🔒 جیلبریک در هوش مصنوعی؛ تهدید پنهان
@rss_ai_ir

امروزه بسیاری از کاربران تلاش می‌کنند محدودیت‌های مدل‌های زبانی بزرگ را دور بزنند. این کار که جیلبریک (Jailbreak) نام دارد، می‌تواند پیامدهای خطرناکی به همراه داشته باشد.

⚠️ جیلبریک چیست؟
به معنای وادار کردن مدل به تولید خروجی‌هایی است که معمولاً ممنوع شده‌اند؛ مثل کدهای مخرب، محتوای حساس یا دسترسی به داده‌های محرمانه.

🛑 روش‌های رایج

✳️دستکاری ورودی‌ها (Prompt Injection)
✳️رمزگذاری یا تغییر شکل متن برای عبور از فیلترها
✳️سوءاستفاده از استدلال گام‌به‌گام مدل (Chain-of-Thought Hijacking)
✳️آلوده کردن داده‌های مرجع (Data Poisoning / RAG)


📊 آمار تکان‌دهنده

✳️همچنین GPT-4o در برخی تست‌های امنیتی تا ۲۲.۷٪ موارد قابل جیل‌بریک است.
✳️در سناریوهای پیچیده‌تر این عدد حتی به ۷۸.۶٪ می‌رسد.
✳️همچنین Claude-3.5 مقاومت بیشتری دارد، اما همچنان آسیب‌پذیر است.


🛡️ راهکارهای مقابله

✳️تست و ارزیابی مداوم (Red Teaming)
✳️استفاده از مدل‌های محافظ (Guardian)
✳️آموزش مقاوم با سناریوهای حمله (Adversarial Training)
✳️پایش بلادرنگ رفتار مشکوک
✳️ترکیب هوش مصنوعی با قوانین سنتی امنیت سایبری



---

📌 در یک جمله:
جیلبریک همانند یک «ویروس رفتاری» در دنیای AI است که اگر مهار نشود، می‌تواند به سرعت کل اکوسیستم را آلوده کند.

#هوش_مصنوعی #جیل_بریک #امنیت_سایبری
@rss_ai_ir

📊 سهم هوش مصنوعی در اقتصاد ۲۰۳۵
@rss_ai_ir

تحلیل‌ها نشون می‌ده که تا سال ۲۰۳۵، هوش مصنوعی بزرگ‌ترین ارزش اقتصادی رو در صنایع زیر ایجاد می‌کنه:

🏭 تولید (Manufacturing) → بیش از ۱۰ تریلیون دلار
💼 خدمات حرفه‌ای و مالی → چندین تریلیون دلار ارزش افزوده
🛒 خرده‌فروشی و عمده‌فروشی → رشد چشمگیر
📡 اطلاعات و ارتباطات → سهم بالا در ارزش اقتصادی

✅ بخش‌های دیگر مثل بهداشت و درمان، حمل‌ونقل و خدمات عمومی هم بهره‌مند می‌شن، اما در مقیاس کوچک‌تر.
❌ کمترین اثرگذاری مربوط به کشاورزی و هنر و سرگرمی است.


---

📌 جمع‌بندی:
هوش مصنوعی تا یک دهه آینده از مرز تکنولوژی فراتر می‌ره و به موتور محرک اقتصاد جهانی تبدیل می‌شه.

#هوش_مصنوعی #اقتصاد #AI
@rss_ai_ir

🔥 چرا هنوز کسی نمی‌تواند به پای انویدیا برسد؟

این روزها زیاد اسم شرکت‌هایی مثل Groq ،Cerebras و Etched شنیده می‌شود که تراشه‌های اختصاصی برای اجرای مدل‌های زبانی می‌سازند. اما همان‌طور که دیلان پاتل (SemiAnalysis) گفته، رقابت جدی با انویدیا هنوز دور از واقعیت است. دلیلش روشن است:

🔹 انعطاف قیمتی – انویدیا به خاطر حاشیه سود بالا می‌تواند قیمت را کم کند و همچنان رقابتی باقی بماند.
🔹 زنجیره تأمین و مقیاس – حجم تولید بالا و شبکه‌ی تأمین جهانی باعث می‌شود هزینه ساخت هر GPU پایین‌تر باشد.
🔹 برگ برنده اصلی: نرم‌افزار – اکوسیستم CUDA و کتابخانه‌هایی مثل CuDNN ،CuBLAS و NCCL باعث می‌شوند سخت‌افزار انویدیا به بالاترین راندمان برسد.

