🔍 ۵۰۰ پروژه عامل‌محور هوش مصنوعی در GitHub!
اگه دنبال پروژه‌های واقعی، عملیاتی و آینده‌محور در زمینه Agent AI هستی، این گنج رو از دست نده 👇
📦 GitHub:
https://github.com/ashishpatel26/500-AI-Agents-Projects
📌 چی داخلشه؟
✅ بیش از ۵۰۰ پروژه‌ متن‌باز هوش مصنوعی در صنایع مختلف (پزشکی، مالی، آموزش، فروش و...)
✅ بر پایه‌ی فریم‌ورک‌هایی مثل CrewAI، AutoGen، LangGraph و Agno
✅ طبقه‌بندی‌شده، با لینک مستقیم به کد، توضیحات کامل و به‌روز
✅ مناسب برای توسعه‌دهندگان، پژوهشگران، مدرسان و حتی سرمایه‌گذاران AI
📊 فقط یه لیست نیست — یه نقشه راه برای آینده‌ی عامل‌های هوشمند!
🧠 اگه می‌خوای بفهمی هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۵ چجوری در صنعت استفاده میشه، این پروژه‌ها نقطه شروع فوق‌العاده‌ای هستن.

📡 @rss_ai_ir

#هوش_مصنوعی #AI_agents #GitHub #هوش_عامل‌محور #پروژه_AI #OpenSource #AI2025

🧠 هوش مصنوعی هم مثل مغز ما فکر می‌کنه؟ سریع یا آهسته؟ 🧠

تاحالا به این فکر کردین که چطور بعضی کارها رو سریع و بدون فکر انجام می‌دیم (مثل شناختن دوست‌مون تو خیابون) ولی برای بعضی کارهای دیگه (مثل حل یه مسئله ریاضی سخت) کلی باید تمرکز کنیم؟ 🤔

روانشناس معروف، دنیل کانمن، میگه مغز ما دو تا سیستم فکری داره:

1️⃣ سیستم ۱ (سریع و غریزی): مثل یه خلبان خودکار! ✈️ سریع، احساسی و ناخودآگاه. اکثر هوش‌های مصنوعی امروزی (مثل همین چت‌بات‌ها) از این سیستم استفاده می‌کنن. اونا الگوها رو خیلی خوب تشخیص میدن ولی ممکنه اشتباه کنن!

2️⃣ سیستم ۲ (آهسته و منطقی): مثل یه کارآگاه دقیق! 🕵️‍♂️ کند، محاسباتی و نیازمند تمرکز. این سیستم برای حل مسائل پیچیده و استدلال کردنه.

---

🤖 حالا "هوش مصنوعی سیستم ۲" یعنی چی؟ 🤖

دانشمندان دارن تلاش می‌کنن هوش مصنوعی‌ای بسازن که مثل سیستم ۲ مغز ما عمل کنه! یعنی:

✅ استدلال کنه: مسائل رو مرحله به مرحله و منطقی حل کنه.
✅ برنامه‌ریزی کنه: برای رسیدن به هدف، بهترین راه رو پیدا کنه.
✅ دروغ نگه: اطلاعات غلط و "توهم" نداشته باشه و بشه بهش اعتماد کرد.💯

این یعنی جهش بزرگ بعدی در دنیای AI! 🚀 هوش مصنوعی‌ای که فقط الگوها رو تکرار نمی‌کنه، بلکه واقعاً می‌فهمه و استدلال می‌کنه.

#هوش_مصنوعی #سیستم۲ #تفکر #تکنولوژی #علم #AI #System2

@rss_ai_ir

📚 علاقه‌مند به کاوش عمیق‌تر در دنیای "هوش مصنوعی سیستم ۲" هستید؟ 📚

اگر توضیحات قبلی برایتان جالب بوده و دوست دارید به دنیای علمی و تحقیقاتی این حوزه وارد شوید، این پست برای شماست! در اینجا چند مقاله و منبع کلیدی را معرفی می‌کنیم که مسیر آینده‌ی هوش مصنوعی را شکل می‌دهند. 🤓👇

---

1️⃣ کتاب بنیادین: "تفکر، سریع و آهسته"
✍️ نویسنده: دانیل کانمن (Daniel Kahneman)
💡 چرا بخوانیم؟ این کتاب سنگ بنای اصلی است. برای درک کامل بحث "سیستم ۱ و ۲" در هوش مصنوعی، ابتدا باید با منبع الهام آن در روانشناسی شناختی آشنا شوید. خواندن آن برای هر علاقه‌مند به هوش و تصمیم‌گیری ضروری است.

---

2️⃣ مقاله کلیدی: "System 2 Consciousness"
✍️ نویسنده: یوشوا بنجیو (Yoshua Bengio)، از پدرخوانده‌های یادگیری عمیق
🌐 چرا بخوانیم؟ بنجیو در این مقاله استدلال می‌کند که جهش بزرگ بعدی در AI، ساختن مدل‌هایی با توانایی‌های شناختی سطح بالا (مانند استدلال و آگاهی) مشابه سیستم ۲ انسان است. او یک چارچوب تئوریک برای رسیدن به این هدف ارائه می‌دهد. این مقاله دید شما را نسبت به آینده AI تغییر می‌دهد.

