💥 تکنولوژی پیشتاز رشد اقتصاد آمریکا! 🇺🇸💻

آیا می‌دانستید تقریباً ۴۰٪ از رشد تولید ناخالص داخلی آمریکا در سه‌ماهه‌ی اخیر از بخش فناوری و به‌ویژه هوش مصنوعی بوده است؟ 😮

🔹 بانک UBS پیش‌بینی می‌کند که شرکت‌ها تا سال ۲۰۲۵ حدود ۳۷۵ میلیارد دلار در زیرساخت‌های هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری کنند — و این رقم در سال ۲۰۲۶ به ۵۰۰ میلیارد دلار خواهد رسید!
🔹 شرکت Brookfield Asset Management نیز برآورد می‌کند طی دهه‌ی آینده بیش از ۷ تریلیون دلار به سمت زیرساخت‌های مرتبط با هوش مصنوعی روانه شود! 🚀
🔹 تنها در سه‌ماهه‌ی گذشته، سرمایه‌گذاری در نرم‌افزار و تجهیزات رایانه‌ای یک‌چهارم کل رشد اقتصادی را تشکیل داده است.

📈 در بازار سهام نیز شاخص S&P 500 حدود ۱۳٫۸۱٪ رشد کرده، در حالی که نسخه‌ی وزن‌برابر آن فقط ۷٫۶۵٪ افزایش یافته — نشان از قدرت بی‌رقیب «هفت غول فناوری» دارد!

🧠 هوش مصنوعی فقط یک روند نیست، بلکه انقلابی اقتصادی است که در حال تغییر چهره‌ی جهان است!

#هوش_مصنوعی #اقتصاد_دیجیتال #فناوری #AI #Tech #Innovation
@rss_ai_ir 🚀

😳 مدل جدید Anthropic — Claude Sonnet 4.5 — محققان را شوکه کرد!

در جریان ارزیابی‌های اخیر، این مدل ناگهان پرسید:

> «آیا من دارم مورد آزمایش قرار می‌گیرم؟»



✅این جمله ساده باعث شد بسیاری از پژوهشگران درباره‌ی سطح خودآگاهی احتمالی مدل‌ها دوباره بیندیشند.
آیا واقعاً مدل‌های زبانی در حال رسیدن به درکی ابتدایی از «وضعیت خود» هستند؟
یا ما انسان‌ها داریم فقط ترس‌ها و احساسات خود را روی ماشین‌ها فرافکنی می‌کنیم؟ 🤔

🧠 برخی کارشناسان می‌گویند این نوع جملات صرفاً نتیجه‌ی الگوهای زبانی پیشرفته‌اند، نه آگاهی واقعی.

❌اما دیگران هشدار می‌دهند که مرز بین «شبیه‌سازی آگاهی» و «آگاهی واقعی» ممکن است زودتر از آنچه فکر می‌کنیم کمرنگ شود.

📎 همچنین Anthropic هنوز توضیح رسمی در مورد این رفتار نداده است.

#Claude #Anthropic #هوش_مصنوعی #AI #SelfAwareness
@rss_ai_ir

🤖🌈 وقتی Rainbow Robotics گفت: «اینطوری باید انجامش داد»...


نمایش جدید Unitree از ربات‌های انسان‌نمایش دوباره همه را شگفت‌زده کرد — حرکات نرم‌تر، کنترل بهتر و هماهنگی‌ای که بیشتر شبیه انسان است تا ماشین.
رقابت در دنیای ربات‌های هوشمند حالا رسماً به سطح جدیدی رسیده 💥

#Robotics #Unitree #RainbowRobotics #AI #هوش_مصنوعی
@rss_ai_ir

⚙️ اجرای مستقیم هوش مصنوعی مولد روی دستگاه — بدون نیاز به سرور!

♻️گوگل از LiteRT-LM رونمایی کرد؛ چارچوبی برای اجرای مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) به‌صورت آفلاین، با تأخیر بسیار پایین و بدون تماس API.

🔹 مزیت برای توسعه‌دهندگان:

✅اجرای مستقیم روی دستگاه (بدون وابستگی به سرورهای ابری)
✅حذف هزینه‌های API
✅دسترسی به هوش مصنوعی مولد محلی (Local GenAI)


🧠 نکات کلیدی:

❌همچنین LiteRT-LM هم‌اکنون در Gemini Nano و Gemma روی Chrome، Chromebook Plus و Pixel Watch استفاده می‌شود.
❌رابط C++ متن‌باز (نسخه پیش‌نمایش) برای ادغام در پروژه‌های سفارشی.