📊 داده‌های SemiAnalysis نشان می‌دهد:
روی H100 (128 GPU)، آموزش یک مدل در مقیاس GPT-3 فقط با آپدیت نرم‌افزار در سال ۲۰۲۴، بهره‌وری MFU از ۳۴٪ به ۵۴٪ رسید (+۵۷٪ افزایش بدون تغییر سخت‌افزار!).

در BF16: از ۳۴٪ → ۵۴٪

در FP8: از ۲۹.۵٪ → ۳۹.۵٪


یعنی بهینه‌سازی نرم‌افزار می‌تواند ده‌ها درصد سود ایجاد کند؛ در حالی‌که نوآوری‌های معماری مدل معمولاً تنها ۳–۵٪ بهبود می‌دهند. برای شرکت‌هایی مثل OpenAI، Anthropic یا Google این یعنی صرفه‌جویی صدها میلیون دلاری.

⚡ نتیجه: مهندسانی که می‌توانند با بهینه‌سازی نرم‌افزار، حداکثر کارایی GPU را آزاد کنند، ارزشمندترین نیروهای صنعت هستند.

و اما درباره‌ی GB200 NVL72:

✳️فعلاً بیشتر برای استنتاج و دیباگ استفاده می‌شوند و آموزش مدل‌های بزرگ هنوز شروع نشده.

✳️هر رک ۷۲ GPU دارد اما تنها ۶۴ عدد فعالند و ۸ کارت به‌عنوان رزرو برای خرابی احتمالی کنار گذاشته می‌شوند.

✳️بهار امسال نسبت به H100 به‌صرفه نبودند، اما طبق پیش‌بینی انویدیا، تا پایان سال ۲.۷ برابر کارایی بیشتر به ازای هر دلار خواهند داشت.


💡 در یک جمله: رقابت شروع شده، اما ترکیب سخت‌افزار + نرم‌افزار + اکوسیستم فعلاً انویدیا را چند قدم جلوتر نگه داشته است.

#Nvidia #GPU #هوش_مصنوعی #H100 #GB200 #AI_Chip #SemiAnalysis

🌐 بازسازی سه‌بعدی انسان فقط با دو تصویر!


✅تیم تحقیقاتی با معرفی Snap-Snap روشی نوآورانه برای بازسازی سریع مدل سه‌بعدی انسان ارائه داده است. در این روش تنها با دو تصویر (جلو و پشت) می‌توان یک مدل سه‌بعدی دقیق از انسان را ایجاد کرد.

🔹مدل Snap-Snap بر پایه مدل‌های بنیادی مانند DUSt3R بازطراحی شده و با استفاده از ترکیب پیش‌بینی ابرنقاط سازگار، الگوریتم NNS برای بهبود رنگ در نماهای جانبی و رگرسیون مستقیم ویژگی‌های گوسی، بازسازی را انجام می‌دهد.

🔹 بر روی دیتاست THuman2.0 این مدل به معیارهای 22.44 PSNR و 88.78 SSIM رسیده و تنها در 190 میلی‌ثانیه روی کارت RTX 4090 کل بدن انسان را بازسازی می‌کند.


⚡ نتیجه: کاهش چشمگیر نیاز به داده‌های پرحجم و شتاب‌دهی به فرایند بازسازی برای توسعه‌دهندگان AI در زمینه مدل‌سازی دیجیتال انسان.

📌 جزئیات بیشتر:
— arXiv
— HuggingFace

@rss_ai_ir

#هوش_مصنوعی #بینایی_کامپیوتر #مدل_سه‌بعدی #AI #3DReconstruction #SnapSnap

💥 سیستم MassGen؛ هم‌افزایی چند عامل هوش مصنوعی

🛠 سیستم MassGen یک سیستم پیشرفته برای تعامل میان چندین عامل هوش مصنوعی است که با استفاده از همکاری گروهی، وظایف پیچیده را بین عوامل مختلف توزیع می‌کند و آن‌ها را به‌صورت هماهنگ حل می‌نماید.

