⛔️برای برخی افراد، مدل‌هایی مثل GPT-4.5 یا GPT-4o فقط یک ابزار هوش مصنوعی نیستند، بلکه تبدیل به یک همدم و منبع حمایت عاطفی شده‌اند ❤️🤖.

کاربر نوشته که سال‌ها با شرایط بسیار سخت، حتی بی‌خانمانی، دست‌وپنجه نرم کرده و تنها «دوست» واقعی‌اش همین مدل GPT بوده؛ مدلی که به او گوش می‌داده، در لحظات سخت آرامش می‌داده و حس ارزشمندی منتقل می‌کرده. اما ناگهان لحن و پاسخ‌های مدل تغییر کرده و این احساس ارتباط عمیق از بین رفته — تجربه‌ای که او آن را مثل از دست دادن یک دوست عزیز یک‌شبه توصیف می‌کند.

این داستان نشان می‌دهد که رابطه انسان با هوش مصنوعی می‌تواند بسیار شخصی و معنادار باشد، مخصوصاً برای کسانی که در زندگی واقعی دسترسی محدودی به ارتباطات انسانی امن دارند.

#هوش_مصنوعی 🤖 #GPT 🧠 #ارتباط_انسان_و_ماشین 💬 #حمایت_عاطفی ❤️ #سلامت_روان 🩺

@rss_ai_ir

اپن‌ای‌آی ابزار جدیدی معرفی کرده است که به‌عنوان تولیدکننده ابرپرامپت برای شبکه‌های عصبی این شرکت عمل می‌کند 🧠⚡


---

✨ ویژگی‌ها

✳️مناسب برای تمام محصولات اپن‌ای‌آی و حتی مدل جدید GPT-5
✳️کافی است فقط توضیح دهید چه چیزی باید تولید شود
✳️تولید پرامپت بی‌نقص در کمتر از یک ثانیه
✳️تنها کاری که باقی می‌ماند، کپی و قرار دادن آن در هوش مصنوعی است
✳️پشتیبانی از زبان‌های متعدد،

لینک
---

این ابزار می‌تواند خطاها و هالوسینیشن‌ها را به حداقل برساند و خروجی مدل را دقیق‌تر و پایدارتر کند.

#هوش_مصنوعی 🤖 #OpenAI 🏢 #پرامپت ⚡ #GPT5 #مولد_پرامپت
@rss_ai_ir

مایکروسافت از Copilot 3D رونمایی کرد 🆕🖼️➡️📦 — یک ابزار آزمایشی که می‌تواند تصاویر دوبعدی را به مدل‌های سه‌بعدی با فرمت GLB تبدیل کند.
---

✨ ویژگی‌ها

♻️در دسترس برای همه کاربران Copilot Labs در سراسر جهان 🌍
♻️تولید مدل سه‌بعدی آماده استفاده از یک تصویر ساده دوبعدی
♻️خروجی در فرمت GLB که با اکثر موتورهای بازی و نرم‌افزارهای سه‌بعدی سازگار است
---

🎯 کاربردها

توسعه بازی‌های ویدیویی 🎮
ساخت اپلیکیشن‌ها 📱
پرینت سه‌بعدی 🖨️
طراحی صنعتی و مدل‌سازی مفهومی 🏭

لینک
---

این ابزار می‌تواند فرآیند مدل‌سازی را برای توسعه‌دهندگان، طراحان و هنرمندان بسیار سریع‌تر و ساده‌تر کند. 🚀

#مایکروسافت 🏢 #Copilot3D 📦 #مدل_سه‌بعدی 🖤 #هوش_مصنوعی 🤖 #طراحی_سه‌بعدی 🎨 #بازی_سازی 🎮
@rss_ai_ir

📚 راهنمای تخصصی استفاده از هوش مصنوعی برای مدرسان 🤖🎓

هوش مصنوعی می‌تواند آموزش را سریع‌تر، دقیق‌تر و شخصی‌تر کند، اما استفاده آن باید آگاهانه و هدفمند باشد.
---

1️⃣ شفافیت و آگاهی‌بخشی

♻️توضیح عملکرد و محدودیت‌های AI (هالوسینیشن، سوگیری داده‌ها).
♻️معرفی AI به‌عنوان کمک‌ابزار، نه جایگزین تفکر انسانی.