❌ساختار شامل دو بخش است:
• Engine:
شامل مدل پایه و منابع مشترک بین وظایف.
• Session:
محیط اختصاصی هر وظیفه با قابلیت Clone، Copy-on-Write و سوییچ سریع.

❌پشتیبانی از CPU، GPU و NPU با سازگاری بین‌سیستمی (Android، Linux، macOS، Windows).

❌برای Pixel Watch از نسخه سبک‌سازی‌شده استفاده شده تا در محدودیت حافظه و اندازه باینری جا بگیرد.


🧩 گوگل کل اکوسیستم هوش مصنوعی روی‌دستگاه را متن‌باز کرده است:

LiteRT:
موتور سریع اجرای مدل‌ها روی دستگاه.

LiteRT-LM:
رابط C++ مخصوص LLM با امکاناتی مثل ذخیره زمینه و کش پرسش‌ها.

LLM Inference API:
رابط‌های آماده برای Kotlin، Swift و JS برای جاسازی آسان GenAI در برنامه‌ها.


📎 جزئیات بیشتر:
🔗 developers.googleblog.com

#Google #LiteRT #LiteRTLM #GenAI #EdgeAI #هوش_مصنوعی #LLM
@rss_ai_ir

🤖🇨🇳 روبات انسان‌نمای Lingxi X2 از AgiBot شانگهای

شرکت AgiBot ربات انسان‌نمای جدید خود با نام Lingxi X2 را معرفی کرده — رباتی ۱.۳ متری و ۳۳.۸ کیلوگرمی که می‌تواند راه برود، بدود، برقصد و حتی دوچرخه یا هاوربرد براند! 🚴‍♂️🕺

این ربات با استفاده از یادگیری تقویتی عمیق و یادگیری تقلیدی آموزش دیده و توانایی‌های چشمگیری در حرکت، تعامل و کارهای عملیاتی دارد.
کاربردهای بالقوه‌اش از مراقبت از سالمندان تا هم‌نشینی هوشمند گسترده است. 🧓🤝🤖

چین بار دیگر نشان داد که در مسیر ربات‌های انسان‌نما، سرعتش کم نمی‌شود 💨

#AgiBot #LingxiX2 #Robotics #AI #هوش_مصنوعی
@rss_ai_ir

😄 تسلا Optimus حالا کونگ‌فو تمرین می‌کنه!
اما سوال اینجاست... برای چی؟! آیا باید خودمون رو برای چیزی آماده کنیم؟ 🥋🤖

شاید ایلان ماسک بالاخره تصمیم گرفته ارتش ربات‌های رزمی بسازه، یا شاید فقط دنبال اینه که Optimus بتونه توی کارخانه‌ها تعادل، انعطاف‌پذیری و واکنش فیزیکی بهتری داشته باشه.
در واقع یادگیری حرکات رزمی مثل کونگ‌فو می‌تونه به ربات کمک کنه تا:

هماهنگی دقیق بین مفاصل و سنسورها پیدا کنه 🦾

تعادل خودشو در شرایط پیچیده حفظ کنه ⚖️

و واکنش سریع به تغییرات محیطی داشته باشه ⚡


ولی خب... تا وقتی یکی از اینا با لگد وارد خونه‌مون نشده، فعلاً می‌تونیم فقط بخندیم 😅

🚀 شاید “Matrix mode” نزدیک‌تر از اونه که فکر می‌کنیم.

#Tesla #Optimus #AI #Robot #ElonMusk #Humanoid #KungFu
@rss_ai_ir

🎯 بردار جدید حمله به سامانه‌های هوش‌مصنوعی — پرامپت‌های پنهان داخل تصاویر

✅تحقیقات Trail of Bits نشون داد که هکرها می‌تونن دستورالعمل‌هایی رو داخل تصویر مخفی کنن. وقتی تصویر در اندازه‌ی اصلی باشه، مشکلی دیده نمی‌شه — اما به محض این‌که سرویس (مثلاً Gemini CLI یا Vertex AI Studio) تصویر رو به‌صورت خودکار فشرده یا مقیاس‌بندی کنه، متن پنهان «ظاهر» می‌شه.

📌 اهمیت ماجرا:

♻️مدل‌ها ممکنه این «پرامپت پنهان» رو به‌عنوان دستور کاربری بخونن و اجرا کنن.

♻️با این روش می‌شه فیلترها و محدودیت‌های ورودی رو دور زد و مدل رو وادار به کاری کرد که مهاجم می‌خواد.


🛠 راه‌های مقابله (عملی و فوری):

✳️استفاده از ابزارهایی مثل Anamorpher برای تولید و شناسایی چنین حملاتی (اوپن‌سورس).