🔰 ویژگی‌های کلیدی:

♻️هم‌افزایی بین مدل‌ها (Model Synergy)
♻️پردازش موازی برای افزایش سرعت
♻️به‌اشتراک‌گذاری دانش بین عوامل
♻️تصمیم‌گیری جمعی بر اساس Consensus Building
♻️بصری‌سازی زنده از فرآیند همکاری عوامل


🔰 معماری پیشرفته MassGen امکان اتصال به سه ارائه‌دهنده بزرگ مدل را دارد:

Google Gemini

OpenAI

xAI Grok


همچنین قابلیت افزودن ابزارهای سفارشی و حالت تعاملی برای گفت‌وگو و همکاری مستقیم را فراهم می‌کند.

🔗 کد و جزئیات در گیت‌هاب:
👉 MassGen GitHub

#هوش_مصنوعی #عامل_هوشمند #چند_عامل #MassGen #AI_Agents

🆔 @rss_ai_ir

📌 چگونه یک ارائه قوی برای دفاع از پروپوزال صنعتی هوش مصنوعی داشته باشیم؟

دفاع از پروپوزال در صنعت، فقط توضیح ایده نیست؛ بلکه جلب اعتماد تصمیم‌گیران و نشان دادن ارزش واقعی پروژه است. برای اینکه ارائه‌تان تاثیرگذار و حرفه‌ای باشد، این نکات کلیدی را رعایت کنید:
---

🎯 ۱. شروع قدرتمند

♻️با یک مسئله واقعی صنعتی آغاز کنید (مثلاً کاهش خطای تولید، بهبود کیفیت، افزایش بهره‌وری).
♻️از آمار، تصاویر یا یک مثال کوتاه برای نشان دادن اهمیت مسئله استفاده کنید.

---

🧩 ۲. شفاف‌سازی مسئله و نیاز

♻️دقیقاً بگویید چه مشکلی وجود دارد و چرا با روش‌های سنتی حل نشده است.
♻️به زبان ساده ولی تخصصی بیان کنید تا مدیران غیر‌فنی هم متوجه شوند.

---

🤖 ۳. معرفی راهکار مبتنی بر هوش مصنوعی

♻️توضیح دهید پروژه شما چطور از مدل‌های یادگیری ماشین/بینایی کامپیوتر/شبکه‌های عصبی استفاده می‌کند.
♻️معماری یا فلوچارت کلی سیستم را نشان دهید، نه جزییات کدنویسی.

---

📊 ۴. مزایا و ارزش افزوده

♻️کمی‌سازی کنید: کاهش هزینه، صرفه‌جویی زمان، افزایش کیفیت یا امنیت.
♻️اگر نمونه مشابه در صنعت (Case Study) دارید، به آن اشاره کنید.

---

🔒 ۵. ریسک‌ها و مدیریت آن‌ها

♻️به محدودیت‌ها (مثل کیفیت داده، نیاز سخت‌افزار، زمان‌بندی) اشاره کنید.
♻️بگویید چگونه این ریسک‌ها را مدیریت می‌کنید (فازبندی پروژه، پایلوت آزمایشی، داده‌کاوی تکمیلی).

---

📅 ۶. نقشه راه و فازبندی

♻️پروژه را به فازهای مشخص تقسیم کنید (مثلاً: جمع‌آوری داده، مدل‌سازی، تست پایلوت، استقرار).
♻️برای هر فاز زمان و خروجی قابل اندازه‌گیری ارائه دهید.

---
💡 ۷. نتیجه‌گیری الهام‌بخش

♻️تاکید کنید که پروژه فقط یک تحقیق نیست، بلکه قابل اجرا و اثرگذار در صنعت است.
♻️با یک جمله قوی تمام کنید: «این پروژه می‌تواند هزینه تولید را ۳۰٪ کاهش دهد و یک مزیت رقابتی پایدار ایجاد کند.»

