای جابه‌جایی در زمین‌های ناهموار قرار دارند، اما گاهی کوچک‌ترین نقص در الگوریتم‌های کنترل یا بینایی ماشین می‌تواند رفتار غیرقابل‌پیش‌بینی ایجاد کند.

⚙️ سوال مهم اینجاست:
آیا باید کنترل هوشمند این ربات‌ها تقویت شود؟ یا شاید نیاز به قوانین سخت‌گیرانه‌تری برای استفاده عمومی آن‌هاست؟

📡 نظر شما چیه؟
آیا به ربات‌هایی که خودشون تصمیم می‌گیرن اعتماد دارید؟

🧠 تحلیل‌ها و پست‌های داغ بیشتر در کانال:
@rss_ai_ir

#رباتیک #Unitree #هوش_مصنوعی #ربات_هوشمند #بینایی_ماشین #کنترل_پیشرفته #AI_Robotics

🎯 هوشمندسازی نباید مُد باشد؛ باید مسئله‌محور باشد!

🚫 این روزها بسیاری از سازمان‌ها، کارخانه‌ها و حتی استارتاپ‌ها، بدون تحلیل دقیق نیاز، به‌سرعت به سراغ سیستم‌های هوش مصنوعی می‌روند. اما آیا هر مشکلی نیاز به AI دارد؟ آیا فقط چون رقبا از «هوش مصنوعی» استفاده می‌کنند، ما هم باید استفاده کنیم؟ پاسخ: قطعاً نه!


---

💡 چرا هوشمندسازی فقط وقتی مفید است که مسئله‌محور باشد؟

1️⃣ مسئله دقیقاً چیست؟
اگر مسأله روشن نیست، هوش مصنوعی نمی‌تواند معجزه کند. AI باید برای حل یک مشکل واقعی و ملموس استفاده شود، نه فقط برای افزایش کلاس پروژه!

2️⃣ آیا داده داریم؟
مدل‌های هوشمند بدون داده، مثل ماشین بدون بنزین هستند. هر جا داده‌ی با کیفیت و قابل اعتماد نیست، نباید به سمت یادگیری ماشین رفت.

3️⃣ راه حل ساده‌تر وجود دارد؟
اگر یک الگوریتم ساده‌ی منطقی (Rule-based) کار را بهتر، سریع‌تر و ارزان‌تر انجام می‌دهد، دلیلی ندارد از مدلی پیچیده با ده‌ها میلیون پارامتر استفاده کنیم.

4️⃣ آیا هزینه/زمان توجیه دارد؟
مدل‌های هوش مصنوعی نیاز به نگهداری، آپدیت، پایش، و گاهی آموزش مجدد دارند. اگر یک سیستم پایدار و کم‌هزینه کافی‌ست، ورود به AI ممکن است اشتباه استراتژیک باشد.


---

📌 نتیجه‌گیری:
هوشمندسازی یعنی حل مسئله با ابزار درست.
نه تقلید کورکورانه، نه رقابت ناآگاهانه.

🚀 مهندس حرفه‌ای، قبل از انتخاب ابزار، اول سؤال می‌پرسد!

📡 برای تحلیل‌های فنی و حرفه‌ای بیشتر:
@rss_ai_ir

#هوش_مصنوعی #اتوماسیون #AI #یادگیری_ماشین #مسئله_محور #تحلیل_سیستم #مهندسی_فنی #مد_نباشیم #هوشمند_فکر_کنیم

🇨🇳 چین باز هم شگفتی آفرید؛ یک LLM متن‌باز دیگر وارد میدان شد!

📢 مدل زبانی GLM 4.5 رسماً معرفی شد و در بسیاری از بنچمارک‌ها، پا‌به‌پای غول‌های غربی مثل Claude 4 Opus و Gemini 2.5 Pro رقابت می‌کند!

📊 مقایسه با مدل‌های مطرح دنیا:

🔹 AIME24:
GLM4.5 = 91.0 🔥
⬆️ بالاتر از Claude 4 Opus

🔹 MATH500:
GLM4.5 = 98.2 📐
⬆️ جلوتر از GPT-4.1!

🔹 GPQA:
GLM4.5 = 79.1
⬇️ کمی پایین‌تر از Gemini 2.5

🔹 SWE-bench (کدنویسی):
GLM4.5 = 64.2
⬇️ پایین‌تر از Sonnet 4

🔹 Terminal-Bench (تعامل CLI):
GLM4.5 = 37.5
⬇️ پایین‌تر از Opus 4


---

💥 این دستاورد یک زنگ خطر جدی برای آمریکا در رقابت مدل‌های متن‌باز است.
چین با GLM4.5، نشان می‌دهد که دیگر تنها دنبال تقلید نیست، بلکه آماده پیشتازی است.

📌 اگر هوادار آینده هوش مصنوعی هستی، باید جدی‌تر از همیشه چشم به شرق بدوزی!

#مدل_زبان_بزرگ #هوش_مصنوعی #LLM #GLM4_5 #چین #متن_باز #رقابت_فناورانه
@rss_ai_ir

🤖 ربات خون‌گیر با دقت ۹۴٪ در بیمارستان‌های چین فعال شد!

