This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🧠 گامی به سوی مغز واحد برای ربات‌ها
@rss_ai_ir
✳️تیمی از بهترین متخصصان رباتیک دنیا در حال توسعه یک مغز هوش مصنوعی واحد هستند — سیستمی که بتواند هر نوع رباتی را در هر وظیفه‌ای کنترل کند.
♻️نه صرفاً یک قطعه کد، بلکه ذهنی عمومی برای تمام جهان ماشین‌هاست.
🔧 از ربات‌های صنعتی تا انسان‌نماها، هدف ایجاد زبانی واحد برای فهم، تصمیم‌گیری و اجراست — درست مثل مغز انسان.
🌐 آینده‌ای که در آن هر ربات بدون نیاز به برنامه‌ریزی اختصاصی می‌تواند آموزش ببیند، تطبیق پیدا کند و مستقل عمل کند، حالا دور از دسترس نیست.
#رباتیک #هوش_مصنوعی #AI #اتوماسیون #فناوری_روز
@rss_ai_ir
✳️تیمی از بهترین متخصصان رباتیک دنیا در حال توسعه یک مغز هوش مصنوعی واحد هستند — سیستمی که بتواند هر نوع رباتی را در هر وظیفه‌ای کنترل کند.
♻️نه صرفاً یک قطعه کد، بلکه ذهنی عمومی برای تمام جهان ماشین‌هاست.
🔧 از ربات‌های صنعتی تا انسان‌نماها، هدف ایجاد زبانی واحد برای فهم، تصمیم‌گیری و اجراست — درست مثل مغز انسان.
🌐 آینده‌ای که در آن هر ربات بدون نیاز به برنامه‌ریزی اختصاصی می‌تواند آموزش ببیند، تطبیق پیدا کند و مستقل عمل کند، حالا دور از دسترس نیست.
#رباتیک #هوش_مصنوعی #AI #اتوماسیون #فناوری_روز
👍3🔥1👏1
📚 یکی از بهترین دوره‌های رایگان برای یادگیری تقویتی!
♻️دانشگاه UCL با همکاری DeepMind دوره‌ای ۲۰ ساعته ارائه داده که به‌جرئت میشه گفت یکی از کامل‌ترین و محبوب‌ترین منابع آموزش یادگیری تقویتی تو دنیاست.
🔍 از مفاهیم پایه مثل Q-Learning و SARSA شروع می‌کنه، بعد سراغ الگوریتم‌های پیشرفته‌تری مثل Rainbow DQN می‌ره و در ادامه مفاهیمی مثل off-policy، eligibility trace و multi-step learning رو هم با دقت آموزش می‌ده.
🎓 تا الان بیش از ۲۵۰ هزار نفر از محقق‌ها و توسعه‌دهنده‌های AI ازش استفاده کردن.
📺 ویدئوها روی یوتیوب هستن
💻 کدها و پروژه‌ها توی گیت‌هاب
🔗 لینک‌ها:
YouTube Playlist
GitHub Repo
#یادگیری_تقویتی #هوش_مصنوعی #RL #AI
@rss_ai_ir
♻️دانشگاه UCL با همکاری DeepMind دوره‌ای ۲۰ ساعته ارائه داده که به‌جرئت میشه گفت یکی از کامل‌ترین و محبوب‌ترین منابع آموزش یادگیری تقویتی تو دنیاست.
🔍 از مفاهیم پایه مثل Q-Learning و SARSA شروع می‌کنه، بعد سراغ الگوریتم‌های پیشرفته‌تری مثل Rainbow DQN می‌ره و در ادامه مفاهیمی مثل off-policy، eligibility trace و multi-step learning رو هم با دقت آموزش می‌ده.
🎓 تا الان بیش از ۲۵۰ هزار نفر از محقق‌ها و توسعه‌دهنده‌های AI ازش استفاده کردن.
📺 ویدئوها روی یوتیوب هستن
💻 کدها و پروژه‌ها توی گیت‌هاب
🔗 لینک‌ها:
YouTube Playlist
GitHub Repo
#یادگیری_تقویتی #هوش_مصنوعی #RL #AI
@rss_ai_ir
❤3🔥1👏1
🔍 تفاوت بین دوربین صنعتی (مثل Basler) و دوربین‌های معمولی چیه؟
@rss_ai_ir
خیلی از افراد فکر می‌کنن همه دوربین‌ها یکی هستن؛ اما دوربین‌های صنعتی مثل Basler برای دنیای مهندسی و صنعت طراحی شدن، نه فقط برای عکس گرفتن!
📌 تفاوت‌های اصلی:
✅ پایداری و دقت بالا
دوربین صنعتی می‌تونه ساعت‌ها بدون وقفه کار کنه، با نویز بسیار کم و ثبات فوق‌العاده در شرایط نوری مختلف.