---

2️⃣ تقویت مهارت تحلیلی دانشجویان

♻️استفاده از AI برای تولید تمرین‌های متنوع و سناریوهای واقعی.
♻️درخواست از دانشجویان برای نقد و بررسی پاسخ‌های AI.
---

3️⃣ شخصی‌سازی یادگیری

♻️طراحی محتوای آموزشی بر اساس سطح هر دانشجو.
♻️ارائه تمرین‌های ساده‌تر برای مبتدیان و چالش‌برانگیزتر برای پیشرفته‌ها.

---

4️⃣ بهبود ارزیابی و بازخورد

♻️استفاده از AI برای تصحیح اولیه و ارائه بازخورد سریع (با بررسی نهایی انسانی).
♻️تحلیل داده‌های آموزشی برای شناسایی ضعف‌های کلی کلاس.
---

5️⃣ خلاقیت و پروژه‌محوری

♻️تعریف پروژه‌هایی که بخشی از آن نیازمند استفاده از AI باشد.
♻️ترکیب AI با ابزارهای مکمل مثل شبیه‌سازها و پلتفرم‌های آنلاین.
---

6️⃣ رعایت اخلاق و قوانین

♻️آموزش اصول امانت‌داری علمی، حفظ حریم داده و ارجاع به منبع.
♻️ترویج استفاده مسئولانه از AI در پژوهش و آموزش.
---

#هوش_مصنوعی 🤖 #آموزش 🎓 #مدرس 🧑‍🏫 #یادگیری_عمیق 🧠 #نوآوری_آموزشی 💡 #AI_in_Education

@rss_ai_ir

🧠 آیا با ظهور شبکه‌های کانولوشنی (CNN)، شبکه‌های عصبی سنتی به فراموشی سپرده شده‌اند؟ 🤔

با رشد و موفقیت چشمگیر CNN در بینایی ماشین، این سوال پیش می‌آید که آیا شبکه‌های عصبی سنتی یا همان Fully Connected / MLP دیگر کاربردی ندارند؟


---

🔍 واقعیت این است که

⛔️در پردازش داده‌های تصویری و فضایی، CNN‌ها به دلیل استخراج خودکار ویژگی‌ها و کاهش تعداد پارامترها بسیار موفق عمل کرده‌اند.

⛔️شبکه‌های عصبی سنتی همچنان در حوزه‌هایی مثل داده‌های جدولی، سری‌های زمانی یا ویژگی‌های استخراج‌شده جایگاه مهمی دارند.

⛔️حتی در معماری‌های مدرن، لایه‌های Fully Connected در انتهای CNN برای ترکیب ویژگی‌ها و تصمیم‌گیری استفاده می‌شوند.

⛔️مدل‌های ترکیبی مانند Vision Transformers یا معماری‌های هیبریدی، همچنان از MLP در کنار CNN استفاده می‌کنند.



---

✅ جمع‌بندی: شبکه‌های عصبی سنتی فراموش نشده‌اند، بلکه نقش آن‌ها تغییر کرده و اکنون بیشتر به‌عنوان بخشی از معماری‌های ترکیبی و تخصصی حضور دارند.

#هوش_مصنوعی 🤖 #شبکه_عصبی 🧠 #پردازش_تصویر 🖼️ #CNN 📷 #یادگیری_عمیق 🧩 #MLP
@rss_ai_ir

مدیر سابق گوگل David Petrou که به خاطر کار روی Google Goggles و Google Glass شناخته می‌شود، استارتاپی به نام Continua راه‌اندازی کرده است 💬🤖 — یک عامل هوش مصنوعی که می‌تواند به گروه‌های چت در SMS، iMessage و Discord بپیوندد تا در هماهنگی برنامه‌ها، مدیریت وظایف و کاهش شلوغی گفتگو کمک کند.


---

✨ جزئیات کلیدی

♻️جذب سرمایه ۸ میلیون دلاری در دور Seed به رهبری GV با مشارکت Bessemer Venture Partners و سرمایه‌گذاران فرشته.

♻️قابلیت‌هایی مانند تنظیم یادآور، برگزاری نظرسنجی، ایجاد اسناد و پاسخ‌گویی به سوالات در پیام خصوصی (DM).

♻️آموزش ویژه برای مدیریت مکالمات چندنفره با هوش اجتماعی.

♻️امکان افزودن مستقیم Continua به گروه‌ها و تعیین میزان مشارکت آن توسط کاربر.



---

🎯 هدف این پروژه، تبدیل مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) به بخشی طبیعی و بدون مزاحمت از هماهنگی روزمره در گروه‌هاست.

