🤖 کدام شرکت‌های هوش مصنوعی در ایران موفق خواهند شد؟

امروز در ایران، فقط شرکت‌هایی در حوزه #هوش_مصنوعی موفق خواهند شد که مسائل واقعی صنعت را حل کنند و مدل کسب‌وکار پایدار داشته باشند.

✅ ویژگی‌های برندگان آینده:

1️⃣ تمرکز روی صنایع کلیدی مثل #معدن، #نفت_و_گاز، #فولاد و #کشاورزی
2️⃣ ارائه راهکارهای #اتوماسیون و بهینه‌سازی فرایندها
3️⃣ توسعه محصولات مالی در حوزه #بانکداری_دیجیتال و کشف تقلب
4️⃣ نوآوری در #پزشکی و #تصویر_پزشکی برای تشخیص سریع بیماری‌ها
5️⃣ بومی‌سازی داده‌ها و مدل‌ها بر اساس زبان و نیازهای ایران
6️⃣ همکاری نزدیک با کارخانه‌ها، بیمارستان‌ها و بانک‌ها

📌 نتیجه:
شرکت‌هایی برنده خواهند شد که به‌جای تقلید صرف از مدل‌های جهانی، روی داده‌ها و مشکلات واقعی ایران تمرکز کنند. هر جا نیاز بزرگ + داده بومی + ارزش اقتصادی وجود دارد، همان‌جا موفقیت شکل می‌گیرد.

@rss_ai_ir

---

#AI #هوش_مصنوعی #فناوری #تحول_دیجیتال #صنعت #ایران

🎯 ۷ گام تا تسلط بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

تسلط بر LLMها یک مسیر تدریجی است، نه یک مقصد. این اینفوگرافیک نقشه‌ی راه را نشان می‌دهد؛ از مبانی اولیه تا ساخت اپلیکیشن‌های واقعی:

1️⃣ درک مبانی LLM
🔹 پردازش زبان طبیعی (NLP)
🔹 یادگیری عمیق (Deep Learning)
🔹 ترنسفورمرها (Transformers)

2️⃣ بررسی معماری‌های LLM
🔹معماری BERT
🔹 معماری GPT
🔹معماری XLNet

3️⃣ پیش‌تمرین مدل‌ها
🔹 پیش‌بینی جمله‌ی بعدی
🔹 پیش‌تمرین متضاد زبان–تصویر (Contrastive Pre-training)

4️⃣ فاین‌تیونینگ LLMها
🔹 توابع زیان اختصاصی (Task-specific Loss)
🔹 افزایش داده (Data Augmentation)
🔹 توقف زودهنگام (Early Stopping)

5️⃣ تنظیم و پس‌آموزش
🔹 کاهش سوگیری (Bias Mitigation)
🔹 ارزیابی عدالت (Fairness Evaluation)
🔹 قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability)

6️⃣ ارزیابی مدل
🔹 دقت (Accuracy)
🔹 روانی متن (Fluency)
🔹 مرتبط بودن پاسخ‌ها (Relevancy)

7️⃣ ساخت اپلیکیشن‌های LLM
🔹 چت‌بات‌ها
🔹 تولید محتوا
🔹 ترجمه‌ی زبان


---

🌟 اگر این مسیر را دنبال کنید، می‌توانید از درک مبانی تا پیاده‌سازی اپلیکیشن‌های پیشرفته مبتنی بر LLM حرکت کنید.

#هوش_مصنوعی #LLM #یادگیری_ماشین #مدل_زبان #دیپ_لرنینگ #NLP #AI #MachineLearning #DeepLearning #Chatbot #GenerativeAI

@rss_ai_ir

⚡️ هکر هوش مصنوعی در قالب یک کابل USB

محققان Palisade Research یک کابل هک به قیمت ۲۰۰ دلار ساخته‌اند که به محض اتصال به کامپیوتر، یک عامل هوش مصنوعی را روی سیستم بارگذاری می‌کند.

🔌 این ایجنت سیستم شما را اسکن می‌کند، داده‌ها را به GPT-4 می‌فرستد، دستورالعمل می‌گیرد و به صورت خودکار عملیات هک را انجام می‌دهد.
💸 هزینه حمله: کمتر از ۱۰۰ دلار. زمان توسعه: فقط یک هفته.

🚨 تفاوت اصلی: ایجنت‌های هوش مصنوعی سریع‌تر از انسان، هوشمندتر از اسکریپت‌ها هستند و می‌توانند به نسل جدیدی از سایبر-سلاح‌ها تبدیل شوند.
آنچه امروز خام به نظر می‌رسد، فردا می‌تواند نامرئی، ارزان و فراگیر باشد.

📌 هر پورت USB شاید در آینده به یک نقطه ورود هک‌شده و مجهز به هوش مصنوعی تبدیل شود.