✅ کنترل‌پذیری بالا
دوربین‌های صنعتی از طریق نرم‌افزارهایی مثل pypylon یا GenICam قابل کنترل کامل هستن؛ حتی میشه exposure، gain، trigger و بسیاری از پارامترها رو به‌صورت برنامه‌نویسی‌شده تغییر داد.
✅ سینک شدن با خط تولید
در پروژه‌های صنعتی، لازمه دوربین دقیقاً در لحظه‌ای خاص عکس بگیره؛ این کار با پورت‌های Trigger و I/O امکان‌پذیره — چیزی که دوربین‌های معمولی ندارن.
✅ سنسور حرفه‌ای
سنسور دوربین صنعتی طراحی شده برای اندازه‌گیری، پردازش تصویر، بینایی ماشین، نه فقط زیبایی عکس! به همین خاطر دقت رنگ و جزئیات در نور کم بسیار بهتره.
✅ رابط‌های صنعتی (GigE, USB3 Vision)
برخلاف دوربین‌های معمولی که اکثراً USB2 دارن، دوربین‌های Basler معمولاً از GigE یا USB3 Vision پشتیبانی می‌کنن تا سرعت بالا و انتقال بدون تأخیر داده‌ها در محیط‌های صنعتی تضمین بشه.
🚀 پس اگه دنبال دوربینی هستی که بشه روش برای کاربردهای بینایی ماشین، کنترل کیفیت، یا اتوماسیون صنعتی حساب کرد، دوربین‌های معمولی جواب نمی‌دن؛ باید بری سراغ صنعتی‌ها مثل Basler.
#بینایی_ماشین #دوربین_صنعتی #Basler #بینایی_ماشین #MachineVision #هوش_مصنوعی
@rss_ai_ir
خیلی از افراد فکر می‌کنن همه دوربین‌ها یکی هستن؛ اما دوربین‌های صنعتی مثل Basler برای دنیای مهندسی و صنعت طراحی شدن، نه فقط برای عکس گرفتن!
📌 تفاوت‌های اصلی:
✅ پایداری و دقت بالا
دوربین صنعتی می‌تونه ساعت‌ها بدون وقفه کار کنه، با نویز بسیار کم و ثبات فوق‌العاده در شرایط نوری مختلف.
✅ کنترل‌پذیری بالا
دوربین‌های صنعتی از طریق نرم‌افزارهایی مثل pypylon یا GenICam قابل کنترل کامل هستن؛ حتی میشه exposure، gain، trigger و بسیاری از پارامترها رو به‌صورت برنامه‌نویسی‌شده تغییر داد.
✅ سینک شدن با خط تولید
در پروژه‌های صنعتی، لازمه دوربین دقیقاً در لحظه‌ای خاص عکس بگیره؛ این کار با پورت‌های Trigger و I/O امکان‌پذیره — چیزی که دوربین‌های معمولی ندارن.
✅ سنسور حرفه‌ای
سنسور دوربین صنعتی طراحی شده برای اندازه‌گیری، پردازش تصویر، بینایی ماشین، نه فقط زیبایی عکس! به همین خاطر دقت رنگ و جزئیات در نور کم بسیار بهتره.
✅ رابط‌های صنعتی (GigE, USB3 Vision)
برخلاف دوربین‌های معمولی که اکثراً USB2 دارن، دوربین‌های Basler معمولاً از GigE یا USB3 Vision پشتیبانی می‌کنن تا سرعت بالا و انتقال بدون تأخیر داده‌ها در محیط‌های صنعتی تضمین بشه.
🚀 پس اگه دنبال دوربینی هستی که بشه روش برای کاربردهای بینایی ماشین، کنترل کیفیت، یا اتوماسیون صنعتی حساب کرد، دوربین‌های معمولی جواب نمی‌دن؛ باید بری سراغ صنعتی‌ها مثل Basler.
#بینایی_ماشین #دوربین_صنعتی #Basler #بینایی_ماشین #MachineVision #هوش_مصنوعی
👍3👏1👌1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🧺 ربات Figure 02 حالا می‌تونه ماشین لباسشویی رو روشن کنه و کار باهاش رو یاد بگیره!
این یعنی یک قدم دیگه به سمت ربات‌هایی که کارهای روزمره خونه رو انجام می‌دن 👕🤖
ربات با استفاده از هوش مصنوعی نه‌تنها ماشین لباسشویی رو شناسایی کرده، بلکه موفق شده مراحل روشن‌کردن و راه‌اندازی اون رو اجرا کنه — دقیقاً مثل یک انسان!
این قابلیت نشون می‌ده که چطور مدل‌های چندمنظوره مثل Figure 02 می‌تونن از تماشا و تجربه یاد بگیرن و وارد زندگی واقعی ما بشن.