در یکی از مراکز درمانی چین، برای اولین بار رباتی وارد فاز اجرایی شده که با استفاده از بینایی ماشین و الگوریتم‌های یادگیری عمیق، عملیات خون‌گیری وریدی را به‌صورت کاملاً خودکار انجام می‌دهد.

📈 دقت اعلام‌شده: ۹۴٪

🎯 مزایا:

♻️کاهش خطای انسانی
♻️مناسب برای بیماران اضطرابی یا کودکان
♻️قابلیت استفاده در شب و شرایط خاص


❗ اما سوالی مهم باقی می‌ماند: آن ۶٪ باقی‌مانده چطور؟
در حوزه سلامت، حتی درصدهای کوچک می‌توانند بحرانی باشند.

🧠 ورود ربات‌ها به حوزه پزشکی، باید با دقت، نظارت مستمر و اخلاق حرفه‌ای همراه باشد تا جایگزینی مطمئن برای پرستاران و پزشکان باشند.

#هوش_مصنوعی #ربات_پزشکی #ربات_خونگیری #AI_in_Healthcare
@rss_ai_ir

🧠 زمین بازی نهایی برای آزمودن ایجنت‌های هوش مصنوعی – همین حالا روی GitHub

اگر واقعاً می‌خواهی استاد AI Agent بشی، فقط مقاله نخون — کدها رو اجرا کن!
یک مخزن گیت‌هاب فوق‌العاده که همه‌چیز برای یادگیری عملی و ساخت ایجنت‌های پیشرفته رو فراهم کرده:

🔹 فهرست دسته‌بندی‌شده ایجنت‌ها بر اساس نوع:
‌– ساده، RAG، چندحالته، خودگردان و...

🔹 کاربردها:
‌– تحلیل سرمایه‌گذاری، تحقیق، مدیریت سفر، راه‌اندازی محصول و...

🔹 امکانات ویژه:
‌– حلقه‌های خودمختار (Autonomous Loops)
‌– ایجنت‌های چندعاملی (Multi-Agent)
‌– اتوماسیون مرورگر و GitHub
‌– ایجنت‌هایی با قابلیت تغییر و بهبود خودکار
‌– مدل‌سازی مالی و برنامه‌ریزی full-stack

📁 ایجنت‌ها Plug & Play هستن — فقط کلون کن، اجرا بگیر و مهندسی معکوس رو شروع کن.

🔗 لینک گیت‌هاب: Awesome LLM Agents

🎯 اگه واقعاً قصد داری ایجنت بسازی، اینجا دقیقاً آزمایشگاه توئه!

#هوش_مصنوعی #عامل_هوشمند #AI_Agent #کدنویسی #یادگیری_عمیق
@rss_ai_ir

⚖️ — وکیل هوشمند تو Law ChatGPT!

♻️وقتی پای قرارداد و متن‌های حقوقی وسطه، دیگه لازم نیست همه بندها رو با ذره‌بین بخونی یا کلی پول خرج وکیل کنی.

♻️همچنین Law ChatGPT می‌تونه دقیق، سریع و خودکار اسناد حقوقی‌ات رو بررسی کنه:

🔍 قابلیت‌ها:

🔹 شناسایی بندهای پرریسک و مبهم
🔹 توضیح ساده‌ی اصطلاحات پیچیده‌ی حقوقی
🔹 پشتیبانی از فایل‌های PDF، قراردادها، توافق‌نامه‌ها و اسناد رسمی

📎 فقط کافیه فایل رو بدی بهش — اون برات خلاصه می‌کنه، هشدار می‌ده و همه‌چیزو برات قابل‌فهم می‌کنه.

🧠 دیگه لازم نیست فقط برای اینکه کسی بهت بگه “امضا نکن”، هزینه‌ سنگین پرداخت کنی!

👨‍⚖️ همین الان تستش کن:
LawChatGPT

#هوش_مصنوعی #وکیل_هوشمند #بررسی_قرارداد #AI_Law #LegalTech
@rss_ai_ir

🧠 پشته‌ی توسعه‌دهندگان RAG (بازیابی + تولید) به زبان ساده!

♻️این تصویر، نمای کاملی از ابزارها و لایه‌های مورد استفاده برای ساخت سیستم‌های RAG رو نشون می‌ده — از استخراج داده گرفته تا مدل زبانی و ارزیابی نهایی.


