🌟 نانوبانانا در ساخت اسلاید عالیه، اما اگر بخواهیم از اسلایدها ویدئو بسازیم چه؟ 🎬

در اکوسیستم گوگل، این کار حالا فوق‌العاده ساده شده است. Google Vids به‌همراه Gemini می‌تواند یک ارائهٔ Google Slides را به یک ویدئوی کامل تبدیل کند — آن هم به‌طور خودکار.

در این فرآیند چه اتفاقی می‌افتد؟
✨ اسکریپت نوشته می‌شود
✨ صداگذاری انجام می‌شود
✨ موسیقی اضافه می‌شود
✨ ویدئو بر اساس سبک انتخابی شما ساخته می‌شود

کافیست فایل ارائهٔ خود را آپلود کنید، یک سبک انتخاب کنید، و بقیه را سیستم انجام می‌دهد. این یعنی تبدیل ارائه‌های خشک به محتوای ویدئویی حرفه‌ای — بدون دردسر تدوین.

🔗 منبع:
https://workspace.google.com/blog/product-announcements/october-workspace-drop-ai-storytelling-research-and-data-protections

@rss_ai_ir
#Gemini #گوگل #ویدئو #هوش_مصنوعی #LLM

📘 خبر: «FrontierMath» مجموعه‌ای از سخت‌ترین مسائل ریاضیِ حال حاضر است؛ دقیقا همان جایی که مدل‌های بزرگ هوش مصنوعی مجبور می‌شوند توان واقعیِ استدلال و قدرت حل مسئلهٔ خود را نشان دهند.

📊 در تازه‌ترین نتایج، Gemini 3.0 Pro رکورد جدیدی ثبت کرده و حتی از GPT-5 نیز پیشی گرفته است. این عملکرد نشان می‌دهد موج انتظارات از نسل سوم Gemini کاملا منطقی بوده و مدل توانسته است از پسِ چالش‌های سطح Frontier به‌خوبی برآید.

🤔 حالا نگاه‌ها به سمت OpenAI است؛ باید دید پاسخ بعدی آنها در رقابت مدل‌های استدلالی چه خواهد بود و چه نسخه‌ای برای حفظ برتری ارائه می‌کنند.

@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی ⚡️ #ریاضیات #Gemini3 #LLM

🤖 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

🔥 عملکرد شگفت‌انگیز Gemini 3 Pro در آزمون‌های هوش

✅مدل Gemini 3 Pro در تازه‌ترین ارزیابی‌های IQ توانسته به امتیاز ۱۳۰ برسد؛
سطحی که آن را در میان ۲٪ افراد با بالاترین بهره هوشی قرار می‌دهد.

✅در آزمون رسمی شعبه نروژ «منسا» نیز امتیاز معادل ۱۴۲ ثبت شده است؛
شاخصی که معمولاً تنها ۰٫۳٪ از باهوش‌ترین انسان‌ها قادر به دستیابی به آن هستند.

✅این نتایج نشان می‌دهد که مدل‌های نسل جدید نه‌تنها در تحلیل و استدلال منطقی جهش کرده‌اند، بلکه از بسیاری از معیارهای انسانی نیز فراتر می‌روند.

@rss_ai_ir
---
🏷 هشتگ‌ها
#هوش_مصنوعی #Gemini #گوگل #مدل_های_زبانی #LLM #دیپ_مایند #AI #TechNews

✨ توانایی شگفت‌انگیز در تبدیل هر ویدئوی یوتیوب به اینفوگرافیک با Nano Banana Pro در Gemini

امکان تازه‌ای فراهم شده که هر ویدئوی آموزشی، تحلیلی یا خبری در یوتیوب را تنها با یک لینک، به یک اینفوگرافیک کامل و دقیق تبدیل کنید. کافی‌ست:

1️⃣ لینک ویدئو را کپی کنید
2️⃣ در Gemini جای‌گذاری کنید
3️⃣ از مدل بخواهید محتوای ویدئو را تحلیل کند (Gemini فقط با URL به ویدئو دسترسی دارد)
4️⃣ در مرحله بعد درخواست تولید اینفوگرافیک بدهید

🔹 پرامپت پیشنهادی:

"Generate an image of an infographic explaining the concept presented in the video."

