❌شرکت خودروسازی الکتریکی XPeng چین از ربات انسان‌نمای خود با نام Iron رونمایی کرده است. این ربات قرار است از سال ۲۰۲۶ وارد تولید انبوه شود.

⚡ اهمیت موضوع:

✅۲۰۲۶ آغاز رقابت شدید برای بازار انبوه ربات‌های انسان‌نما خواهد بود.

⛔️ربات XPeng Iron در کنار پروژه‌هایی مثل Tesla Optimus، Figure 01 و Agility Robotics قرار می‌گیرد.

حضور خودروسازان در این عرصه نشان می‌دهد که ربات‌ها به بخشی از اکوسیستم حمل‌ونقل و زندگی روزمره تبدیل خواهند شد.


📌 آینده نزدیک:
ربات‌های انسان‌نما می‌توانند وارد کارخانه‌ها، انبارها و حتی خانه‌ها شوند و نقش مکمل در صنعت و خدمات ایفا کنند.

@rss_ai_ir

#هوش_مصنوعی #رباتیک #XPeng #Humanoid #AI #Robotics #IndustryFuture

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

🧬 هوش مصنوعی برای درمان بیماری‌ها نقشه سلول را ترسیم می‌کند

محققان دانشگاه هاروارد از PDGrapher رونمایی کردند — یک مدل هوش مصنوعی رایگان که نه‌تنها اهداف دارویی را شناسایی می‌کند، بلکه درمان‌هایی برای بازگرداندن سلول‌ها به حالت سالم پیشنهاد می‌دهد.

🔬 روش کار:
• استفاده از گراف‌نورال‌نت‌ورک برای ترسیم شبکه کامل سلولی
• شناسایی عوامل کلیدی بیماری
• پیشنهاد بهترین درمان‌ها (تکی یا ترکیبی)

📊 قدرت مدل:
• تست روی ۱۹ دیتاست در ۱۱ نوع سرطان
• شناسایی دوباره اهداف شناخته‌شده + کشف اهداف جدید مثل KDR و TOP2A
• تا ۳۵٪ دقت بالاتر و ۲۵ برابر سریع‌تر از سایر ابزارهای هوش مصنوعی

🌍 چرا مهم است؟
🚀 کشف دارو سریع‌تر و کم‌هزینه‌تر
🎯 پزشکی شخصی‌شده هوشمندتر
💡 گام بزرگ در درمان سرطان، پارکینسون و آلزایمر

این دستاورد می‌تواند آغاز گذار از حدس‌زدن دارو به سمت طراحی درمان قطعی باشد.

@rss_ai_ir

#هوش_مصنوعی #پزشکی #ژنتیک #سرطان #Parkinson #Alzheimer #DrugDiscovery

📼 کاست DNA با ظرفیت ۳۶ پتابایت در چین رونمایی شد

پژوهشگران چینی موفق به ساخت «کاست DNA» شدند که می‌تواند ۳۶ پتابایت داده ذخیره کند — معادل تمام آهنگ‌های ضبط‌شده تاریخ! این نوآوری، DNA مصنوعی را درون پلاستیک جاسازی کرده و با لایه‌ای شبیه کریستال محافظت می‌کند تا دوام آن هزاران سال تضمین شود.

🔹 توسعه یافته توسط تیم Xingyu Jiang در دانشگاه علوم و فناوری جنوب چین
🔹 استفاده از بازهای DNA (A, T, C, G) برای رمزگذاری داده‌ها، مشابه کد باینری
🔹 پوشش کریستالی برای جلوگیری از تخریب و افزایش ماندگاری
🔹 طراحی کاست برای دسترسی سریع با قابلیت شبیه «فوروارد/ریوایند»
🔹 کاربردها: آرشیو موسیقی، نگهداری ویدئوها، حفاظت از میراث فرهنگی، داده‌های ژنومیک

⚠️ هنوز هزینه‌ها و سرعت خواندن داده چالش بزرگی هستند، اما این کاست ترکیبی از نوستالژی قدیمی و فناوری پیشرفته زیست‌فناوری است که آینده ذخیره‌سازی پایدار و فوق‌تراکم را نوید می‌دهد.