📌 @rss_ai_ir
#رباتیک #هوش_مصنوعی #ربات_خانگی #Figure02 #روبات_لباسشویی #روبات_خدمتکار
این یعنی یک قدم دیگه به سمت ربات‌هایی که کارهای روزمره خونه رو انجام می‌دن 👕🤖
ربات با استفاده از هوش مصنوعی نه‌تنها ماشین لباسشویی رو شناسایی کرده، بلکه موفق شده مراحل روشن‌کردن و راه‌اندازی اون رو اجرا کنه — دقیقاً مثل یک انسان!
این قابلیت نشون می‌ده که چطور مدل‌های چندمنظوره مثل Figure 02 می‌تونن از تماشا و تجربه یاد بگیرن و وارد زندگی واقعی ما بشن.
📌 @rss_ai_ir
#رباتیک #هوش_مصنوعی #ربات_خانگی #Figure02 #روبات_لباسشویی #روبات_خدمتکار
👍5👏1👌1
🔧 مدل جدید Mistral برای برنامه‌نویسی سازمانی معرفی شد!
شرکت Mistral با معرفی اکوسیستم کامل توسعه نرم‌افزار، حالا رقیب جدی GitHub Copilot محسوب میشه. هسته این سیستم، مدل‌های خانواده Codestral هستن — به‌ویژه نسخه جدید Codestral 25.08.
📌 بهبودهای کلیدی:
♻️افزایش ۳۰٪ در پذیرش تکمیل خودکار کد توسط توسعه‌دهنده‌ها
♻️افزایش ۱۰٪ در مقدار کدی که بعد از پیشنهاد حفظ میشه
♻️کاهش ۵۰٪ در تولید کدهای طولانی و اشتباه
♻️در حالت چت هم عملکرد بهتر شده؛ طبق ارزیابی IF Eval v8 و آزمون MultiplE، دقت و مهارت برنامه‌نویسی این مدل حدود ۵٪ افزایش داشته.
🔍 مرحله بعدی: جستجوی معنایی در کل پروژه مدل Codestral Embed برای تولید امبدینگ برداری اختصاصی کد طراحی شده. طبق تست‌های واقعی بازیابی کد، از امبدینگ‌های OpenAI و Cohere بهتر عمل می‌کنه. حتی امکان تنظیم ابعاد امبدینگ (تا ۲۵۶ بعد با INT8) هم فراهمه.
🛠 وقتی بافت مرتبط پیدا شد، نوبت به Agentها می‌رسه: سیستم Devstral برای انجام کارهایی مثل ری‌فکتور، تولید تست و ساخت Pull Request فعاله. مدل Devstral Small روی یک GPU مثل RTX 4090 یا Mac با ۳۲GB RAM اجرا میشه.
نتایج بنچمارک SWE-Bench:
Devstral Small: امتیاز ۵۳.۶٪
Devstral Medium: امتیاز ۶۱.۶٪
(بالاتر از Claude 3.5 و GPT-4.1-mini)
🧩 همه این قابلیت‌ها در افزونه Mistral Code برای IDEهای JetBrains و VS Code قابل استفاده‌ست. افزونه نه‌تنها کد رو کامل می‌کنه، بلکه وظایف تکراری مثل نوشتن commit یا docstring رو با کمک Devstral انجام می‌ده.
✳️قابلیت‌ها:
♻️پشتیبانی از Git diff و تاریخچه ترمینال
♻️جستجوی معنایی
استفاده محلی یا ابری با امنیت سازمانی (SSO، audit log، بدون تلِمتری اجباری)
📌 @rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #برنامه‌نویسی #کد_اتوماتیک #Mistral #Codestral #Devstral
شرکت Mistral با معرفی اکوسیستم کامل توسعه نرم‌افزار، حالا رقیب جدی GitHub Copilot محسوب میشه. هسته این سیستم، مدل‌های خانواده Codestral هستن — به‌ویژه نسخه جدید Codestral 25.08.
📌 بهبودهای کلیدی:
♻️افزایش ۳۰٪ در پذیرش تکمیل خودکار کد توسط توسعه‌دهنده‌ها
♻️افزایش ۱۰٪ در مقدار کدی که بعد از پیشنهاد حفظ میشه
♻️کاهش ۵۰٪ در تولید کدهای طولانی و اشتباه
♻️در حالت چت هم عملکرد بهتر شده؛ طبق ارزیابی IF Eval v8 و آزمون MultiplE، دقت و مهارت برنامه‌نویسی این مدل حدود ۵٪ افزایش داشته.
🔍 مرحله بعدی: جستجوی معنایی در کل پروژه مدل Codestral Embed برای تولید امبدینگ برداری اختصاصی کد طراحی شده. طبق تست‌های واقعی بازیابی کد، از امبدینگ‌های OpenAI و Cohere بهتر عمل می‌کنه. حتی امکان تنظیم ابعاد امبدینگ (تا ۲۵۶ بعد با INT8) هم فراهمه.