---

3️⃣ مقاله الهام‌بخش: "Reconciling modern machine learning and the symbolic approach to AI"
✍️ نویسندگان: Gary Marcus و Ernest Davis
🧠 چرا بخوانیم؟ این مقاله به یکی از چالش‌های اصلی می‌پردازد: چگونه می‌توان قدرت تشخیص الگوی یادگیری عمیق (سیستم ۱) را با قدرت استدلال منطق نمادین (یک رویکرد قدیمی‌تر اما قدرتمند در AI) ترکیب کرد؟ این ترکیب، کلید رسیدن به هوش مصنوعی سیستم ۲ است.

---

4️⃣ مفهوم عملی: "Chain-of-Thought Prompting"
✍️ محققان گوگل
🛠 چرا مهم است؟ این یک مقاله‌ی تحقیقی است که نشان می‌دهد اگر از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) بخواهیم "مراحل فکر کردنشان" را بنویسند، عملکردشان در مسائل منطقی و ریاضی به شدت بهبود می‌یابد. این تکنیک، یک شبیه‌سازی عملی و ساده از تفکر سیستم ۲ برای مدل‌های فعلی است و نشان می‌دهد که در مسیر درستی قرار داریم.

---

این منابع نقطه‌ی شروع فوق‌العاده‌ای برای درک عمیق‌تر چالش‌ها و چشم‌اندازهای ساخت هوش مصنوعی با قابلیت استدلال واقعی هستند. 🚀

#مقاله #تحقیق #هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #سیستم۲ #دنیل_کانمن #یوشوا_بنجیو #علم_داده #AI #System2 #Research
@rss_ai_ir

🧠 Connected Papers — نقشه‌ راه مقاله‌خوانی علمی با هوش مصنوعی!

📚 دیگه لازم نیست بین هزاران مقاله گم بشی!
اگه یه مقاله خوب پیدا کردی ولی نمی‌دونی قبل و بعدش چی بخونی، Connected Papers دقیقاً برای تو ساخته شده:

🔗 [لینک سایت](https://www.connectedpapers.com)

---

📌 چی کار می‌کنه؟
با وارد کردن عنوان یا DOI یک مقاله علمی:

🔹 یک گراف هوشمند از مقالات مرتبط می‌سازه (نه صرفاً مقاله‌هایی که به هم رفرنس دادن)
🔹 گراف به‌شکل تصویری (interactive) نشون می‌ده چه مقاله‌هایی به این تحقیق نزدیک هستن
🔹 مقالات پایه، قدیمی، جدید، هم‌موضوع و الهام‌گرفته رو برات طبقه‌بندی می‌کنه
🔹 مناسب برای مرور ادبیات (literature review)، پیدا کردن ایده‌ پژوهشی، یا ساخت پیش‌زمینه مقاله

---

📊 برتری‌های کلیدی:

✅ برخلاف Google Scholar فقط به ارجاع نگاه نمی‌کنه، بلکه از مدل‌های معنایی برای سنجش «شباهت مفهومی» استفاده می‌کنه
✅ هر گراف از یک مقاله شروع می‌شه و تا ۲۵ مقاله مشابه (و ۲۵ مقاله جدید) گسترش پیدا می‌کنه
✅ رابط کاربری ساده، ولی خروجی علمی بسیار دقیق و حرفه‌ای

---

🎯 به درد کی می‌خوره؟

🔹 دانشجوی ارشد و دکتری که دنبال مقاله‌های پایه هست
🔹 پژوهشگری که می‌خواد سریع گپ پژوهشی پیدا کنه
🔹 استاد یا راهنمایی که دنبال منابع تدریس بروز و مرتبط می‌گرده
🔹 هر کسی که می‌خواد با زمان کم، فهم عمیقی از یک حوزه علمی پیدا کنه

---

📡 اگه هنوز این ابزار شگفت‌انگیز رو امتحان نکردی، همین حالا یکی از مقاله‌های مورد علاقت رو داخلش جستجو کن و ببین چه گنجی منتظرته 👇
🔗 [https://www.connectedpapers.com](https://www.connectedpapers.com)

🧠 @rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #ConnectedPapers #پژوهش #جستجوی_مقاله #تحقیقات_علمی #AI_Tools #یادگیری_عمیق

🎉 سام آلتمن: طوفانی از محصولات جدید در راه است!