@rss_ai_ir

#DNA #ذخیره‌سازی #فناوری #بیوتکنولوژی #آینده #China

😂 باز هم یک غول جدید برای تولید تصویر!

Lumina-DiMOO —

⛔️یک مدل Omni Diffusion برای تولید و درک چندوجهی.

نه فقط تولیدکننده تصویر، بلکه ویرایشگر و حتی «فهمنده» با قابلیت reasoning. دقیقاً همان چیزی که در دنیای هوش مصنوعی ۲۰۲۵ ترند است.

🔹 تفاوت اصلی:
این مدل از دیفیوشن کاملاً گسسته استفاده می‌کند (نه AR و نه هیبرید AR+Diffusion).
نتایج:

⚡ سرعت بالاتر در نمونه‌گیری،

🖼 پشتیبانی از طیف وسیعی از وظایف: متن → تصویر، تصویر → تصویر (ویرایش، تولید بر اساس سوژه، ریتاچ و …)،

👀 قابلیت درک تصویر.


🔹 امکانات:

Inpainting & Extrapolation

مجموعه کامل ControlNet (عمق، کانتور، openPose و …)


📎 جزئیات و کد: GitHub
📎 دموی اولیه: synbol.github.io/Lumina-DiMOO (هنوز Gradio آماده نیست).

💭 به‌نظر می‌رسد یک کمباین چندوجهی قدرتمند باشد — حالا فقط باید کیفیتش تست شود.

@rss_ai_ir

#هوش_مصنوعی #تولید_تصویر #دیفیوشن #مولتی_مودال

🐜 گروه Ant (متعلق به جک ما) ربات انسان‌نما R1 را معرفی کرد

🤖 این ربات با قد ۱/۷۵ متر در نمایشگاه‌های برلین و شانگهای مهارت‌های آشپزی خود را به نمایش گذاشت.
🏛 هم‌اکنون R1 وارد تولید انبوه شده و در موزه شانگهای به‌عنوان آشپز، راهنما و مشاور فعالیت می‌کند.
🚀 توسعه‌دهنده این ربات، شرکت زیرمجموعه Robbyant است که در زمینه ادغام راهکارهای هوش مصنوعی در تجهیزات فیزیکی تخصص دارد.

⚡️این پروژه برای بخش تجاری و خدماتی طراحی شده است: رستوران‌ها، موزه‌ها، نمایشگاه‌ها و خرده‌فروشی.

@rss_ai_ir

#هوش_مصنوعی #ربات #انسان_نما #AntGroup #جک_ما #R1 #آینده

🌍 آینده‌ای که هوش مصنوعی و طول عمر در کنار هم می‌سازند

✅هوش مصنوعی همچنان در حال خلق موفقیت‌های بزرگ برای بشریت است. اما طول عمر (Longevity) شاید حتی مهم‌تر باشد — و این دو حوزه به‌شدت به یکدیگر وابسته‌اند و همدیگر را تقویت می‌کنند.

⛔️در حالی‌که جهان مشغول بحث درباره چالش‌های هوش مصنوعی و بیکاری ناشی از آن است، حالا گفت‌وگو درباره طول عمر هم آغاز شده: نه فقط برای ثروتمندان، بلکه برای همه.

🧬 نمونه‌ای تازه: Unlimited Bio مجوز درمان VEGF را برای کاربردهای پیشگیرانه در Prospera دریافت کرد و تنها شش ماه پس از تأسیس، اولین محصولش را به بازار عرضه نمود.

👀 هرچند تاکنون تنها تعداد کمی از افراد این درمان را دریافت کرده‌اند، اما «اثر کارداشیان» در حال دیده‌شدن است — توجه رسانه‌ای و اجتماعی که می‌تواند به سرعت مسیر گسترش چنین فناوری‌هایی را تغییر دهد.

