🚀 Ring-mini-2.0
؛ مدل کوچک اما فوق‌العاده قدرتمند!

💡 این مدل با 16B-A1B پارامتر و بهره‌گیری از استراتژی‌های Stable RLVR + RLHF آموزش دیده و کیفیتی پایدار و متعادل در طیف وسیعی از وظایف ارائه می‌دهد.
🧠 در منطق و استدلال، از مدل‌های Dense با همین اندازه عملکرد بهتری دارد.
⚡ سرعت پردازش: بیش از ۳۰۰ توکن در ثانیه (۷ برابر سریع‌تر از مدل‌های Dense مشابه).

🔥 نمونه‌ای دیگر از اینکه چگونه مدل‌های کوچک‌تر «Thinking Models» روزبه‌روز باهوش‌تر و سریع‌تر می‌شوند!

🔗 مشاهده در HuggingFace
@rss_ai_ir

#AI #LLM #RingMini #DeepLearning #OpenSource #MachineLearning #ThinkingModels

در این ویدیو، مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین به‌صورت بصری نمایش داده می‌شوند. 📊
از جمله:
🔹 نحوه تغییر وزن‌ها در طول آموزش

🔹 روند بهبود Accuracy در هر Epoch
این نوع ویژوال‌سازی‌ها باعث می‌شوند درک مفاهیم پیچیده‌ی یادگیری ماشین ساده‌تر و عمیق‌تر شود.
@rss_ai_ir

#MachineLearning #DeepLearning #DataScience #AI #Visualization

🤖 تشخیص چهره با هوش مصنوعی

الگوریتم‌های Face Recognition با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) می‌توانند ویژگی‌های منحصر به فرد چهره را استخراج و با یکدیگر مقایسه کنند.

📌 همانطور که در این ویدیو می‌بینید:

✅تصاویر مختلف از یک فرد (مثلاً در شرایط نوری یا حالات متفاوت) وارد شبکه می‌شوند.

✅مدل CNN Encoder ویژگی‌های کلیدی چهره را به بردار عددی تبدیل می‌کند.

✅در نهایت، این بردارها با هم مقایسه شده و مشخص می‌شود که هر دو تصویر متعلق به یک فرد هستند یا خیر.


این تکنیک امروز در کاربردهایی مثل امنیت، کنترل دسترسی، گوشی‌های هوشمند و حتی شبکه‌های اجتماعی استفاده می‌شود.

👁‍🗨 آینده سیستم‌های بینایی ماشین بدون شک با چنین الگوریتم‌هایی گره خورده است.

@rss_ai_ir

#AI #FaceRecognition #DeepLearning #ComputerVision #MachineLearning

🔗 نقشه راه یادگیری ماشین (Machine Learning Roadmap)

اگر تازه شروع کرده‌اید یا می‌خواهید مهارت‌های خود را ارتقا دهید، این نقشه راه هر مرحله را برایتان شفاف می‌کند:

1️⃣ پایه محکم در ریاضی و آمار بسازید.
2️⃣ با الگوریتم‌های یادگیری ماشین مثل رگرسیون خطی، SVM و خوشه‌بندی آشنا شوید.
3️⃣ مسیر تخصصی خود را انتخاب کنید: یادگیری نظارت‌شده، بدون نظارت یا سیستم‌های توصیه‌گر.
4️⃣ کتابخانه‌های پرکاربرد مثل PyTorch، TensorFlow و Scikit-learn را یاد بگیرید.
5️⃣ تجربه عملی کسب کنید: پروژه‌های واقعی، کارآموزی یا پروژه‌های جانبی.

این مسیر از پایه تا پیشرفته شما را آماده ورود به دنیای حرفه‌ای یادگیری ماشین می‌کند. 🚀

@rss_ai_ir
#یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #MachineLearning

🤖✨ تمرین تعادل ربات‌های انسان‌نما


#هوش_مصنوعی #رباتیک #ربات_انسان_نما #AI #Robotics #FutureTech #MachineLearning

این تصویر ۹ اصل کلیدی برای بهبود عملکرد سیستم‌های RAG را نشون میده:

1️⃣ Chunking –
تقسیم بهینه اسناد (۵۱۲–۱۰۲۴ توکن) و استفاده از پنجره‌های لغزان برای پوشش بهتر محتوا.

2️⃣ Embeddings –
استفاده از مدل‌های بردار پیشرفته مثل BAAI یا MPNET برای دقت بالا.

3️⃣ Vector Store –
انتخاب دیتابیس مناسب (مثل Milvus, Weaviate, Pinecone) بر اساس مقیاس و سرعت.

4️⃣ Query Processing –
استفاده از تکنیک‌های HYDE و hybrid search برای بهبود بازیابی.

5️⃣ Reranking –
اعمال مدل‌های بازچینش مثل MonoBERT یا TILDE برای افزایش دقت.

6️⃣ Summarization –
ترکیب رویکردهای extractive و abstractive برای خلاصه‌سازی جامع.

7️⃣ Fine-tuning –
تنظیم دقیق مدل برای بهبود عملکرد در دامنه‌های خاص.

8️⃣ Evaluation –
پایش متریک‌های عمومی و دامنه‌ای برای بهبود مستمر سیستم.

9️⃣ LLM Integration –
ادغام هوشمند مدل‌های زبانی بزرگ با retrieval.

🔟 Repacking –
پیاده‌سازی استراتژی‌های sides, forward, reverse برای بسته‌بندی بهینه محتوا.


#هوش_مصنوعی #RAG #LLM #یادگیری_ماشین #AI #MachineLearning #GenerativeAI

🎥 Reinforcement Learning in DeepSeek-R1 | توضیح تصویری

⛔️در این ویدیو به شکل ساده و کاملاً بصری می‌بینید که الگوریتم یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) چطور در مدل DeepSeek-R1 استفاده می‌شود.
📌 نمایش تعامل عامل (Agent) با محیط، دریافت پاداش و اصلاح رفتار برای رسیدن به بهترین نتیجه.

👨‍💻 مناسب برای:

✳️دانشجویان و علاقه‌مندان به یادگیری ماشین
✳️کسانی که می‌خواهند درک عمیق‌تری از RL داشته باشند
✳️پژوهشگران حوزه هوش مصنوعی و مدل‌های DeepSeek

@rss_ai_ir

---

#DeepSeek #ReinforcementLearning #AI #MachineLearning #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #RL #DeepSeekR1