🧬 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
🚀 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
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
😐1
💡 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
📘 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
❤2