🧬 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
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
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
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
❤1👍1🔥1