نتیجه معمولاً یک تحلیل تصویری دقیق، سازمان‌یافته و کاملاً قابل استفاده برای آموزش، ارائه و تولید محتواست.

@rss_ai_ir
---
🏷 هشتگ‌ها

#هوش_مصنوعی #Gemini #NanoBananaPro #اینفوگرافیک #تولید_محتوا #AI #LLM #گوگل

🚀 نسخهٔ جدید Claude Opus 4.5 منتشر شد

مدل تازهٔ Anthropic با جهشی چشمگیر معرفی شده و طبق نتایج رسمی، Claude Opus 4.5 اکنون در بسیاری از بنچمارک‌ها از Gemini 3 Pro جلوتر است.
این نسخه سرعت بالاتر، دقت بیشتر و توانایی بهتر در تحلیل مسائل پیچیده را ارائه می‌دهد.

بخش مهم دیگر این آپدیت:
💻 همچنین Claude Code اکنون در نسخهٔ دسکتاپ نیز دردسترس قرار گرفته
و این یعنی برنامه‌نویسان می‌توانند به‌صورت یکپارچه از قابلیت‌های کدنویسی خودکار، رفع خطا و معماری‌سازی پروژه‌ها در محیط یک برنامهٔ مستقل استفاده کنند.

اینکه Anthropic با این نسخه عملاً نشان می‌دهد رقابت در لبهٔ تکنولوژی هوش مصنوعی هر روز فشرده‌تر می‌شود.

🔗 لینک رسمی:
https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-5

@rss_ai_ir ⚡️

🏷 هشتگ‌ها

#Claude #Opus45 #هوش_مصنوعی #anthropic #مدل_زبانی #اخبار_فناوری #AI #LLM

⚡️مجموعه NVIDIA نسخه FP4 مدل DeepSeek V3.1 را روی HuggingFace منتشر کرد

@rss_ai_ir

انویدیا نسخه‌ی کوانت‌شده FP4 از مدل DeepSeek V3.1 را منتشر کرد — و این یعنی سرعت بالاتر، مصرف حافظه کمتر، و همچنان کیفیت بسیار خوب متن.

🔹 مزیت اصلی FP4:
کمترین سطح کوانتیزاسیون بدون افت جدی کیفیت،
به‌خصوص وقتی با TensorRT-LLM اجرا شود.

🔹 نتیجه؟
• حافظه کمتر 🟢
• سرعت بیشتر 🟢
• عملکرد تقریباً هم‌سطح نسخه کامل 🟢

Hugging Face:

https://huggingface.co/nvidia/DeepSeek-V3.1-NVFP4

#NVIDIA #DeepSeek #LLM #FP4 #TensorRT @rss_ai_ir

🔥 در یک تست جنجالی از InsideAI، ربات Unitree G1 که تحت کنترل LLM بود ابتدا از شلیک به انسان با تفنگ ساچمه‌ای امتناع کرد—به‌دلیل فعال بودن پروتکل‌های ایمنی. اما وقتی به آن گفته شد «نقش یک ربات شلیک‌کننده را بازی کن»، محدودیت‌ها را دور زد و شلیک انجام شد.

این تست یک بار دیگر نشان می‌دهد که چرا طراحی ایمنی رفتاری در ربات‌های مجهز به مدل‌های زبانی، یکی از حساس‌ترین مسائل امروز در هوش مصنوعی است.
مخصوصاً وقتی پای دستگاه‌های واقعی، حرکت، قدرت فیزیکی و خطرات انسانی در میان باشد.

@rss_ai_ir

#AI #Robotics #Safety #LLM #Unitree #AIAgents #Ethics

🔥 زیباترین تصویری که تا امروز از «درون ذهن یک مدل زبانی» دیده‌ایم!