🤔 آیا آینده‌ای در راه است که هوش مصنوعی + طول عمر مسیر بشریت را دگرگون کند؟

@rss_ai_ir

#AI #Longevity #Biotech #Future #Innovation

🤖 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

❓ چطور میشه جلوی «فراموشی فاجعه‌بار» در مدل‌های زبانی بزرگ رو هنگام فاین‌تیونینگ گرفت؟

🧩 مسئله
وقتی مدل روی داده‌های جدید فاین‌تیون میشه، ممکنه دانسته‌های قبلی خودش رو از دست بده. این پدیده به اسم Catastrophic Forgetting شناخته میشه.
🚨 بدتر از اون «کلاپس مدل» هست: زمانی که داده‌های آموزشی شامل متن‌هایی میشه که خود LLM تولید کرده. این باعث میشه داده‌ها تحریف بشن، مثال‌های نادر حذف بشن و خطاها تقویت بشن.

✅ راهکارهای عملی برای جلوگیری:

1️⃣ LoRA / فاین‌تیونینگ پارامتر-موثر
فقط آداپترها آپدیت میشن، نه همه وزن‌ها → دانش پایه حفظ میشه.

2️⃣ Dynamic Replay / Rehearsal
(بازپخش پویا)
به دیتاست جدید، داده‌های پیش‌آموزش اضافه میشه.
معمولاً ۲ تا ۳ برابر بیشتر از داده‌های تخصصی → پس‌زمینه دانشی مدل حفظ میشه.

3️⃣ Dataset Mixing
(ترکیب دیتاست‌ها)
ترکیب داده‌های عمومی + داده‌های دامنه‌ای → مانع از «گیر کردن» مدل در یک حوزه خاص.

4️⃣ Variation Across Epochs
(تنوع بین اپوک‌ها)
در هر اپوک از نمونه‌های متفاوت پیش‌آموزش استفاده میشه → تنوع بالا و کاهش ریسک اورفیت روی دیتای محدود.

📌 جواب کوتاه برای مصاحبه شغلی:
«برای جلوگیری از فراموشی، از LoRA برای فاین‌تیون پارامتر-موثر، بازپخش پویا با نسبت ۱:۲ یا ۱:۳ داده‌های پایه، و تنوع نمونه‌ها بین اپوک‌ها استفاده میشه. این باعث میشه دانش قدیمی حفظ بشه و مدل انعطاف لازم برای یادگیری داده‌های جدید رو داشته باشه».

@rss_ai_ir

#هوش_مصنوعی #LLM #یادگیری_ماشین #فاین_تیونینگ

⚠️ ریسک‌های پروژه‌های هوش مصنوعی در صنعت

هوش مصنوعی می‌تواند تحول بزرگی در صنعت ایجاد کند، اما بدون مدیریت ریسک‌ها، پروژه‌ها ممکن است شکست بخورند. مهم‌ترین ریسک‌ها:

🔹 فنی: داده‌های ناقص و نویزی، مشکلات مقیاس‌پذیری، وابستگی به سنسورها و تغییر شرایط محیطی.
🔹 سازمانی: مقاومت کارکنان، کمبود نیروی متخصص، نبود هماهنگی بین تیم‌ها.
🔹 اقتصادی: هزینه‌های بالا، بازگشت سرمایه نامشخص، وابستگی به سرویس‌های خارجی.
🔹 حقوقی و امنیتی: نقض حریم خصوصی، حملات سایبری، مسئولیت تصمیمات اشتباه.
🔹 ایمنی: خرابی تجهیزات یا خطر برای جان کارکنان در صورت تصمیم غلط AI.

📌 جمع‌بندی: موفقیت در پروژه‌های صنعتی هوش مصنوعی فقط به الگوریتم قوی بستگی ندارد، بلکه به مدیریت دقیق ریسک‌ها هم وابسته است.

@rss_ai_ir

#هوش_مصنوعی #صنعت #مدیریت_ریسک #فناوری #AI #Industry

🚤🤖 لذت قایقرانی با پاروهای رباتیک!

🔹 «دیو نیوینسکی» یک قایق خاص ساخته که به جای موتور، از دو بازوی رباتیک Agilex Robotics استفاده می‌کنه. این بازوها با نرم‌افزار اختصاصی، به صورت خودکار پارو می‌زنن.