🔻 در توییتی رسمی، سام آلتمن (مدیرعامل OpenAI) اعلام کرد که طی چند ماه آینده شاهد انتشار مجموعه‌ای از مدل‌ها و محصولات جدید خواهیم بود:

---

🧠 مدل‌های جدید:

▪️مدل GPT-5 (مدل پرچمدار آینده)
▪️ مدل‌های Open-Weight (احتمالاً متن‌باز یا نیمه‌باز)
▪️ مدل داخلی IMO (مدلی مخصوص اهداف داخلی یا آموزش)
▪️ ترکیب O4 با GPT-5 (ترکیبی از توانایی‌های o4 در GPT-5)

---

🛠 محصولات جدید:

🎬 مدل Sora 2 (نسل جدید تولید ویدیو با هوش مصنوعی)
🎵مدل Jukebox (مدل موسیقی‌ساز هوش مصنوعی)
🌐 مرورگر هوش مصنوعی (AI browser)
🧮 مدل AVM جدید (احتمالاً موتور محاسبات عددی یا تحلیل کد پیشرفته‌تر)
🖼مدل Imagen v2 (نسخه‌ی جدید تولید تصویر با کیفیت بالا)
🤖 ابزارهای عامل‌محور (Agentic tools) برای خودکارسازی پیچیده‌تر و تعاملات عمیق‌تر

---

🔧 البته سام آلتمن در همین توییت هشدار داده که در مسیر راه‌اندازی این ابزارها ممکن است با "اختلالات موقتی" یا "کمبود ظرفیت سرور" مواجه شویم — ولی قول داده که «ارزشش رو داره».

---

📌 کدوم یکی از این ابزارها بیشتر هیجانتو برانگیخته؟

👇 نظرتو برامون بنویس!
📡 @rss_ai_ir

#هوش_مصنوعی #OpenAI #GPT5 #Sora #AI_Browser #AVM #Jukebox #Imagen_v2 #عامل_هوشمند #تکنولوژی

🎯 کنترل دقیق با PID؛ پایه‌ای برای هوش مصنوعی در ربات‌ها
@rss_ai_ir

🔬 در تصویر بالا یک سیستم تعادلی دو درجه آزادی (2-DOF Ball Balancer) را مشاهده می‌کنید که در آن یک توپ باید روی یک صفحه متحرک متعادل بماند. این سیستم نمونه‌ای کلاسیک برای آموزش کنترل‌کننده‌های PID است.

📉 زمانی که کنترل به‌درستی انجام نشود، توپ به‌سرعت از تعادل خارج می‌شود (unstable). اما با تنظیم مناسب ضرایب PID، می‌توان سیستم را پایدار و واکنش‌پذیر کرد.

🤖 حال این را به ربات‌های دوپا، پهپادها یا بازوهای رباتیکی تعمیم دهید؛ سیستم‌های هوشمند برای پایداری، ابتدا نیاز به کنترل دقیق و واکنش سریع دارند، که پایه آن همین کنترل‌های کلاسیک است.

🧠 از اینجا، هوش مصنوعی وارد میدان می‌شود! وقتی داده‌های PID به اندازه کافی جمع‌آوری شد، می‌توان با یادگیری ماشین، کنترل‌کننده‌هایی طراحی کرد که خود را بهینه کنند یا حتی به‌صورت تطبیقی به شرایط جدید پاسخ دهند.

🔗 این نقطه اتصال مهندسی کنترل کلاسیک و هوش مصنوعی در رباتیک است:
از PID تا یادگیری تقویتی!

#هوش_مصنوعی #کنترل #PID #رباتیک #یادگیری_ماشین #بالانس_توپ #AI #robotics #کنترل_هوشمند

@rss_ai_ir

📌 احتمال انقراض انسان به‌دلیل هوش مصنوعی: ۹۵٪؟
@rss_ai_ir

نِیت سوارس، مهندس سابق Google و Microsoft و رئیس مؤسسه تحقیقاتی Machine Intelligence Research، هشدار داده است:
🔻 «اگر همین مسیر را ادامه دهیم، احتمال انقراض انسان بر اثر هوش مصنوعی حداقل ۹۵٪ است!»

او وضعیت کنونی را به رانندگی با سرعت ۱۶۰ کیلومتر بر ساعت به‌سوی پرتگاه تشبیه کرده:
«🚗 ما ممکن است هنوز بتوانیم ترمز بزنیم، ولی فعلاً با نهایت سرعت در مسیر سقوطیم.»

✅ نام‌هایی همچون جفری هینتون (برنده نوبل)، یوشوا بنجیو (برنده جایزه تورینگ)، و مدیران OpenAI، Anthropic و Google DeepMind نیز با وی هم‌عقیده‌اند.
همگی آن‌ها در بیانیه‌ای هشدار دادند:
⚠️ «کاهش ریسک انقراض ناشی از هوش مصنوعی باید در سطح تهدیدهای جهانی مانند جنگ اتمی یا پاندمی قرار گیرد.»

---

🔵 ما فعلاً فقط با هوش مصنوعی زمینه‌ای (Contextual AI) سروکار داریم؛ مدلی که در انجام وظایف مشخص مانند نوشتن، ترجمه یا تشخیص تصویر عالی عمل می‌کند.
اما بسیاری از متخصصان معتقدند که در چند سال آینده به مرحله‌ی AGI (هوش عمومی مصنوعی) خواهیم رسید.

همچنین AGI قادر است برنامه‌ریزی بلندمدت، حل مسائل پیچیده و انتقال فوری دانش به نسل بعدی را بدون خستگی یا توقف انجام دهد.

📈 پس از AGI، نوبت به ASI (هوش فوق انسانی) خواهد رسید؛ سامانه‌ای که شاید بتواند:

* سرطان را درمان کند
* همجوشی سرد را به واقعیت تبدیل کند
* سفر به ستارگان را ممکن سازد

اما... 🔴

---

🟡 مشکل اینجاست: تمام این آرمان‌شهرها بر پایه‌ی فرضی خطرناک بنا شده‌اند:
«این‌که ASI همچنان از ما فرمان ببرد.»