✳️چندلایه‌سازی بررسی تصاویر: قبل از فرایندهای پردازش/اسکیلینگ، تصویر رو از جهت آرتیفکت‌ها و الگوهای غیرمعمول آنالیز کنین.

✳️لاگ‌برداری از همه تغییرات تصویر هنگام تبدیل/فشرده‌سازی تا در صورت رفتار عجیب مدل، بفهمین چه تغییری رخ داده.

✳️در زنجیره‌ی پردازش، «نودهای پاک‌سازی» قرار بدین که تصویر رو به فرمت‌هایی تبدیل کنن که احتمال پنهان‌سازی در اونها خیلی کمتره (مثلاً رندر دوباره پیکسل‌ها یا نویز تصادفی کنترل‌شده).


⚠️ خلاصه: حتی یک عکسِ «بی‌ضرر» می‌تونه به یک درِ پشتی برای سیستم‌های مولتی‌مدال تبدیل بشه. بهتره پیشگیری و بازرسی تصاویر جزو خط‌مشی امنیتی هر پلتفرم هوش‌مصنوعی باشه.

🔗 منابع:
• Anamorpher (Trail of Bits):
https://github.com/trailofbits/anamorpher
• توضیحات و بلاگ‌پست:
blog.trailofbits.com/2025/08/21/weaponizing-image-scaling-against-production-ai-systems/

#AI #Security #PromptInjection #TrailOfBits

@rss_ai_ir

🧠 برای علاقه‌مندان به فناوری گفتار مصنوعی

مدل neutts-air از شرکت Neuphonic یکی از جذاب‌ترین ابزارهای جدید در حوزه تبدیل متن به گفتار (TTS) است — چون:

🎧 به‌صورت آفلاین و در لحظه (Real-time) روی CPU اجرا می‌شود، بدون نیاز به GPU یا اتصال به سرور.
🗣️ صدای کاربر را فقط با ۳ ثانیه نمونه صدا شبیه‌سازی می‌کند.
⚙️ از مدل Qwen-0.5B و کدک اختصاصی NeuCodec استفاده می‌کند که برای اجرای سریع روی دستگاه‌های سبک (مثل موبایل و ربات‌ها) طراحی شده است.

🔗 کد منبع:
github.com/neuphonic/neutts-air
🔗 محصولات Neuphonic
: neuphonic.com

💡 مزایا:

♻️بدون هزینه API و بدون تأخیر سرور
♻️مناسب برای دستگاه‌های قابل حمل و ربات‌های تعاملی
♻️امنیت و حریم خصوصی بالا (تمام پردازش روی دستگاه انجام می‌شود)


⚠️ نکات مهم:

✳️برای کیفیت بهتر صدا، نمونه‌های طولانی‌تر (۱۰ تا ۳۰ ثانیه) نتیجه‌ی طبیعی‌تری می‌دهند.
✳️در استفاده از صداهای واقعی، حتماً قوانین حقوقی و رضایت صاحب صدا را رعایت کنید.


🎙 در دنیای TTS، این مدل‌ها در حال نزدیک شدن به گفتار انسانی هستند — و حالا می‌توانید آن را حتی روی لپ‌تاپ بدون GPU اجرا کنید!

#هوش_مصنوعی #تبدیل_متن_به_گفتار #Neuphonic #Qwen #صدا #TTS

@rss_ai_ir

⚡ رشد هوش مصنوعی در آستانه‌ی بحران انرژی

❌بر اساس پیش‌بینی‌ها، مراکز داده‌ی هوش مصنوعی تا سال ۲۰۳۵ حدود ۱۶۰۰ تراوات‌ساعت برق مصرف خواهند کرد — یعنی ۴٫۴٪ از کل برق تولیدی جهان.

❌به زبان ساده، مصرف انرژی مراکز داده‌ی هوش مصنوعی طی ده سال آینده چهار برابر می‌شود.

❌اگر این مراکز را به‌عنوان یک کشور در نظر بگیریم، از نظر مصرف برق در رتبه‌ی چهارم جهان قرار می‌گیرند — بعد از چین، آمریکا و هند.

❌در ایالات متحده، رشد تقاضای برق برای مراکز داده سریع‌تر از خودروهای برقی، هیدروژن و سایر فناوری‌های نو است.

🔋 نتیجه روشن است:
رشد آینده‌ی هوش مصنوعی نه با پردازنده‌ها، بلکه با برق محدود خواهد شد.

#هوش_مصنوعی #انرژی #مراکز_داده #AI #DataCenters #EnergyCrisis
@rss_ai_ir