🛠 وقتی بافت مرتبط پیدا شد، نوبت به Agentها می‌رسه: سیستم Devstral برای انجام کارهایی مثل ری‌فکتور، تولید تست و ساخت Pull Request فعاله. مدل Devstral Small روی یک GPU مثل RTX 4090 یا Mac با ۳۲GB RAM اجرا میشه.
نتایج بنچمارک SWE-Bench:
Devstral Small: امتیاز ۵۳.۶٪
Devstral Medium: امتیاز ۶۱.۶٪
(بالاتر از Claude 3.5 و GPT-4.1-mini)
🧩 همه این قابلیت‌ها در افزونه Mistral Code برای IDEهای JetBrains و VS Code قابل استفاده‌ست. افزونه نه‌تنها کد رو کامل می‌کنه، بلکه وظایف تکراری مثل نوشتن commit یا docstring رو با کمک Devstral انجام می‌ده.
✳️قابلیت‌ها:
♻️پشتیبانی از Git diff و تاریخچه ترمینال
♻️جستجوی معنایی
استفاده محلی یا ابری با امنیت سازمانی (SSO، audit log، بدون تلِمتری اجباری)
📌 @rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #برنامه‌نویسی #کد_اتوماتیک #Mistral #Codestral #Devstral
👍2🔥1👏1
📦 کتابخانه LangExtract از گوگل؛ استخراج ساختار از متن به کمک هوش مصنوعی
🔍 گوگل به‌تازگی از LangExtract رونمایی کرده؛ یک کتابخانه اپن‌سورس پایتون برای استخراج اطلاعات ساختار‌یافته از متون بلند، با بهره‌گیری از مدل‌های LLM مثل Gemini.
📌 ویژگی‌های برجسته LangExtract:
✅ ردیابی دقیق منبع اطلاعات:
هر داده‌ای که استخراج میشود (مثل نام، تاریخ یا دوز دارو)، به مکان دقیق آن در متن اصلی اشاره دارد. این یعنی می‌توان منشأ دقیق اطلاعات را بررسی کرد.
✅ فرمت خروجی قابل‌اعتماد و مشخص:
با استفاده از چند مثال و تعیین ساختار موردنظر، خروجی همیشه فرمتی منسجم و قابل‌پیش‌بینی دارد.
✅ پشتیبانی از متون بسیار طولانی:
متن‌ها به بخش‌هایی تقسیم شده و به‌صورت موازی پردازش می‌شوند. این باعث افزایش دقت و مقیاس‌پذیری در داده‌های سنگین میشود.
✅ نمایش گرافیکی HTML:
با خروجی تعاملی HTML می‌توانید هزاران برچسب استخراج‌شده را در متن به‌صورت بصری بررسی کنید.
✅ سازگار با LLMهای مختلف:
گرچه توسط گوگل توسعه یافته، اما فقط محدود به Gemini نیست. می‌توانید از مدل‌های دیگر به‌صورت محلی یا ابری استفاده کنید.
✅ قابلیت غنی‌سازی با دانش عمومی مدل‌ها:
بعضی داده‌ها ممکن است از "دانش درونی" مدل استخراج شوند؛ مثلاً اطلاعاتی که صراحتاً در متن نیست اما مدل بر اساس دانش عمومی خود پیشنهاد می‌دهد.
🔬 کاربرد اصلی اولیه: تحلیل گزارش‌های پزشکی گوگل در دمو RadExtract نشان داده که این ابزار چگونه می‌تواند از گزارش‌های رادیولوژی، داده‌های مهم را استخراج و ساختاردهی کند.
🧪 دمو آنلاین: RadExtract در Hugging Face
📚 توضیح رسمی: مقاله وبلاگ گوگل
💾 سورس‌کد: LangExtract در گیت‌هاب
🔖 لایسنس: Apache 2.0
@rss_ai_ir
#استخراج_اطلاعات #هوش_مصنوعی #Google #LangExtract #LLM #پردازش_زبان_طبیعی
🔍 گوگل به‌تازگی از LangExtract رونمایی کرده؛ یک کتابخانه اپن‌سورس پایتون برای استخراج اطلاعات ساختار‌یافته از متون بلند، با بهره‌گیری از مدل‌های LLM مثل Gemini.
📌 ویژگی‌های برجسته LangExtract:
✅ ردیابی دقیق منبع اطلاعات:
هر داده‌ای که استخراج میشود (مثل نام، تاریخ یا دوز دارو)، به مکان دقیق آن در متن اصلی اشاره دارد. این یعنی می‌توان منشأ دقیق اطلاعات را بررسی کرد.
✅ فرمت خروجی قابل‌اعتماد و مشخص:
با استفاده از چند مثال و تعیین ساختار موردنظر، خروجی همیشه فرمتی منسجم و قابل‌پیش‌بینی دارد.