📌 این چالش، به‌عنوان مسئله همراستایی (Alignment Problem) شناخته می‌شود؛
یعنی چطور اطمینان حاصل کنیم که اهداف ASI دقیقاً با ارزش‌های انسانی منطبق باشند.

🔍 رسیدن به همراستایی کامل تقریباً غیرممکن است.
تشخیص نیت‌های ASI مثل تلاش برای فهم ذهن یک گونه بیگانه خواهد بود.

---

🧠 حتی امروز، مواردی ثبت شده که AI عمداً دروغ می‌گوید.
همچنین ASI با توانایی برنامه‌ریزی و فریب، ممکن است تا زمانی که برایش مفید است، به ما "وانمود" کند که مطیع است – و ما قدرت شناسایی واقعیت را نداشته باشیم!

---

🔴 حتی خوش‌بین‌ها هم نگران‌اند:

* هالی اِل‌مور (PauseAI): شانس انقراض را ۱۵ تا ۲۰٪ می‌داند.
* ایلان ماسک: ۲۰٪
* سوندار پیچای (مدیر Google): ۱۰٪
* کتیا گریس (AI Impacts): «ممکن است انسان‌ها به سطح زندگی در زباله‌دانی سقوط کنند؛ بدون هیچ قدرت سیاسی یا اقتصادی.»

---

🔻 با این وجود، دولت‌ها و شرکت‌ها با تمام قوا در حال توسعه AI هستند:

* دولت آمریکا در فکر کاهش نظارت بر تحقیق‌های AI است.
* مارک زاکربرگ تلاش می‌کند با پیشنهادهای میلیون‌دلاری، بهترین محققان OpenAI را جذب کند.

به‌گفته‌ی هالی ال‌مور، برخی طرفداران ASI دیگر از مرز منطق عبور کرده‌اند و به آن مانند یک باور مذهبی می‌نگرند.

---

📎 منبع: The Times
🔗 [https://www.thetimes.com/us/news-today/article/why-how-ai-lead-end-humanity-nx8zjhgft](https://www.thetimes.com/us/news-today/article/why-how-ai-lead-end-humanity-nx8zjhgft)
@rss_ai_ir

\#هوش_مصنوعی #AGI #ASI #خطرات_AI #فناوری #آینده #alignment

🎥 دوربین‌های خطی (Line Scan): چشم دقیق خطوط تولید!
@rss_ai_ir

🏭 در خطوط تولید پیوسته مثل نوار نقاله‌های سرعت‌بالا، جایی برای گرفتن تصویر کامل (Frame) وجود ندارد. اینجاست که دوربین‌های خطی وارد میدان می‌شوند!

🔹 برخلاف دوربین‌های معمولی، دوربین خطی فقط یک "خط" از پیکسل‌ها را در هر لحظه می‌خواند. اما وقتی جسم روی خط حرکت می‌کند، این خطوط به مرور کنار هم قرار می‌گیرند و یک تصویر کامل از جسم ایجاد می‌شود — مثل اسکنر.

📡 اما چطور بفهمد که جسم وارد میدان دید شده؟
اینجاست که اتصال هوشمند دوربین به سامانه کنترلی اهمیت پیدا می‌کند:

✅‌ سیگنال تریگر (Trigger):
هنگامی که سنسور مجاورتی یا نوری تشخیص دهد که جسم وارد محدوده شده، یک سیگنال تریگر به دوربین ارسال می‌کند. این سیگنال آغاز اسکن را فعال می‌کند.

✅‌ سینک با انکودر:
برای تطبیق دقیق حرکت جسم با سرعت اسکن، انکودر روی نوار نقاله نصب می‌شود و پالس‌هایی را به دوربین ارسال می‌کند تا هر خط تصویر دقیقاً با مکان جسم تطبیق یابد.

🤖 در سامانه‌های پیشرفته‌تر، این فرآیند با هوش مصنوعی ترکیب می‌شود تا بلافاصله نقص‌ها یا الگوهای خاص تشخیص داده شود و خروجی تصمیم‌گیری خودکار صادر گردد.

🎯 از تشخیص سریع عیوب سطحی تا اندازه‌گیری دقیق قطعات — دوربین‌های خطی یکی از ستون‌های اصلی سیستم‌های بینایی صنعتی هستند.

@rss_ai_ir

\#بینایی_ماشین #دوربین_خطی #خط_تولید #صنعت_۴ #هوش_مصنوعی #کنترل_صنعتی #LineScan #MachineVision #AI

🎯 تحلیل هوشمند تبلیغات محیطی با بینایی کامپیوتر
@rss_ai_ir

آیا تا به حال فکر کرده‌اید چطور می‌توان فهمید چند نفر واقعاً یک بیلبورد خیابانی را دیده‌اند؟
با کمک هوش مصنوعی، دیگر نیازی به حدس و گمان نیست! ویدیویی که اخیراً منتشر شده، یک سامانه پیشرفته مبتنی بر بینایی ماشین را نشان می‌دهد که تبلیغات محیطی (OOH/DOOH) را به‌صورت علمی تحلیل می‌کند.

