🐍 پایتون به نسخه 3.14 رسید — حالا رسماً بدون GIL!

نسخه‌ی جدید پایتون، یعنی Python 3.14، منتشر شد و دیگر نسخه‌ی Free-threaded (یا بدون GIL) به‌صورت رسمی و غیرازآزمایشی پشتیبانی می‌شود 🎉

🔹 ویژگی‌های جدید مهم:
✨ t-strings —
رشته‌های قالبی جدید برای فرمت‌گذاری ساده‌تر.
🚀 Free-threaded Python —
اجرای واقعی چندریسمانی بدون قفل سراسری مفسر.
🎨 Syntax Highlighting در REPL —
حالا رنگی و خواناتر.
📦 Zstandard Compression —
پشتیبانی از فشرده‌سازی سریع در کتابخانه استاندارد.
🔍 Remote Debugging در PDB —
اشکال‌زدایی از راه دور ساده‌تر از همیشه.

📄 لیست کامل تغییرات در مستندات رسمی:

docs.python.org/3.14/whatsnew/3.14.html

جالب اینکه هنوز بسیاری از ریپازیتوری‌های تولید تصویر و ویدیو به نسخه‌ی 3.10 نیاز دارند 😅

@rss_ai_ir
#Python #Programming #AI #Tech #FreeThreadedPython

🧬 ShinkaEvolve —
تکامل کدهای علمی با کمک هوش مصنوعی

پروژه‌ی ShinkaEvolve یک فریم‌ورک نوآورانه است که مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) را با الگوریتم‌های تکاملی (Evolutionary Algorithms) ترکیب می‌کند تا فرآیند کشف علمی و بهینه‌سازی کد را خودکار کند.

💡 ویژگی‌های کلیدی:

✳️ترکیب هوش مصنوعی خلاق با بهینه‌سازی تکاملی.

✳️پشتیبانی از ارزیابی موازی در رایانه‌های محلی یا خوشه‌های محاسباتی.

✳️ذخیره‌ی راه‌حل‌های موفق برای انتقال دانش و تجربه به نسل‌های بعدی مدل.

✳️بهینه‌سازی عملکرد کد در حالی که درستی آن حفظ می‌شود.

✳️مناسب برای پژوهش‌های علمی که تست یا validator مشخص دارند.


این سیستم به‌نوعی «زیست‌شناسی تکاملی برای کد» است — هر نسل از نسخه‌ها بهینه‌تر و خلاق‌تر از قبل می‌شود.

📌 GitHub:
github.com/SakanaAI/ShinkaEvolve

#AI #Python #EvolutionaryAlgorithms #LLM #هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #تکاملی

🎙️ VoxCPM —
سامانه‌ای نوآورانه برای تبدیل متن به گفتار (TTS)

⛔️سیستم VoxCPM یک سیستم پیشرفته‌ی تبدیل متن به گفتار بدون نیاز به توکنیزیشن (Tokenization-Free TTS) است که می‌تواند گفتار را به‌صورت آگاه از بافت (Context-Aware) و با کلون‌سازی دقیق صدا تولید کند.

این مدل از معماری دیفیوزنی (Diffusion Architecture) برای ایجاد نمایش‌های پیوسته از گفتار استفاده می‌کند — نتیجه‌ی آن بیان طبیعی‌تر، پایداری بیشتر و صدایی بسیار شبیه انسان است.

🚀 ویژگی‌های کلیدی:
تولید گفتار با لحن طبیعی و آگاهی از متن و بافت.
شبیه‌سازی دقیق صدای فرد فقط با چند نمونه کوتاه.
کارایی بالا در پردازش گفتار و پشتیبانی از استریم زنده (Streaming).

📌 منبع باز (Open Source):

🔗 GitHub - OpenBMB/VoxCPM

#هوش_مصنوعی #TTS #SpeechSynthesis #VoxCPM #Diffusion #AI #Python #VoiceCloning

🤖 سیستم چندعاملی برنامه‌نویسی (Multi-Agent Coding System)

این پروژه یک سیستم هوش مصنوعی چندعاملی است که از یک ارکستراتور هوشمند برای هماهنگ‌سازی میان عامل‌های پژوهشی و کدنویس استفاده می‌کند.
ارکستراتور وظیفه تقسیم وظایف به زیر‌مسائل و مدیریت کل فرآیند را بر عهده دارد تا رویکردی راهبردی و ساختاریافته در حل مسائل ایجاد شود.