📌 خلاصه مهم‌ترین اجزا:
🔹 مدل‌های زبانی (LLMs):
متن‌باز: LLaMA 3.3، Mistral، Phi-4، Qwen 2.5، Gemma 3، DeepSeek
بسته: GPT (OpenAI)، Claude (Anthropic)، Gemini (Google)، Cohere، Amazon

🔹 فریم‌ورک‌ها برای پیاده‌سازی RAG:
LangChain، LlamaIndex، Haystack، Txtai

🔹 دیتابیس برداری (Vector DBs):
Chroma، Pinecone، Weaviate، Qdrant، Milvus

🔹 استخراج داده:
از وب: Crawl4AI، ScrapeGraphAI، FireCrawl
از اسناد: MegaParser، Docling، LlamaParse، ExtractThinker

🔹 مدل‌های برداری متن (Text Embedding):
SBERT، Nomic، Ollama، OpenAI، Cohere


🔹 ارزیابی عملکرد:
Giskard، Ragas، Trulens، Voyage AI
🔧 همه این ابزارها با هدف ساخت یک سیستم هوشمند RAG ترکیب می‌شن که بتونه اطلاعات رو از منابع مختلف بگیره، بفهمه، و خروجی دقیق تولید کنه.


📣 اگر می‌خوای مدل‌های Retrieval-Augmented Generation حرفه‌ای بسازی، این پشته‌ی ابزارها دقیقاً چیزیه که باید بلد باشی!


📍 آموزش‌ها و ابزارهای بیشتر در:
@rss_ai_ir
#RAG #هوش_مصنوعی #LLM #LangChain #پردازش_زبان #بردار_متن #استخراج_داده #پشته_توسعه #AItools #openai #gemini #cohere #ragstack

🤖 ربات‌ها در خرده‌فروشی چین: اولین فروشگاه ۶S رباتیک افتتاح شد!

در شهر شنژن چین، اولین فروشگاه کاملاً تخصصی ربات‌ها به سبک 6S راه‌اندازی شده؛ مفهومی نوآورانه که شامل فروش، اجاره، تعمیر، خدمات پس از فروش، مشاوره و تجربه عملی با ربات‌هاست!

📦 در این فروشگاه چه می‌بینید؟
▪️ ربات‌های صنعتی، پزشکی، آموزشی و خانگی
▪️ قطعات برای مونتاژ و ارتقاء
▪️ محصولات شرکت‌های برتر چینی با تمرکز بر قیمت مناسب و فراگیری

🎯 هدف: تبدیل ربات‌ها به ابزاری روزمره همانند گوشی یا وسایل خانگی.

🔧 بازدیدکنندگان می‌توانند با ربات‌ها تعامل واقعی داشته باشند، مشاوره بگیرند و جدیدترین فناوری‌ها را تجربه کنند.

📍 آینده خرده‌فروشی، هوشمندتر از همیشه...

#هوش_مصنوعی #رباتیک #خرده_فروشی_هوشمند #تکنولوژی
@rss_ai_ir

🎥 مایکروسافت یک بار دیگر قدرت داده‌های مصنوعی را در بینایی کامپیوتر به رخ کشید!

♻️مدل‌های بینایی کامپیوتر انسان‌محور امروزی نیازمند میلیاردها پارامتر، دیتاست‌های عظیم و هزینه‌های بالای استنتاج هستند. اما آیا می‌توان بدون صرف میلیون‌ها دلار به همان دقت رسید؟

🔍 پاسخ مثبت است:
پژوهشگران مایکروسافت نشان داده‌اند که مدل‌ها می‌توانند فقط با داده‌های مصنوعی با کیفیت بالا آموزش ببینند و دقیقاً همان نتایج را ارائه دهند!

🔧 پروژه DAViD: چارچوبی متن‌باز برای تولید انسان‌های دیجیتال با هندسه و بافت چهره دقیق.

🧠 کاربردهای کلیدی: • پیش‌بینی عمق (Depth Prediction)
• برآورد زاویه‌ی سطح (Normal Estimation)
• سگمنت‌سازی پس‌زمینه و انسان‌ها در عکس/ویدیو

🌟 چرا مهم است؟ • داده مصنوعی = لیبل‌گذاری پیکسلی بی‌نقص
• تنوع بی‌پایان از زاویه، نور، صحنه، ژست
• مقیاس‌پذیری عالی برای آموزش از صفر یا فاین‌تیون کردن

📦 مایکروسافت همه چیز را متن‌باز کرده:
✅ ۳۰۰٬۰۰۰ نمونه
✅ مدل‌های از پیش‌آموزش‌دیده
✅ کد کامل فریم‌ورک

🔗 لینک‌ها:
🔸 وب‌سایت پروژه
📄 مقاله آکادمیک
💻 کد در گیت‌هاب

🚀 اگر در حوزه بینایی کامپیوتر انسان‌محور فعالیت می‌کنید، این پروژه یک نقطه شروع قدرتمند است — حتی بدون داده واقعی.

@rss_ai_ir
#بینایی_کامپیوتر #مایکروسافت #داده_مصنوعی #CV #هوش_مصنوعی #متن_باز

😎 وقتی با این همه علم هوش مصنوعی از سر کار برمی‌گردی، حس می‌کنی یه ابرقهرمان دیجیتالی هستی!

🕺 هوش مصنوعی روی شونه‌ت
🎧 پرامپت‌ها توی ذهنت
💻 و کلی پروژه توی لپ‌تاپت!

📍 @rss_ai_ir
#زندگی_با_AI #حس_خفن #مهندس_هوش_مصنوعی #techvibes