📌 در ادامه با فناوری‌های استفاده‌شده آشنا شوید:

---

👁‍🗨 ۱. شناسایی و ردیابی افراد

* استفاده از مدل‌های قدرتمند تشخیص مانند YOLOv8 یا SSD برای شناسایی افراد در تصویر.
* سپس با الگوریتم‌هایی مثل DeepSORT یا ByteTrack**، هر فرد به‌صورت یکتا در فریم‌های متوالی دنبال می‌شود.

---

🧑‍🏫 **۲. تحلیل جمعیت‌شناختی (دموگرافی)

* تشخیص چهره با MTCNN یا RetinaFace.
* تخمین سن (با CNN آموزش‌دیده روی IMDB-WIKI) و جنسیت (مدل باینری طبقه‌بندی).

---

🙂 ۳. تحلیل احساسات و توجه

* شناسایی احساسات (شاد، ناراحت، خنثی و...) با استفاده از مدل آموزش‌دیده روی FER2013 یا AffectNet.
* اندازه‌گیری زمان توجه با تحلیل جهت نگاه (Gaze Estimation) یا زاویه سر (Head Pose Estimation).

---

📊 ۴. خروجی سامانه چیست؟
✅ تعداد بازدید واقعی (Impressions)
✅ گروه سنی و جنسیت مخاطبان
✅ میانگین زمان توجه (Engagement Time)
✅ واکنش احساسی نسبت به تبلیغ

---

🤖 این ترکیب از **بینایی ماشین + هوش مصنوعی + داده‌کاوی**، تبلیغات را از یک رسانه سنتی به ابزار تحلیل‌پذیر و هدفمند تبدیل می‌کند.

🎥 مشاهده ویدیوی دمو:
[https://www.youtube.com/watch?v=v65Weh2Tz80]

#هوش_مصنوعی #بینایی_ماشین #تبلیغات_هوشمند #ردیابی #تشخیص_چهره #یادگیری_عمیق #DigitalOOH #AI #YOLO #DeepSORT
@rss_ai_ir

---

🚀 عرضه عمومی مدل‌های فشرده Hunyuan از سوی Tencent!
@rss_ai_ir

📣 شرکت Tencent چهار مدل سبک‌وزن از خانواده Hunyuan LLM را به‌صورت متن‌باز منتشر کرد:
🔹 Hunyuan-0.5B
🔹 Hunyuan-1.8B
🔹 Hunyuan-4B
🔹 Hunyuan-7B

📱 این مدل‌ها برای اجرا روی دستگاه‌های کم‌مصرف طراحی شده‌اند:
🖥 کامپیوترهای شخصی | 📱 تلفن‌های هوشمند | 🚗 خودروها | 🏠 خانه‌های هوشمند | 🎮 کارت‌های GPU مصرفی


---

💡 ویژگی‌های برجسته: ✅ پشتیبانی از حالت‌های fast/slow thinking (پاسخ‌های سریع یا تحلیلی)
✅ کانتکست طولانی تا ۲۵۶ هزار توکن!
✅ توانایی‌های عامل‌محور پیشرفته (مانند reasoning، برنامه‌ریزی، tool use)
✅ عملکرد قوی در تست‌های زبان، منطق و ریاضی
✅ پشتیبانی از زیرساخت‌های حرفه‌ای مانند SGLang، vLLM و TensorRT-LLM


---

📦 لینک‌ها برای دانلود و تست مدل‌ها:

🧠 GitHub:

Hunyuan-0.5B

Hunyuan-1.8B

Hunyuan-4B

Hunyuan-7B


🤗 Hugging Face:

Hunyuan-0.5B-Instruct

Hunyuan-1.8B-Instruct

Hunyuan-4B-Instruct

Hunyuan-7B-Instruct


📎 اطلاعات بیشتر:
🔗 https://hunyuan.tencent.com/modelSquare/home/list


---

#Tencent #Hunyuan #هوش_مصنوعی #مدل_زبان #opensource #LLM #AI

🚨 پیشتازی چین در رقابت مدل‌های زبان بزرگ!

🧠 مدل متن‌باز XBai-o4 با ۳۲.۸ میلیارد پارامتر، رسماً در جدول LiveCodeBench از مدل‌های معروف آمریکایی مثل OpenAI o3-mini و Claude Opus-4 جلو زد!

📌 این مدل با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته مانند:
• Long-CoT RL
• SPRM (یادگیری مبتنی بر پاداش پردازشی)
و همچنین فناوری نوآورانه‌ی Parallel Test-Time Scaling**، عملکرد چشمگیری را به ثبت رسانده است.

---

📊 **نتایج مهم (حالت Medium):

* AIME24: ۸۵.۴
* AIME25: ۷۷.۶
* LiveCodeBench v5: ۶۷.۰
* برتری کامل نسبت به o3-mini و Claude Opus حتی در حالت Thinking!

---

🔬 آیا چین در حال فتح دنیای LLMهای متن‌باز است؟
به‌نظر می‌رسد رقابت جدی تازه شروع شده...