✅ پشتیبانی از متون بسیار طولانی:
متن‌ها به بخش‌هایی تقسیم شده و به‌صورت موازی پردازش می‌شوند. این باعث افزایش دقت و مقیاس‌پذیری در داده‌های سنگین میشود.
✅ نمایش گرافیکی HTML:
با خروجی تعاملی HTML می‌توانید هزاران برچسب استخراج‌شده را در متن به‌صورت بصری بررسی کنید.
✅ سازگار با LLMهای مختلف:
گرچه توسط گوگل توسعه یافته، اما فقط محدود به Gemini نیست. می‌توانید از مدل‌های دیگر به‌صورت محلی یا ابری استفاده کنید.
✅ قابلیت غنی‌سازی با دانش عمومی مدل‌ها:
بعضی داده‌ها ممکن است از "دانش درونی" مدل استخراج شوند؛ مثلاً اطلاعاتی که صراحتاً در متن نیست اما مدل بر اساس دانش عمومی خود پیشنهاد می‌دهد.
🔬 کاربرد اصلی اولیه: تحلیل گزارش‌های پزشکی گوگل در دمو RadExtract نشان داده که این ابزار چگونه می‌تواند از گزارش‌های رادیولوژی، داده‌های مهم را استخراج و ساختاردهی کند.
🧪 دمو آنلاین: RadExtract در Hugging Face
📚 توضیح رسمی: مقاله وبلاگ گوگل
💾 سورس‌کد: LangExtract در گیت‌هاب
🔖 لایسنس: Apache 2.0
@rss_ai_ir
#استخراج_اطلاعات #هوش_مصنوعی #Google #LangExtract #LLM #پردازش_زبان_طبیعی
❤2👍1🙏1
❓ در یک سیستم اینترنت اشیاء (IoT)، چرا استفاده از پروتکل MQTT در مقایسه با HTTP رایج‌تر و مناسب‌تر است؟
Anonymous Quiz
6%
چون MQTT تنها در شبکه‌های سیمی قابل استفاده است و از تداخل سیگنال جلوگیری می‌کند
24%
چون MQTT به احراز هویت نیاز ندارد و در نتیجه پیاده‌سازی ساده‌تری دارد
53%
چون MQTT دارای ساختار Pub/Sub بوده و ارتباطات سبک، کم‌تاخیر و مداوم را ممکن می‌سازد
18%
چون MQTT از پردازنده گرافیکی برای رمزنگاری پیام‌ها استفاده می‌کند و امن‌تر است
❤3👍1🙏1
⚡️ مدل جدید Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct معرفی شد!
نسخه‌ای قدرتمند و بهینه‌شده از خانواده Qwen3-Coder برای تولید هوشمندانه کد:
🔹 دقت بالا در تولید کد + سرعت رعدآسا
🔹 حافظه کانتکست: 256K (و تا 1M با تکنیک YaRN)
🔹 ترکیب آموزش اولیه و پس‌آموزش
🔹 ۳۰.۵ میلیارد پارامتر (با ۳.۳ میلیارد پارامتر فعال)
🔹 مدل Mixture of Experts با ۱۲۸ متخصص (فقط ۸ فعال در هر مرحله → کارایی بیشتر)
🔹 بهینه‌شده برای زبان‌های Qwen Code, Cline, Roo Code, Kilo Code و...
🔹 پشتیبانی از فراخوانی توابع (function calling) و اجرای Agentها
🔐 لایسنس: Apache 2.0 (کاملاً متن‌باز)
---
🎯 نسخه‌ای عالی برای توسعه‌دهندگان، پروژه‌های LLM و کاربردهای برنامه‌نویسی حرفه‌ای.
📥 لینک‌ها:
💬 گفت‌وگو با مدل: [chat.qwen.ai](https://chat.qwen.ai)
🤗 HuggingFace: (https://hf.co/Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct)
🔧 سورس کد: (https://github.com/QwenLM/qwen-code)
🌐 ModelScope: (https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct)
📡 @rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #برنامه_نویسی #Qwen #opensource #LLM #کدژنراتور #AI
نسخه‌ای قدرتمند و بهینه‌شده از خانواده Qwen3-Coder برای تولید هوشمندانه کد:
🔹 دقت بالا در تولید کد + سرعت رعدآسا
🔹 حافظه کانتکست: 256K (و تا 1M با تکنیک YaRN)
🔹 ترکیب آموزش اولیه و پس‌آموزش
🔹 ۳۰.۵ میلیارد پارامتر (با ۳.۳ میلیارد پارامتر فعال)
🔹 مدل Mixture of Experts با ۱۲۸ متخصص (فقط ۸ فعال در هر مرحله → کارایی بیشتر)
🔹 بهینه‌شده برای زبان‌های Qwen Code, Cline, Roo Code, Kilo Code و...