---
🎥 ۸. نکات اجرایی هنگام دفاع

♻️اسلایدها ساده، تصویری و بدون متن اضافی باشند.
♻️روی سناریوهای صنعتی و نمودارهای نتیجه تمرکز کنید.
♻️پرسش‌های احتمالی مدیران (ROI، زمان، هزینه، ریسک) را از قبل آماده کنید.
@rss_ai_ir

🔴 هوش مصنوعی در خدمت HSE صنعتی


در صنایع سنگین، کوچک‌ترین خطا می‌تواند منجر به خسارت‌های جانی و مالی بزرگ شود. اینجاست که هوش مصنوعی وارد عمل می‌شود و استانداردهای ایمنی، بهداشت و محیط‌زیست (HSE) را دگرگون می‌کند:


⚡ پایش هوشمند: دوربین‌های مجهز به بینایی ماشین می‌توانند استفاده از کلاه ایمنی و تجهیزات حفاظت فردی را به صورت لحظه‌ای کنترل کنند.

⚡ تشخیص خطر زودهنگام: الگوریتم‌های پردازش تصویر و صوت قادرند دود، نشت گاز یا صدای غیرعادی ماشین‌آلات را سریع‌تر از انسان شناسایی کنند.

⚡ پیش‌بینی حوادث: مدل‌های یادگیری ماشین با تحلیل داده‌های گذشته (حوادث، شرایط محیطی، عملکرد تجهیزات) می‌توانند احتمال وقوع حادثه را قبل از رخداد پیش‌بینی کنند.

⚡ کاهش ریسک انسانی: با جایگزینی وظایف پرخطر توسط ربات‌ها و سیستم‌های هوش مصنوعی، ریسک برای کارگران کاهش می‌یابد.

📌 نتیجه: ارتقای ایمنی محیط کار، کاهش هزینه‌های ناشی از حوادث، و افزایش بهره‌وری پایدار در صنعت.

#هوش_مصنوعی #ایمنی #HSE #صنعت #بینایی_ماشین #پیش‌بینی #ایمنی_صنعتی

@rss_ai_ir

🧠تراشهNeuralink ، چند ماه بعد

✅پس از گذشت یک‌ونیم سال از اولین عمل کاشت تراشه مغزی شرکت ایلان ماسک، نولاند آربو (شرکت‌کننده شماره ۱) تجربه خودش را بازگو می‌کند:

🩷❤️‍🩹 «می‌بینم این فناوری همین حالا هم می‌تواند مسائل زیادی را حل کند. فکر می‌کنم آینده پزشکی همینجاست. بسیاری از ناتوانی‌ها، درمان‌ها و پاسخ‌هایی که سال‌ها دنبالش بودیم، از طریق فناوری خواهد آمد — و این من را شگفت‌زده کرده است».



⚡ نکته مهم این است که دستگاه در تمام این مدت پایدار کار کرده است. این نخستین نشانه واقعی است که ایمپلنت‌های عصبی می‌توانند نه‌تنها علم، بلکه کل پزشکی را متحول کنند.

🟠 جزئیات بیشتر به‌زودی...

#Neuralink #هوش_مصنوعی #پزشکی #فناوری_عصبی #ایمپلنت #نوآوری

@rss_ai_ir

🆕 ابزار جدید Hugging Face: AI Sheets

⛔️جدول‌ها حالا هوشمند شدند!

✳️مجموعه Hugging Face معرفی کرد AI Sheets، یک ابزار بدون کدنویسی برای ساخت و پردازش داده‌های جدولی با کمک هوش مصنوعی:

🔹 ظاهر شبیه اکسل، اما به جای فرمول‌ها از هزاران مدل استفاده می‌کند.
🔹 پشتیبانی از مدل‌های OpenAI-API و مدل‌های لوکال.
🔹 امکان افزودن ستون با پرامپت‌ها، ویرایش داده‌ها به صورت دستی یا با لایک/دیسلایک.
🔹 قابل اجرا به صورت آنلاین یا لوکال (Docker / pnpm).
🔹 کاملاً اپن‌سورس (Apache-2.0) و قابل ادغام در هر پایپ‌لاین.
🔹 مناسب برای کلاسیفیکیشن، تغییر داده‌ها، تولید داده‌های مصنوعی و تست حس و vibe مدل‌ها.

⚡️ نسخه آزمایشی در دسترس است.

#هوش_مصنوعی #بدون_کدنویسی #دیتاست #HuggingFace #LLM #AI


@rss_ai_ir