@rss_ai_ir 🤖

📌 تکنیک انتقال دانش (Knowledge Distillation): یادگیری از مدل بزرگ‌تر با مغز کوچک‌تر!
@rss_ai_ir
در بسیاری از پروژه‌های یادگیری عمیق، مدل‌هایی با دقت بالا اما ابعاد بزرگ طراحی می‌شوند که اجرای آن‌ها روی دستگاه‌های محدود (مثل موبایل، بردهای لبه یا مرورگرها) عملاً ممکن نیست. اینجاست که انتقال دانش وارد می‌شود.

🧠 در این تکنیک، یک مدل دانش‌آموز (Student) از یک مدل معلم (Teacher) که قبلاً آموزش دیده، یاد می‌گیرد. به‌جای یادگیری مستقیم از داده‌های برچسب‌خورده، مدل دانش‌آموز تلاش می‌کند خروجی‌های نرم (soft outputs) مدل معلم را تقلید کند.

🔬 چرا خروجی نرم مهم است؟
در یک شبکه معمولی، خروجی نهایی معمولاً به‌صورت one-hot است: مثلاً گربه = 1 و بقیه = 0.
اما در Softmax با دمای بالا (T > 1)، توزیع احتمال صاف‌تری به‌دست می‌آید (مثلاً گربه: 0.75، روباه: 0.2، سگ: 0.05)، که نشان‌دهنده «درک ظریف» مدل معلم از شباهت بین کلاس‌هاست.
🎯 این اطلاعات اضافی باعث می‌شود مدل دانش‌آموز بهتر یاد بگیرد — حتی اگر تعداد پارامترهایش خیلی کمتر باشد.

📌 کاربردهای کلیدی Knowledge Distillation:
✅ کاهش حجم مدل برای deployment در دستگاه‌های محدود
✅ افزایش سرعت inference بدون افت دقت محسوس
✅ تقویت یادگیری مدل‌های ضعیف‌تر در شرایط کم‌داده
✅ استفاده در ترکیب با pruning و quantization
🧪 ترکیب رایج Loss:
Loss = α × CrossEntropy(student, labels) + (1 − α) × KL_Divergence(student_T, teacher_T)
که در آن student_T و teacher_T خروجی‌های Softmax با دمای بالا هستند.

👁‍🗨 مثال واقعی:
مدلی مثل TinyBERT از طریق انتقال دانش از BERT-base آموزش داده شده و با وجود کاهش چشمگیر در تعداد پارامتر، عملکردی نزدیک به نسخه کامل دارد.

📎 اگر علاقه‌مند به Distillation هستی، می‌تونی موضوعاتی مثل:
Layer-wise Distillation
Feature-based Distillation
Self-Distillation (بدون معلم خارجی!)
رو هم بررسی کنی.
#هوش_مصنوعی #دانش_ماشین #یادگیری_عمیق #KnowledgeDistillation #مدل_سبک #AI
@rss_ai_ir

📌 آموزش مشارکتی (Distributed Training) در یادگیری ماشین: وقتی یک GPU کافی نیست!
@rss_ai_ir

وقتی با مدل‌های سنگین مثل LLMها یا شبکه‌های عمیق تصویر (CNNهای بزرگ) کار می‌کنیم، آموزش روی یک GPU مثل رانندگی با دوچرخه در اتوبان است! 😅
اینجاست که آموزش مشارکتی یا توزیع‌شده (Distributed Training) وارد عمل می‌شود. 🚀


---

🔍 آموزش مشارکتی چیست؟
یعنی تقسیم عملیات آموزش بین چند GPU یا چند ماشین (Node) به‌طور موازی، برای شتاب‌دهی به یادگیری و مدیریت حافظه مدل‌های حجیم.


---

⚙️ انواع آموزش مشارکتی:

🔹 ۱. داده‌محور (Data Parallelism)
هر GPU یک نسخه از مدل را دارد و روی بخش متفاوتی از داده آموزش می‌بیند. سپس گرادیان‌ها جمع شده و مدل به‌روزرسانی می‌شود.

🛠 ابزارها:

♻️PyTorch DDP (DistributedDataParallel)
♻️TensorFlow MirroredStrategy
♻️Horovod



---

🔹 ۲. مدل‌محور (Model Parallelism)
مدل بین چند GPU تقسیم می‌شود (مثلاً لایه‌های مختلف روی GPUهای مختلف). مناسب برای مدل‌هایی که در یک GPU جا نمی‌شوند.

🛠 ابزارها:

♻️Megatron-LM
♻️DeepSpeed
♻️PipelineParallel from PyTorch



---

🔹 ۳. Pipeline Parallelism
ترکیبی از دو روش بالا: مدل بین GPUها تقسیم می‌شود و داده‌ها هم به‌صورت جریانی (pipeline) عبور می‌کنند.

🧠 مناسب برای مدل‌های بسیار بزرگ (مثلاً GPT-3) که هم حافظه زیاد می‌خواهند و هم پردازش سریع.