🔹 پشتیبانی از فراخوانی توابع (function calling) و اجرای Agentها
🔐 لایسنس: Apache 2.0 (کاملاً متن‌باز)
---
🎯 نسخه‌ای عالی برای توسعه‌دهندگان، پروژه‌های LLM و کاربردهای برنامه‌نویسی حرفه‌ای.
📥 لینک‌ها:
💬 گفت‌وگو با مدل: [chat.qwen.ai](https://chat.qwen.ai)
🤗 HuggingFace: (https://hf.co/Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct)
🔧 سورس کد: (https://github.com/QwenLM/qwen-code)
🌐 ModelScope: (https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct)
📡 @rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #برنامه_نویسی #Qwen #opensource #LLM #کدژنراتور #AI
🔥4👍1🙏1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🤖 دستیار هوشمند دسکتاپ با قدرت AI: Neural Agent
یک پروژه متن‌باز فوق‌العاده که کنترل کامل سیستم شما را به یک عامل هوشمند می‌سپارد!
✨ امکانات برجسته:
🔹 جستجوی فایل‌ها، وب‌گردی، پر کردن فرم‌ها، ارسال ایمیل و ده‌ها وظیفه‌ی دیگر
🔹 پشتیبانی از مدل‌های قدرتمند مانند Claude، GPT-4، Azure OpenAI و Bedrock
🔹 رابط کاربری مینیمال و یک نوار فرمان ساده برای اجرای سریع دستورات
🔹 نصب آسان با API کاربردی و راهنمای گام‌به‌گام
📦 در حین کدنویسی، طراحی یا تفکر، کارهای روتین را به عامل هوشمند بسپارید.
📥 دریافت از گیت‌هاب:
👉 [github.com/withneural/neuralagent](github)
📡 @rss_ai_ir
\#هوش_مصنوعی #عامل_هوشمند #NeuralAgent #کامپیوتر #دستیار_دیجیتال #opensource
یک پروژه متن‌باز فوق‌العاده که کنترل کامل سیستم شما را به یک عامل هوشمند می‌سپارد!
✨ امکانات برجسته:
🔹 جستجوی فایل‌ها، وب‌گردی، پر کردن فرم‌ها، ارسال ایمیل و ده‌ها وظیفه‌ی دیگر
🔹 پشتیبانی از مدل‌های قدرتمند مانند Claude، GPT-4، Azure OpenAI و Bedrock
🔹 رابط کاربری مینیمال و یک نوار فرمان ساده برای اجرای سریع دستورات
🔹 نصب آسان با API کاربردی و راهنمای گام‌به‌گام
📦 در حین کدنویسی، طراحی یا تفکر، کارهای روتین را به عامل هوشمند بسپارید.
📥 دریافت از گیت‌هاب:
👉 [github.com/withneural/neuralagent](github)
📡 @rss_ai_ir
\#هوش_مصنوعی #عامل_هوشمند #NeuralAgent #کامپیوتر #دستیار_دیجیتال #opensource
👍2🔥2🙏1
📢 اگه به هوش مصنوعی علاقه داری، دیگه وقتشه جدی بگیری!
🚀 سرعت رشد هوش مصنوعی به‌قدری بالاست که هر روز ابزارها، مدل‌ها و فرصت‌های جدیدی معرفی می‌شن. از مدل‌های مولد متن و تصویر گرفته تا عامل‌های خودمختار و پردازش زنده ویدیو — دنیا داره عوض میشه!
🧠 کسانی که امروز یاد می‌گیرن، فردا سازنده‌ی مسیر آینده هستن. مهم نیست برنامه‌نویس باشی یا فقط کنجکاو، این موج فرصتیه که نباید از دستش بدی.
✅ از همین امروز: – یادگیری پایه‌های AI و یادگیری ماشین رو شروع کن
– با ابزارهای مولد مثل ChatGPT، Midjourney، Runway کار کن
– و هر روز فقط ۳۰ دقیقه وقت بذار برای یادگیری
🔒 عقب موندن از این تحول، مثل جا موندن از اینترنت در دهه ۹۰ـه!
📡 دنبال کن @rss_ai_ir برای آموزش‌ها، اخبار داغ و مسیر یادگیری منظم برای ورود به دنیای AI
🌍 آینده از آنِ کسانی‌ست که از همین حالا شروع می‌کنن.
#هوش_مصنوعی #AI #آینده_کار #یادگیری #فناوری #chatgpt #ماشین_لرنینگ
🚀 سرعت رشد هوش مصنوعی به‌قدری بالاست که هر روز ابزارها، مدل‌ها و فرصت‌های جدیدی معرفی می‌شن. از مدل‌های مولد متن و تصویر گرفته تا عامل‌های خودمختار و پردازش زنده ویدیو — دنیا داره عوض میشه!
🧠 کسانی که امروز یاد می‌گیرن، فردا سازنده‌ی مسیر آینده هستن. مهم نیست برنامه‌نویس باشی یا فقط کنجکاو، این موج فرصتیه که نباید از دستش بدی.