🎮 در حال حاضر کنترل با دسته‌ی گیم‌پد انجام میشه،
اما هدف نهایی: یک سیستم کاملاً خودران برای پارو زدن!

🌊 ترکیب مهندسی خلاق + رباتیک = آینده حمل‌ونقل آبی هوشمند.

#رباتیک #نوآوری #روبات_خودران #روبات_خدماتی #روباتیک_صنعتی

@rss_ai_ir

🚀 Chain-of-Vibes —
همکاری انسان و هوش مصنوعی در کدنویسی

👨‍💻 به جای اینکه کل یک فیچر را به صورت خودکار به AI بسپاریم، Chain-of-Vibes کار را به بخش‌های کوچک و قابل مدیریت تقسیم می‌کند.

🔹 روند کار:

1. برنامه‌نویس و AI با هم یک نقشه پیاده‌سازی طراحی می‌کنند.
2. همچنین AI هر بخش کوچک را انجام می‌دهد.
3. توسعه‌دهنده در هر مرحله بازخورد و اصلاح می‌دهد.



✨ مزایا:

✅جلوگیری از خطاهای طراحی و تصمیم‌های نادرست AI ⚠️
✅کاهش پیچیدگی و «over-engineering»
✅کنترل بهتر مسیر توسعه، بدون گیر افتادن در rabbit holes
✅در عین حال افزایش بهره‌وری با کمک کدنویسی هوش مصنوعی


⛔️این روش، تعادلی بین قدرت AI و قضاوت انسانی ایجاد می‌کند و برای پروژه‌های پیچیده بسیار کاربردی است.


@rss_ai_ir

#AI #Coding #ChainOfVibes #DevTools #Productivity

📚 Oboe –
هوش مصنوعی آموزشی شخصی‌ساز

⛔️مدیر سابق اسپاتیفای پلتفرم Oboe را معرفی کرده است؛ یک ابزار رایگان مبتنی بر AI که می‌تواند برای شما برنامه‌ی آموزشی کاملاً شخصی‌سازی‌شده بسازد — رقیبی جدی برای دوره‌های آنلاین.

🔹 تنها با یک پرامپت، یک ساعت یادگیری ساختارمند روی هر موضوعی (از فیزیک تا تغذیه) دریافت می‌کنید.
🔹 خروجی‌ها: خلاصه‌ها، پادکست‌ها، مقالات تصویری، فلش‌کارت‌ها و آزمون‌های کوتاه.
🔹 تمرکز بر سازگار شدن با سبک یادگیری شما، نه صرفاً ارائه اطلاعات خام.
🔹 خیلی‌ها آن را رقیب قدرتمندتری نسبت به Google NotebookLM می‌دانند.

✨ پلتفرم Oboe یادگیری فردی را به یک تجربه‌ی کاملاً شخصی و پویا تبدیل می‌کند و آینده‌ای را نوید می‌دهد که در آن مربیان AI جایگزین آموزش‌های سنتی شوند.

@rss_ai_ir

#AI #EdTech #Oboe #SelfLearning #NotebookLM #CryptoInsider

🦠 رهگیری سلول با هوش مصنوعی – بدون نیاز به داده‌های برچسب‌خورده! 🦠

پژوهشگران دانشگاه RWTH یک چارچوب نوآورانه برای Cell Tracking معرفی کرده‌اند که با ترکیب مدل Segment Anything 2 (SAM2) در پایپ‌لاین رهگیری، می‌تواند هر سلول را به‌صورت Zero-Shot بخش‌بندی و رهگیری کند 🚀

🔹 نیازی به داده‌های آموزشی اختصاصی ندارد.
🔹 دقت بالا در شناسایی و دنبال‌کردن سلول‌ها در ویدیوهای میکروسکوپی.
🔹 انتشار کد منبع برای جامعه‌ی علمی 💙

📖
📄 مقاله:
https://arxiv.org/pdf/2509.09943
💻 کد منبع:
https://github.com/zhuchen96/sam4celltracking

@rss_ai_ir

#AI #BioAI #CellTracking #SAM2 #DeepLearning #BiomedicalResearch