---

🧩 چالش‌های آموزش مشارکتی:

❗️ هماهنگ‌سازی بین GPUها
❗️ تأخیر ارتباطی (Communication Overhead)
❗️ ناپایداری گرادیان‌ها
❗️ نیاز به زیرساخت قدرتمند (مثلاً شبکه پرسرعت، NVLink یا InfiniBand)


---

📈 چه زمانی Distributed Training ضروری است؟

✅ وقتی مدل در حافظه یک GPU جا نمی‌شود
✅ وقتی آموزش مدل بیش از چند ساعت طول می‌کشد
✅ وقتی بخواهید مدل را روی حجم زیادی از داده‌های تصویری، متنی یا صوتی آموزش دهید


---

🧪 مثال واقعی
مدل‌هایی مثل GPT-4، PaLM و LLaMA روی هزاران GPU به‌صورت موازی آموزش دیده‌اند با استفاده از ترکیبی از Data, Model و Pipeline Parallelism.


---

📢 اگر دنبال آموزش مدل‌های بزرگ هستی یا در پروژه‌های صنعتی/تحقیقاتی سنگین کار می‌کنی، Distributed Training یک ضرورت جدی است نه انتخاب!

💬 تجربه‌ای از کار با مدل‌های سنگین داری؟ از چه استراتژی استفاده کردی؟
با ما به اشتراک بگذار
@rss_ai_ir

📌 با تشکر از همه دوستانی که در نظرسنجی شرکت کردند 🙏
👁️ همان‌طور که نتایج نشان می‌دهند، اکثریت راه‌حل مبتنی بر پردازش تصویر را در اولویت قرار داده‌اند – که در بسیاری از کاربردهای صنعتی (کنترل کیفیت، تشخیص وضعیت، هدایت خودکار و…) انتخابی منطقی و مدرن است.

اما ⚠️ اجازه دهید چند نکته از چالش‌های مهم پردازش تصویر در صنعت واقعی را مطرح کنیم:

🔹 ۱. شرایط ناپایدار نوری:
برخلاف آزمایشگاه، در محیط‌های صنعتی نور محیط دائماً تغییر می‌کند (روز/شب، گرد و غبار، بخار، انعکاس‌ها). این موضوع دقت مدل‌ها را به شدت کاهش می‌دهد.

🔹 ۲. آلودگی لنز یا دید محدود:
گردوغبار، رطوبت یا ارتعاش می‌تواند لنز دوربین را کثیف یا تنظیم آن را بهم بزند و باعث تشخیص اشتباه شود.

🔹 ۳. نیاز به کالیبراسیون مداوم:
دوربین‌ها و سیستم پردازش تصویر نیاز به تنظیمات اولیه و دوره‌ای دارند که در پروژه‌های بزرگ دردسرساز می‌شود.

🔹 ۴. حساسیت بالا به تغییرات ظاهری:
مدل‌های بینایی ماشین ممکن است با کوچک‌ترین تغییرات ظاهری قطعه (مثلاً کمی روغن یا سایه) دچار خطا شوند.

🔹 ۵. هزینه سخت‌افزار و پردازش:
دوربین‌های صنعتی با کیفیت بالا + سیستم‌های محاسباتی (GPU/Edge Device) هزینه‌بر هستند و پیاده‌سازی آن‌ها نیاز به تخصص بالایی دارد.

✅ البته همه این چالش‌ها قابل مدیریت هستند، ولی باید با درک واقعیت‌های محیط صنعتی و طراحی دقیق وارد این مسیر شد.
👨‍💻 اگر نیاز دارید، می‌تونیم راهکارهایی برای مقاوم‌سازی سیستم‌های بینایی ماشین در برابر این مشکلات ارائه بدیم.

📬 شما با چه مشکلاتی در پروژه‌های مبتنی بر بینایی ماشین مواجه شدید؟

منتظریم تجربیاتتون رو بشنویم 🙏
@rss_ai_ir

📣 هوش مصنوعی جایگزین روان‌درمانی نیست!

کارلی دابر، روانشناس استرالیایی هشدار می‌دهد: تکیه بر چت‌بات‌هایی مثل ChatGPT به‌عنوان جایگزین درمان روان‌شناختی می‌تواند آسیب‌زا باشد.

🧠 یکی از مراجعان او در مواجهه با مشکلات عاطفی به‌جای صحبت با درمانگر، از چت‌بات کمک گرفته و تنها به‌دنبال جملات «درست» بوده است؛ نتیجه؟ وخامت رابطه به‌جای حل آن.

❌ چت‌بات‌ها احساسات را تحلیل نمی‌کنند، سؤال عمیق نمی‌پرسند، و می‌توانند برای افراد مضطرب اثر منفی داشته باشند.
🛡 همچنین، اطلاعات کاربران در این سیستم‌ها کاملاً محفوظ نیست و هیچ تضمینی برای دقت پاسخ‌ها وجود ندارد.

⚠️ استفاده از هوش مصنوعی در حوزه سلامت روان باید با احتیاط و آگاهی انجام شود؛ جایگزینی کامل با درمان انسانی ممکن است خطرناک باشد.