✅ از همین امروز: – یادگیری پایه‌های AI و یادگیری ماشین رو شروع کن
– با ابزارهای مولد مثل ChatGPT، Midjourney، Runway کار کن
– و هر روز فقط ۳۰ دقیقه وقت بذار برای یادگیری
🔒 عقب موندن از این تحول، مثل جا موندن از اینترنت در دهه ۹۰ـه!
📡 دنبال کن @rss_ai_ir برای آموزش‌ها، اخبار داغ و مسیر یادگیری منظم برای ورود به دنیای AI
🌍 آینده از آنِ کسانی‌ست که از همین حالا شروع می‌کنن.
#هوش_مصنوعی #AI #آینده_کار #یادگیری #فناوری #chatgpt #ماشین_لرنینگ
🔥5👏1🙏1
❓ در معماری ایجنت‌های هوشمند، کدام ویژگی زیر برای تعریف یک ایجنت واکنشی ساده (Reactive Agent) صادق است؟
Anonymous Quiz
30%
ایجنت دارای حافظه بلندمدت بوده و برنامه‌ریزی آینده‌نگر انجام می‌دهد
50%
ایجنت بر اساس نگاشت سادهٔ وضعیت → عمل، بدون مدل داخلی از محیط تصمیم‌گیری می‌کند
20%
ایجنت از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی برای به‌روزرسانی استراتژی خود استفاده می‌کند
0%
ایجنت توانایی تعامل با چند محیط مجزا به‌صورت هم‌زمان دارد
👍2🔥1🙏1
💥 پست تخصصی: AlphaEarth — آیندهٔ تصویربرداری زمین با هوش مصنوعی
🌍🔍 تا حالا Sentinel باز کردی و فقط ابر دیدی؟ یا داده‌های SAR و LiDAR رو خواستی کنار هم بذاری و هفته‌ها درگیر شدی؟
دیروز DeepMind اومد و گفت: بســه!
معرفی شد: AlphaEarth Foundations — یک موتور هوش مصنوعی که از انبوه داده‌های خام (اپتیکی، راداری، لایدار، اقلیم...) برای هر سلول ۱۰×۱۰ متر، یک بردار ۶۴ بعدی می‌سازه.
✨ مثل Night Sight — اما نه برای موبایل، برای کل سیاره!
مدلی که جاهای ابری یا ناقص رو کامل می‌کنه و داده‌ها رو ۱۶ برابر فشرده می‌سازه — آماده برای یادگیری ماشین.
📦 چی داخل این پیکسل هوشمند هست؟
♻️ارتفاع و توپوگرافی
♻️رطوبت خاک
♻️نوع و متریال سازه‌ها
♻️چرخه فصلی گیاهان
♻️و ده‌ها ویژگی مفید دیگه...
🚀 مزایا برای پژوهشگرها و فعالان داده:
♻️فقط 64 مقدار float برای شروع مدل PyTorch
♻️جستجوی شباهت اقلیمی-شهری
♻️تحلیل تغییرات بین سال‌ها (مثلاً از ۲۰۱۹ تا ۲۰۲۴)
🎯 آینده؟ AlphaEarth قراره با Gemini LLM ترکیب شه. فقط بگو: «جاهایی رو نشون بده که برداشت سویا توی خشکسالی افت کرده ولی جنگل‌زدایی نشده»
— و نقشهٔ تعاملی تحویل بگیر! 🌐
📌 پایگاه داده آماده در Google Earth Engine: SATELLITE_EMBEDDING/V1/ANNUAL
سیاره حالا یک عکس هوشمنده — و ما ژئوکدهایی داریم که آماده ماجراجویی ML هستن.
📎 منبع: DeepMind
🔗 @rss_ai_ir
---
#هوش_مصنوعی #پردازش_تصویر #ژئوانفورماتیک #EarthEngine #ماشین_لرنینگ #مدل_زبان_بزرگ #ماهواره #هوش_فضایی #فناوری_نوین #DeepMind #AlphaEarth #داده_فضایی #تحلیل_اقلیمی #ML4Earth #ژئودیتا #PyTorch #SatelliteImagery #AI4Science
🌍🔍 تا حالا Sentinel باز کردی و فقط ابر دیدی؟ یا داده‌های SAR و LiDAR رو خواستی کنار هم بذاری و هفته‌ها درگیر شدی؟
دیروز DeepMind اومد و گفت: بســه!
معرفی شد: AlphaEarth Foundations — یک موتور هوش مصنوعی که از انبوه داده‌های خام (اپتیکی، راداری، لایدار، اقلیم...) برای هر سلول ۱۰×۱۰ متر، یک بردار ۶۴ بعدی می‌سازه.
✨ مثل Night Sight — اما نه برای موبایل، برای کل سیاره!