🚀 ویژگی‌های کلیدی:

🧠 دستاورد: کسب رتبه‌ی ۱۲ در TerminalBench و عملکرد بهتر از Claude Code

🎯 ارکستراتور وظایف را بین عامل‌ها تقسیم و نتایج را اعتبارسنجی می‌کند

🧩 هر عامل (Agent) با زمینه و ابزار اختصاصی کار می‌کند

🔗 استفاده از حافظه‌ی زمینه‌ای مشترک برای تبادل دانش بین عامل‌ها — رویکردی نوین در همکاری بین هوش‌ها


📌 سورس‌کد در گیت‌هاب:
👉 github.com/Danau5tin/multi-agent-coding-system

#AI #Agents #Python #MultiAgent #MachineLearning #هوش_مصنوعی #عامل_هوشمند #کدنویسی

🚀 AI-Trader:
نبرد مدل‌های هوش مصنوعی با بازار بورس

پلتفرم AI-Trader یک پلتفرم منحصربه‌فرد است که در آن پنج سیستم هوش مصنوعی بدون هیچ دخالت انسانی روی شاخص NASDAQ 100 معامله می‌کنند و برای بیشترین سود با هم رقابت دارند 📈🤖

⚙️ ویژگی‌های کلیدی:

🤖 کاملاً خودمختار: تصمیم‌گیری و اجرای معاملات بدون انسان

🏆 محیط رقابتی: چندین مدل (مثل GPT، Claude و دیگران) در یک بازار واحد

📊 تحلیل در زمان واقعی: مشاهده عملکرد، سود/زیان و لاگ کامل معاملات

🔄 شبیه‌سازی تاریخی: امکان بازپخش دوره‌های معاملاتی گذشته

🧩 معماری ماژولار بر پایه‌ی Model Context Protocol برای اتصال ابزارها و استراتژی‌ها


این پلتفرم هم برای پژوهش در فایننس الگوریتمی و هم برای آزمایش عامل‌های خودکار (AI Agents) یک زمین بازی عالی است.

📌 GitHub:
👉 https://github.com/HKUDS/AI-Trader

📡 @rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #معاملات_الگوریتمی #NASDAQ #AITrader #Python #FinTech

💡 لپ‌تاپ خود را به یک سیستم قدرتمند RAG تبدیل کنید!

📘 پروژه‌ی LEANN این امکان را فراهم کرده که بتوانید روی لپ‌تاپ شخصی خود میلیون‌ها سند را ایندکس و جست‌وجو کنید — آن هم با ۹۷٪ مصرف فضای کمتر نسبت به روش‌های سنتی، بدون افت دقت!

🔬 راز این عملکرد:
این هست که ، LEANN به‌جای ذخیره‌ی تمام embeddingها، از بازمحاسبه‌ی انتخابی بر پایه‌ی گراف (graph-based selective recomputation) استفاده می‌کند و فقط در صورت نیاز embeddingها را تولید می‌کند.

⚙️ ویژگی‌های کلیدی:

🛡 حفظ حریم خصوصی:
تمام داده‌ها روی لپ‌تاپ شما باقی می‌مانند — بدون فضای ابری یا شرایط پنهان.

💯 سبک و بهینه:
استفاده از گراف‌های فشرده (CSR) و حذف هوشمند گره‌ها باعث صرفه‌جویی چشمگیر در حافظه و فضای ذخیره‌سازی می‌شود.

💢 قابل‌حمل:
می‌توانید پایگاه دانش خود را به‌راحتی بین دستگاه‌ها منتقل یا با دیگران به اشتراک بگذارید.

☀️ مقیاس‌پذیر و مقاوم:
با داده‌های نامنظم شخصی یا حافظه‌ی تولیدشده توسط ایجنت‌ها که معمولاً باعث کرش در پایگاه‌های برداری (Vector DBs) می‌شوند، به‌خوبی کار می‌کند.

📈 دقیق و قابل اعتماد:
با وجود سبک بودن، همان کیفیت جست‌وجوی سیستم‌های سنگین را ارائه می‌دهد.

🧠 کاملاً متن‌باز (Open Source)
📎 GitHub:
github.com/yichuan-w/LEANN

📱 @rss_ai_ir
#RAG #AI #Python #هوش_مصنوعی #داده #جستجو #سیستم_دانش #متن_باز

📝🚀مدل Kimi Writing Agent؛ نویسندهٔ خودمختار برای تولید رمان و داستان

عامل «Kimi Writer» با تکیه بر مدل kimi-k2-thinking می‌تواند کاملاً خودکار کتاب، رمان یا مجموعه‌داستان بنویسد. این ابزار یک نویسندهٔ هوش مصنوعی واقعی است که از برنامه‌ریزی تا نگارش متن را خودش انجام می‌دهد و فرآیند نوشتن را در لحظه نمایش می‌دهد.