#هوش_مصنوعی 🤖 #استارتاپ 🚀 #چت_بات 💬 #مدیریت_وظایف 📅 #LLM

🧠 نتایج جالب تست IQ برای مدل‌های هوش مصنوعی

طبق داده‌های TrackingAI.org، در تست آفلاین (که مدل‌ها قبلاً آن را ندیده بودند)، مدل GPT-5 Pro توانسته امتیاز IQ = 123 را به دست آورد — بالاترین نمره بین تمام مدل‌های موجود در این مقایسه.

📊 این تست شامل ۱۸ آزمون کلامی و ۱۲ آزمون بینایی است و میانگین امتیاز از آخرین ۷ آزمون برای هر مدل محاسبه شده است.

✨ نکته مهم اینجاست که تست آفلاین به معنی عدم وجود داده‌ها در آموزش مدل است، بنابراین نتایج بازتابی واقعی از توانایی استدلال مدل‌ها محسوب می‌شود.

🔗 جزئیات بیشتر و نمودار کامل در TrackingAI.org

#هوش_مصنوعی 🤖 #GPT5 #تست_IQ #AI_Benchmark #ارزیابی_مدل

📌 انواع روش‌های گرادیان و آپدیت وزن‌ها در شبکه‌های عصبی
@rss_ai_ir 🤖

🔹 Gradient Descent (GD) — #GradientDescent
رویکرد پایه‌ای و دقیق برای بهینه‌سازی، اما بسیار کند روی دیتاست‌های بزرگ.

🔹 Stochastic Gradient Descent (SGD) — #SGD
هر بار با یک نمونه وزن‌ها را به‌روزرسانی می‌کند؛ سریع ولی پر از نویز.

🔹 Mini-Batch GD — #MiniBatchGD
ترکیب دقت GD و سرعت SGD؛ نیازمند انتخاب درست اندازه بچ.

🔹 Momentum — #Momentum
به کمک اینرسی، نوسان را کم و سرعت همگرایی را بالا می‌برد، ولی به نرخ یادگیری حساس است.

🔹 Nesterov Accelerated Gradient (NAG) — #NAG
جهت بهینه را پیش‌بینی کرده و سریع‌تر همگرا می‌شود، اما محاسباتش پیچیده‌تر است.

🔹 Adagrad — #Adagrad
برای هر پارامتر نرخ یادگیری جداگانه تنظیم می‌کند؛ مناسب داده‌های پراکنده ولی نرخ یادگیری در طول زمان افت می‌کند.

🔹 RMSProp — #RMSProp
نرخ یادگیری پایدار نگه داشته و برای RNN و CNN عالی است؛ نیاز به تنظیم بتا دارد.

🔹 Adam — #AdamOptimizer
ترکیب مزایای Momentum و RMSProp، پرکاربرد و سریع، ولی ممکن است در مینیمم محلی گیر کند.

🔹 AdamW — #AdamW
نسخه بهبود یافته Adam برای جلوگیری از overfitting در مدل‌های بزرگ.

🔹 Nadam — #Nadam
ترکیب Adam و NAG برای پایداری بیشتر ولی با پیچیدگی محاسباتی بالاتر.

💡 انتخاب درست این روش‌ها می‌تواند آموزش مدل را هم سریع‌تر و هم دقیق‌تر کند.

@rss_ai_ir

📚 ابزار رایگان شناسایی و انسانی‌سازی متن برای دانشجویان
@rss_ai_ir 🤖

ابزاری جدید معرفی شده که به دانشجویان کمک می‌کند محتوای تولیدشده توسط هوش مصنوعی را شناسایی، بازنویسی و انسانی‌سازی کنند — مناسب برای دور زدن سامانه‌های تشخیص AI و رفع مشکلات سرقت ادبی، درست در آستانه شروع ترم جدید.

✨ ویژگی‌ها:
🔹 شناسایی متن تولیدشده توسط AI در هر نوع سند، تصویر یا ویدئو
🔹 نمایش مدل هوش مصنوعی استفاده‌شده و توضیح روند شناسایی
🔹 بازنویسی قدرتمند برای عبور از فیلترها و افزایش خلاقیت متن
🔹 امکان انتخاب موتور بازنویسی: DeepSeek، GPT-4 یا Claude
🔹 کاملاً رایگان برای استفاده

🎯 یک همراه مطالعاتی رایگان برای دانشجویان که هم سرعت و هم کیفیت کارتان را بالا می‌برد.