مدلی که جاهای ابری یا ناقص رو کامل می‌کنه و داده‌ها رو ۱۶ برابر فشرده می‌سازه — آماده برای یادگیری ماشین.
📦 چی داخل این پیکسل هوشمند هست؟
♻️ارتفاع و توپوگرافی
♻️رطوبت خاک
♻️نوع و متریال سازه‌ها
♻️چرخه فصلی گیاهان
♻️و ده‌ها ویژگی مفید دیگه...
🚀 مزایا برای پژوهشگرها و فعالان داده:
♻️فقط 64 مقدار float برای شروع مدل PyTorch
♻️جستجوی شباهت اقلیمی-شهری
♻️تحلیل تغییرات بین سال‌ها (مثلاً از ۲۰۱۹ تا ۲۰۲۴)
🎯 آینده؟ AlphaEarth قراره با Gemini LLM ترکیب شه. فقط بگو: «جاهایی رو نشون بده که برداشت سویا توی خشکسالی افت کرده ولی جنگل‌زدایی نشده»
— و نقشهٔ تعاملی تحویل بگیر! 🌐
📌 پایگاه داده آماده در Google Earth Engine: SATELLITE_EMBEDDING/V1/ANNUAL
سیاره حالا یک عکس هوشمنده — و ما ژئوکدهایی داریم که آماده ماجراجویی ML هستن.
📎 منبع: DeepMind
🔗 @rss_ai_ir
---
#هوش_مصنوعی #پردازش_تصویر #ژئوانفورماتیک #EarthEngine #ماشین_لرنینگ #مدل_زبان_بزرگ #ماهواره #هوش_فضایی #فناوری_نوین #DeepMind #AlphaEarth #داده_فضایی #تحلیل_اقلیمی #ML4Earth #ژئودیتا #PyTorch #SatelliteImagery #AI4Science
❤2👍1🔥1
🔍 چطور با هوش مصنوعی همگام شویم؟ با ذهنیت T-Shaped!
💡 لازم نیست در همه زمینه‌های هوش مصنوعی استاد باشید! کافیست یک متخصص T-Shaped باشید:
📏 یعنی چی؟
🔹 خط افقی T: آشنایی کلی با حوزه‌های مختلف هوش مصنوعی (یادگیری ماشین، بینایی ماشین، NLP، شبکه‌های عصبی، الگوریتم‌ها و...)
🔹 خط عمودی T: تخصص عمیق در یک یا دو زمینه که به کار و علاقه‌تان مربوط است (مثلاً بینایی ماشین صنعتی یا مدل‌سازی زبانی)
🎯 چرا این مدل مفید است؟
✅ به‌روز ماندن در یک دنیای سریع‌التغییر
✅ همکاری مؤثر با تیم‌های چند‌تخصصی
✅ یادگیری سریع‌تر تکنولوژی‌های جدید
🤖 مثال واقعی:
اگر در بینایی ماشین عمیق هستید، خوب است با زبان‌های برنامه‌نویسی، یادگیری عمیق، دیتابیس، و حتی اصول UX* هم آشنا باشید تا پروژه‌های واقعی را بهتر اجرا کنید.
🚀 پس لازم نیست همه‌چیزدان باشید، بلکه هوشمندانه یاد بگیرید:
پهن بیاموز، عمیق نفوذ کن.
@rss_ai_ir — همراه هوش‌های آینده‌شناس 💼🧠
💡 لازم نیست در همه زمینه‌های هوش مصنوعی استاد باشید! کافیست یک متخصص T-Shaped باشید:
📏 یعنی چی؟
🔹 خط افقی T: آشنایی کلی با حوزه‌های مختلف هوش مصنوعی (یادگیری ماشین، بینایی ماشین، NLP، شبکه‌های عصبی، الگوریتم‌ها و...)
🔹 خط عمودی T: تخصص عمیق در یک یا دو زمینه که به کار و علاقه‌تان مربوط است (مثلاً بینایی ماشین صنعتی یا مدل‌سازی زبانی)
🎯 چرا این مدل مفید است؟
✅ به‌روز ماندن در یک دنیای سریع‌التغییر
✅ همکاری مؤثر با تیم‌های چند‌تخصصی
✅ یادگیری سریع‌تر تکنولوژی‌های جدید
🤖 مثال واقعی:
اگر در بینایی ماشین عمیق هستید، خوب است با زبان‌های برنامه‌نویسی، یادگیری عمیق، دیتابیس، و حتی اصول UX* هم آشنا باشید تا پروژه‌های واقعی را بهتر اجرا کنید.
🚀 پس لازم نیست همه‌چیزدان باشید، بلکه هوشمندانه یاد بگیرید:
پهن بیاموز، عمیق نفوذ کن.
@rss_ai_ir — همراه هوش‌های آینده‌شناس 💼🧠
❤2👍2🙏1