@rss_ai_ir

#هوش_مصنوعی #امنیت_سایبری #هک #GPT4 #USB #AI

🤖 چطور از هوش مصنوعی برای سریع‌تر یاد گرفتن هر چیزی استفاده کنیم؟

این اینفوگرافیک ۱۰ روش عملی رو نشون می‌ده که می‌تونید با کمک هوش مصنوعی فرآیند یادگیری‌تون رو چند برابر کنید:

1️⃣ توضیح مثل ۵ ساله‌ها
موضوعات سخت رو ساده کن تا حتی یک کودک هم بفهمه.
✏️ پرامپت: «[موضوع] رو طوری توضیح بده که به یک بچه ۵ ساله می‌گی.»

2️⃣ مثال‌ها و تشبیه‌ها
با مثال‌های واقعی و ساده ایده‌های انتزاعی رو درک کن.
✏️ پرامپت: «[موضوع] رو با ۳ مثال یا تشبیه ساده توضیح بده.»

3️⃣ انگیزه
روش‌هایی برای باانگیزه موندن در یادگیری دریافت کن.
✏️ پرامپت: «۵ استراتژی برای بالا بردن انگیزه در یادگیری [موضوع] بهم بده.»

4️⃣ نقش‌آفرینی (Role-play)
سناریوهایی بساز تا یادگیری رو تمرین کنی.
✏️ پرامپت: «بیا سناریویی رو نقش‌آفرینی کنیم که من [نقش] هستم و تو [نقش دیگر].»

5️⃣ برنامه‌ریزی برای مطالعه
یک مسیر کامل از شروع تا پایان یادگیری طراحی کن.
✏️ پرامپت: «یک پلن مطالعاتی برای [موضوع] با منابع، اهداف و نقاط عطف طراحی کن.»

6️⃣ کوئیز و تست
تمرین تستی بگیر تا بفهمی چقدر مسلط شدی.
✏️ پرامپت: «۱۰ سوال تستی درباره [موضوع] بساز و جواب درست رو با توضیح بده.»

7️⃣ نقشه ذهنی (Mindmap)
ایده‌ها رو به شکل تصویری و شاخه‌ای بچین.
✏️ پرامپت: «یک نقشه ذهنی برای [موضوع] با شاخه‌های اصلی و فرعی ایجاد کن.»

8️⃣ میزگرد تخصصی (Expert Roundtable)
مثل یک بحث بین چند کارشناس مختلف در مورد موضوع شبیه‌سازی کن.
✏️ پرامپت: «یک میزگرد بین متخصصان [موضوع] شبیه‌سازی کن.»

9️⃣ یادسپاری با ارتباط ذهنی (Mnemonics)
روش‌های خلاقانه برای حفظ کردن مطالب بساز.
✏️ پرامپت: «کمکم کن ابزارهای یادسپاری برای [موضوع] بسازم.»

🔟 بهبود چیزی که داری
روی نوشته‌ها یا پروژه‌هات بازخورد بگیر.
✏️ پرامپت: «[متن/کار] منو بررسی کن و پیشنهاد بده چطور بهترش کنم.»


@rss_ai_ir

#یادگیری #هوش_مصنوعی #AI #یادگیری_سریع #آموزش #مطالعه #انگیزه #نقشه_ذهنی #پرامپت #یادگیری_موثر #یادسپاری #یادگیری_ماشین

🤖✨ هر روز بهتر از دیروز....

@rss_ai_ir

#ربات #هوش_مصنوعی #فناوری #آینده

⚡️ پشتیبانی کامل MCP به ChatGPT اضافه شد

🔹 حالا در نسخه وب ChatGPT می‌توانید به‌صورت دستی هر MCP سروری را متصل کنید.
🔹 مسیر فعال‌سازی: Settings → Connectors → Advanced Settings → Developer Mode
🔹 بعد از فعال‌سازی، امکان افزودن کانکتورهای تأییدنشده (unverified connectors) فراهم می‌شود که می‌توانند داده‌ها را تغییر دهند یا پاک کنند (⚠️ استفاده با ریسک خودتان).
🔹 سپس در بخش کانکتورها می‌توانید روی Create بزنید و مشخصات MCP سرور را وارد کنید.

📌 توجه: در اپلیکیشن دسکتاپ ChatGPT این قابلیت هنوز در دسترس نیست.

🔗 مستندات:
OpenAI Developer Mode

#ChatGPT #MCP #OpenAI #هوش_مصنوعی #DevTools

@rss_ai_ir

🇦🇪 امارات وارد رقابت جهانی هوش مصنوعی شد

امارات متحده عربی از مدل جدید K2 Think رونمایی کرد؛ مدلی که توسط دانشگاه محمد بن زاید توسعه یافته و هدف آن رقابت مستقیم با غول‌هایی مثل OpenAI و DeepSeek است.

🔹 ویژگی کلیدی K2 Think استفاده از روش زنجیره بلند افکار (Long Chain of Thoughts) و یادگیری تقویتی با پاداش‌های قابل‌سنجش است. این رویکرد باعث می‌شود مدل بتواند در حل مسائل پیچیده منطقی حتی با تعداد پارامتر کمتر عملکردی برتر داشته باشد.