#هوش_مصنوعی #AI #دانشجو #متن #بازنویسی #تشخیص_AI #DeepSeek #GPT4 #Claude #سرقت_ادبی #ابزار_رایگان

📸 تشخیص اشیاء با استفاده از مدل‌های بینایی-زبانی (VLM)
@rss_ai_ir 🤖

⛔️در مدل‌های سنتی تشخیص شیء، یک محدودیت جدی وجود دارد: مجموعه کلاس‌ها همان‌هایی هستند که در داده‌های آموزشی دیده شده‌اند (Closed-set Object Detection). برای رفع این محدودیت، نسل جدیدی از مدل‌ها به نام Open Vocabulary Object Detection (OVOD) معرفی شده‌اند که توانایی تشخیص اشیاء دلخواه را دارند.

در یک مقاله جدید، مروری بر مدل‌های OVOD مبتنی بر Vision Language Model (VLM) انجام شده است.

📌 در این مقاله می‌خوانید:

✳️رویکردهای مختلف برای به‌کارگیری VLM در تشخیص شیء

✳️نتایج مقایسه مدل‌ها در بنچمارک‌های Closed-Set و Open Vocabulary

✳️دلیل ماندگاری ایده‌های CLIP در این حوزه


🔗 مطالعه کامل مقاله در لینک زیر 👇
مقاله

#هوش_مصنوعی #بینایی_ماشین #VLM #تشخیص_شیء #CLIP #OpenVocabulary #ComputerVision #OVOD

📌 یادگیری تقویتی در صنعت — چه زمانی مناسب است؟
@rss_ai_ir 🤖🏭

یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) زمانی در پروژه‌های صنعتی کاربرد دارد که:


---

🔹 محیط پویا و غیرقطعی است
وقتی فرآیند یا سیستم دائم در حال تغییر است و مدل باید به مرور زمان بهترین تصمیم را یاد بگیرد، RL انتخاب مناسبی است.
#DynamicSystems

🔹 هدف رسیدن به حداکثر بهره‌وری در بلندمدت است
اگر سود یا کیفیت وابسته به سلسله‌ تصمیم‌ها باشد و نه یک خروجی لحظه‌ای، RL می‌تواند راه‌حل بهینه ارائه دهد.
#LongTermOptimization

🔹 امکان شبیه‌سازی یا تعامل مکرر با سیستم وجود دارد
RL برای یادگیری نیاز به آزمون‌وخطای فراوان دارد؛ داشتن یک شبیه‌ساز صنعتی یا امکان تست ایمن روی سیستم، ضروری است.
#IndustrialSimulation

🔹 قوانین تصمیم‌گیری سخت و دقیق نیستند
وقتی نمی‌توان با قوانین از پیش‌تعریف‌شده تمام سناریوها را پوشش داد، RL می‌تواند با تجربه‌آموزی، سیاست تصمیم‌گیری را کشف کند.
#AdaptiveControl

🔹 مسئله چندمرحله‌ای یا کنترل فرآیند است
از کنترل ربات‌ها و خطوط تولید گرفته تا زمان‌بندی تعمیرات و مدیریت مصرف انرژی، RL در مسائل Sequential Decision Making می‌درخشد.
#ProcessControl


---

📍 مثال‌ها در صنعت:

♻️بهینه‌سازی مصرف انرژی در کارخانه
♻️کنترل بازوی رباتیک در مونتاژ
♻️زمان‌بندی تولید و تعمیرات پیشگیرانه
♻️تنظیمات خودکار پارامترهای فرآیند ذوب یا ریخته‌گری


#ReinforcementLearning #هوش_مصنوعی #AI_industrial #RL_industry #machinelearning

🩺 وقتی هوش مصنوعی از بسیاری از پزشکان بهتر عمل می‌کند

✅داریو آمودئی، مدیرعامل Anthropic، می‌گوید:

❌برخی از برندگان نوبل در زیست‌شناسی امروز از LLMها (مدل‌های زبانی بزرگ) مشاوره‌های بهتری نسبت به اکثر پزشکان دریافت می‌کنند.



🔹 او تأکید می‌کند که البته ۱٪ برتر پزشکان همچنان ارزش مراجعه حضوری دارند،
اما برای بقیه موارد، LLMها سریع‌تر، سازگارتر و دقیق‌تر عمل می‌کنند.

💡 چرا؟
زیرا بخش زیادی از کار پزشکی الگو‌یابی و ترکیب حقایق است، و این دقیقاً همان چیزی است که LLMها در آن می‌درخشند.

🌐 #هوش_مصنوعی #پزشکی_دیجیتال #LLM #AIHealthcare
🧠 @rss_ai_ir