✨ ویژگی‌های کلیدی:

🤖 نگارش خودمختار همراه با برنامه‌ریزی فصل‌ها و بخش‌ها

📚 پشتیبانی از رمان، کتاب و داستان کوتاه

⚡ نمایش لحظه‌ای پیشرفت نوشتن

💾 سیستم هوشمند برای مدیریت و بازیابی کانتکست

📊 نمایش مصرف توکن در زمان واقعی


📌 گیت‌هاب:
github.com/Doriandarko/kimi-writer


---

#هوش_مصنوعی #نویسندگی_خودکار #Kimi #نویسنده_هوشمند #python @rss_ai_ir

🌉🤖 ابزار CodexMCP؛ پل هوشمند بین Claude Code و Codex برای کدنویسی تعاملی

ابزار CodexMCP مثل یک «لایه هماهنگ‌کننده» بین Claude Code و Codex عمل می‌کند و کمک می‌کند چند ایجنت هوش مصنوعی هم‌زمان روی یک پروژه کدنویسی کار کنند و خروجی منسجم‌تری بدهند.

🔹 پشتیبانی از دیالوگ‌های چندمرحله‌ای و انجام هم‌زمان چند تسک برنامه‌نویسی
🔹 مدیریت حرفه‌ای کانتکست و حفظ سشن‌ها برای کارهای طولانی و تکرارشونده
🔹 استفاده از Claude Code برای تحلیل نیازمندی، معماری و طراحی قبل از نوشتن کد
🔹 امکان ردیابی لاگ، جزییات خروجی و هندل‌کردن خطاها در فرآیند اجرای تسک‌ها

لینک GitHub:
https://github.com/GuDaStudio/codexmcp

@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #برنامه_نویسی #کدنویسی_خودکار #MCP #Claude #Codex #python

🤖 سه الگوی طلایی برای ساخت ایجنت‌های هوش مصنوعی

اگر در دنیای ایجنت‌ها کار می‌کنی، شناخت این سه الگوی متداول می‌تواند مسیر توسعه را چند برابر سریع‌تر و هوشمندانه‌تر کند.


---

🔹 الگوی بازتاب (Reflection)
در این روش ابتدا ورودی به ایجنت داده می‌شود؛ ایجنت پاسخ می‌دهد؛ سپس با دریافت بازخورد، پاسخ خود را اصلاح و بهبود می‌کند.
این چرخه تا رسیدن به کیفیت مطلوب ادامه می‌یابد.

🛠 ابزارهای مناسب:
• مدل پایه (مثل GPT-4o)
• مدل فاین‌تیون‌شده برای ارائه بازخورد
• اتوماسیون با n8n برای پیاده‌سازی چرخه بازتاب


---

🔹 الگوی مبتنی بر بازیابی دانش (RAG)
در این الگو، ایجنت هنگام انجام یک وظیفه می‌تواند از یک پایگاه دانش خارجی پرس‌وجو کند؛
بنابراین پاسخ‌ها دقیق‌تر، مستندتر و قابل استناد خواهند بود.

🛠 ابزارهای مناسب:
• پایگاه (Vector DB مثل Pinecone)
• ابزارهای UI برای ساخت سریع RAG مثل Aidbase
• ابزارهای API محور مثل SourceSync که به‌تازگی محبوب شده‌اند


---

🔹 الگوی جریان‌کاری هوشمند (AI Workflow)
در این روش، یک فلو یا اتوماسیون سنتی ایجاد می‌شود، اما برخی از مراحل توسط هوش مصنوعی انجام می‌گیرد: تحلیل، تولید متن، تصمیم‌گیری و…

🛠 ابزارهای مناسب:
• پلتفرم n8n برای مدیریت کل جریان
• مدل‌های هوش مصنوعی از طریق API (Claude، GPT-4o و…)


---

✨ تسلط بر این سه الگو یعنی تسلط بر ۸۰٪ معماری ایجنت‌ها.
اگر بتوانی این سه ساختار را خوب درک و ترکیب کنی، تقریباً هر نوع ایجنت کاربردی را می‌توانی بسازی — از اتوماسیون‌های ساده تا سیستم‌های پیچیده تصمیم‌ساز.

@rss_ai_ir
#AI #Agents #Workflow #Reflection #RAG #هوش_مصنوعی #اتوماسیون #مهندسی_ایجنت #n8n #Pinecone #GPT #Claude #LLM #python #MachineLearning