🔹 این مدل بر پایه‌ی فناوری زبانی Qwen 2.5 علی‌بابا ساخته شده و روی سخت‌افزار Cerebras اجرا می‌شود. سرعت پردازش آن چشمگیر است: حدود ۲۰۰۰ توکن در ثانیه (معادل ۱۵۰۰ کلمه)، که آن را به یکی از سریع‌ترین مدل‌های «استدلالی» جهان تبدیل می‌کند.

🔹 تمرکز امارات روی کارایی و باز بودن دسترسی است؛ نقطه تمایزی مهم در مقایسه با توسعه‌دهندگان آمریکایی.

#هوش_مصنوعی #امارات #AI #Qwen25 #Cerebras #K2Think

@rss_ai_ir

⚡️🤖 هوش مصنوعی و بهینه‌سازی مصرف انرژی در صنعت

یکی از هزینه‌های پنهان اما سنگین در کارخانه‌ها، اتلاف انرژی ـ به‌ویژه برق و گاز ـ هست.
هوش مصنوعی می‌تونه با تحلیل داده‌های لحظه‌ای از خطوط تولید، مصرف انرژی رو بهینه کنه.

🔹 کاربردها:
1️⃣ پیش‌بینی و مدیریت پیک مصرف برق برای کاهش جریمه‌ها ⚡️
2️⃣ تنظیم هوشمند دما در کوره‌ها و بویلرها برای حداقل‌کردن مصرف گاز 🔥
3️⃣ شناسایی ماشین‌آلات پرمصرف و ارائه راهکار اصلاحی ⚙️
4️⃣ استفاده از مدل‌های AI برای شبیه‌سازی سناریوهای صرفه‌جویی انرژی 🧠

📊 نتیجه:
✅ کاهش هزینه انرژی تا ۱۵٪
✅ کاهش آلایندگی و گازهای گلخانه‌ای 🌍
✅ افزایش بهره‌وری و پایداری خط تولید 🏭

هوش مصنوعی فقط ابزار دیجیتال نیست؛ می‌تونه تبدیل بشه به مدیر انرژی نامرئی کارخانه‌ها.

@rss_ai_ir

#هوش_مصنوعی #AI #انرژی #بهره‌وری #صنعت #Industry40 #SmartEnergy

🔥 مدل Veo 3 حالا با پشتیبانی عمودی و 1080p واقعی!

مدل Veo 3 حالا می‌تواند ویدیوها را در نسبت ۹:۱۶ (عمودی) و با کیفیت Full HD (1080p) بسازد، آن هم بدون نیاز به آپ‌اسکیل 🚀.

📌 نکات کلیدی برای پرامپت‌نویسی بهتر با Veo 3:
1️⃣ شخصیت‌هایتان را دقیق بسازید (ظاهر، صدا، دیالوگ)
2️⃣ جهانی تخیلی و پرجزئیات خلق کنید (نور، بافت، اتمسفر)
3️⃣ اکشن‌های پیچیده را با جزئیات کامل توصیف کنید
4️⃣ سبک و لحن تصویری خاص خود را تعریف کنید (واقعی، انیمیشن، استاپ‌موشن و...)
5️⃣ صدا و تصویر را با هم ترکیب کنید (افکت‌ها و طراحی صوتی داخل پرامپت)

🎥 نتیجه؟ ویدیوهایی با کیفیت بالا و کنترل خلاقانه‌تر روی صحنه‌ها.

@rss_ai_ir

#Veo3 #AI_Video #Text2Video #هوش_مصنوعی #تولید_محتوا

🗂 AGENTS.md —
فرمت بازِ راهنمایی ایجنت‌های کدنویس


اگه با Cursor، Amp، Factory، RooCode یا هر Agent دیگه‌ای کار می‌کنید، این ریپو از OpenAI یک استاندارد ساده می‌ده تا راهنمای پروژه رو به‌صورت قابل‌فهم برای ایجنت‌ها داخل فایل AGENTS.md بذارید—مثل README مخصوص ربات‌ها.

به چه درد می‌خوره؟

♻️تنظیم محیط توسعه و دستورهای اجرا/تست یک‌جا و قابل‌خواندن برای Agent
♻️کاهش هذیان و خطاهای ایجنت در پروژه‌های چند‌پکیجه/مونو‌ریپو
♻️هماهنگی تیم انسانی + ایجنت‌ها روی یک منبع حقیقت واحد


⛔️داخل فایل معمولاً می‌نویسیم:

✳️پیش‌نیازها و ورژن‌ها (Node, Python, pnpm, Docker…)
✳️اسکریپت‌های build/test/lint و الگوهای پوشه‌ها
✳️قرارداد کدنویسی، فرمت کامیت، Coverage، CI/CD
✳️محدودیت‌ها و خط قرمزها (مثلاً «فایل‌های X را دست نزن»)
✳️نمونه وظایف و خروجی‌های مورد انتظار


لینک ریپو:
github.com/openai/agents.md

@rss_ai_ir

#AI #DevTools #Agentic #OpenAI #SoftwareEngineering #MLOps