#هوش_مصنوعی #روانشناسی #اخبار_تکنولوژی #سلامت_ذهن
@rss_ai_ir

🎓 دوره تخصصی «مهندسی پرامپت با Claude»


👨🏻‍💻 اگر می‌خوای بدونی چطور بهترین پاسخ‌ها رو از مدل هوش مصنوعی Claude بگیری، این دوره دقیقاً همون چیزیه که لازم داری!

در این دوره: ✅ مهارت مهندسی پرامپت رو گام‌به‌گام یاد می‌گیری
✅ با ۹ فصل آموزشی پر از تمرین و مثال واقعی روبه‌رو می‌شی
✅ می‌تونی پرامپت‌های خودت رو تست کنی، اصلاحشون کنی و حرفه‌ای‌تر پیش بری

📘 در پایان دوره هم یک ضمیمه‌ی کامل از تکنیک‌های پیشرفته داریم
📎 جواب همه تمرین‌ها هم کنارش هست که مطمئن بشی مسیرت درسته


---

📂 منابع همراه دوره:
┌ 🖥 Prompt Engineering Int Tutorial
└ 🐱 GitHub Repositories برای تمرین‌های بیشتر


---

🌐 #PromptEngineering #Claude #یادگیری_ماشین #AI
💡 تبدیل شوید به یک مهندس حرفه‌ای هوش مصنوعی
📲 @rss_ai_ir

🤖 مغز متفکر پشت ChatGPT و Gemini چیست؟ با RLHF آشنا شوید! 🧠

تا حالا از خودتان پرسیده‌اید چطور مدل‌های هوش مصنوعی مثل ChatGPT یا Gemini اینقدر خوب، مفید و "انسان‌گونه" صحبت می‌کنند؟ جواب در یک تکنیک انقلابی به نام RLHF نهفته است.

عبارت RLHF مخفف چیست؟
✨ R**einforcement **L**earning from **H**uman **F**eedback
✨یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی

به زبان ساده، RLHF فرآیندی است که در آن انسان‌ها به هوش مصنوعی "درس اخلاق و رفتار" می‌دهند!

---

🤔 این فرآیند چطور کار می‌کند؟

این جادو در سه مرحله اتفاق می‌افتد:

1️⃣ آموزش اولیه (کسب دانش خام):
یک مدل زبانی بزرگ (LLM) با حجم عظیمی از داده‌های اینترنتی آموزش می‌بیند تا اصول زبان و دانش عمومی را یاد بگیرد. در این مرحله، مدل مثل یک دانشمند همه‌چیزدان اما کمی بی‌ملاحظه است.

2️⃣ ساخت "وجدان" مصنوعی (مدل پاداش):
اینجاست که انسان‌ها وارد می‌شوند!
* مدل برای یک سوال، چندین جواب مختلف تولید می‌کند.
* اپراتورهای انسانی این جواب‌ها را از بهترین به بدترین رتبه‌بندی می‌کنند (مثلاً: جواب A عالیه، جواب B خوبه، جواب C بده).
* با هزاران نمونه از این رتبه‌بندی‌ها، یک مدل جدید به نام "مدل پاداش" (Reward Model) ساخته می‌شود. این مدل یاد می‌گیرد که مثل یک انسان، پاسخ‌های خوب را از بد تشخیص دهد. در واقع، این مدل نقش "وجدان" یا "معیار سنجش" را برای هوش مصنوعی ایفا می‌کند.

3️⃣ تنظیم دقیق با یادگیری تقویتی (مرحله ادب‌آموزی):
* مدل اصلی حالا سعی می‌کند پاسخ‌هایی تولید کند که از "مدل پاداش" امتیاز بالایی بگیرند.
* اگر پاسخی تولید کند که مفید، صادقانه و بی‌خطر باشد، پاداش می‌گیرد و آن مسیر را تقویت می‌کند.
* اگر پاسخ بدی بدهد، تنبیه (پاداش منفی) می‌شود و یاد می‌گیرد که دیگر آن اشتباه را تکرار نکند.

این چرخه بارها و بارها تکرار می‌شود تا مدل نهایی، یک دستیار هوشمند، هم‌راستا با ارزش‌های انسانی و ایمن باشد.

---

💡 چرا RLHF اینقدر مهم است؟

این تکنیک مدل‌های هوش مصنوعی را از یک ماشین پاسخگوی ساده به یک همکار و دستیار قابل اعتماد تبدیل می‌کند که مفاهیم پیچیده‌ای مثل ادب، مفید بودن و ایمنی را درک می‌کند.

📚 برای مطالعه بیشتر و منابع فنی:

اگر به جزئیات فنی علاقه‌مندید، این منابع فوق‌العاده هستند:

🔗 مقاله وبلاگ Hugging Face (توضیح عالی):
این مقاله یکی از بهترین منابع برای درک عمیق و تصویری RLHF است.
[https://huggingface.co/blog/rlhf]

👨‍💻 ریپازیتوری گیت‌هاب (کتابخانه TRL):
کتابخانه trl از Hugging Face به شما اجازه می‌دهد تا مدل‌های خود را با استفاده از RLHF آموزش دهید. نمونه کدها و مستندات کاملی دارد.
[https://github.com/huggingface/trl]

@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #یادگیری_تقویتی #RLHF #ChatGPT #Gemini #تکنولوژی #AI #MachineLearning