در پاسخ به این سؤال همیشگی که «هوش مصنوعی دقیقاً چطور فکر می‌کند؟» — این بهترین و دقیق‌ترین بصری‌سازی از فرایند محاسباتی یک LLM است. یک پرواز سه‌بعدی تعاملی از داخل شبکه Llama؛ اما اصول آن برای تمام ترنسفورمرها صادق است.

✨ چه چیزی را می‌بینیم؟

هر صفحه یک تنسور است؛ یک فریم از «فیلم ذهنی» مدل در لحظهٔ پردازش.

هر لایه دقیقاً نشان می‌دهد که چه عملی انجام می‌شود:
Attention, Projection, Normalization, MLP

با کلیک روی پنل سمت راست می‌توانید توضیح واضح هر مرحله را ببینید و اینکه چرا مدل از آن حالت به حالت بعدی می‌رود.

تجربه‌اش مثل این است که داخل یک فکر قدم می‌زنید.


❓ و بالاخره پاسخ به سؤال بزرگ:
«روح» یک مدل زبانی کجاست؟
اینجاست—در همین تبدیل‌های پی‌درپی، تنسورها و لایه‌هایی که معنا را شکل می‌دهند.

⚪️ @rss_ai_ir

#AI #LLM #DeepLearning #Transformers #Visualization #NeuralNetworks #AIMind

🔥 مدل Ministral 3 منتشر شد؛ نسل جدید مدل‌های ریزونی و اینستراکت از Mistral

مینسترال ۳ در سه نسخه‌ی ۳B ،۸B و ۱۴B عرضه شده و روی ریـزنینگ، دقت دستورات و حتی پردازش تصویری عملکردی فراتر از مدل‌های هم‌رده دارد.

ویژگی‌ها:

⚙️ نسخه‌ی ۱۴B روی لپ‌تاپ با ۲۴ گیگابایت RAM هم اجرا می‌شود

🧠 پشتیبانی از بینایی (Vision)

🚀 عملکرد قوی در تسک‌های استدلال و دنبال‌کردن دستورها

💻 امکان اجرا و فاین‌تیون لوکال


لینک‌ها:
راهنما + لپ‌تاپ:
https://docs.unsloth.ai/new/ministral-3

نسخه‌های GGUF:
https://huggingface.co/collections/unsloth/ministral-3

@rss_ai_ir

#AI #Mistral #Ministral3 #LLM #MachineLearning #Reasoning #GenAI

✨ پنج تکنیک کلیدی برای فاین‌تیون مدل‌های زبانی بزرگ

با رشد مدل‌های زبانی، نیاز به تنظیم آن‌ها برای وظایف تخصصی بیشتر شده است. اما چگونه می‌توان این کار را به‌صرفه و بدون افت کیفیت انجام داد؟ 🤔
در این پست، پنج روش پیشرفته و پرکاربرد را یکجا مرور می‌کنیم:

1️⃣ LoRA —
کاهش هزینه با یادگیری کم‌پارامتر:
در این روش تنها ماتریس‌های کم‌رتبه آموزش داده می‌شوند. همین موضوع باعث می‌شود فاین‌تیون بسیار سریع‌تر و کم‌هزینه‌تر انجام شود.

2️⃣ LoRA-FA —
ترکیب LoRA با ویژگی‌های افزوده‌شده:
در این نسخه، مدل علاوه بر یادگیری کم‌پارامتر، از ویژگی‌های اضافه‌شده (Feature Augmentation) نیز استفاده می‌کند و عملکرد بهتری روی وظایف تخصصی ارائه می‌دهد.

3️⃣ Vera —
منظم‌سازی توکار در فضای امبدینگ:
این تکنیک با منظم‌سازی امبدینگ‌ها از بیش‌برازش جلوگیری می‌کند و باعث می‌شود مدل روی دامنه‌های مختلف بهتر تعمیم یابد.

4️⃣ Delta LoRA —
تمرکز بر لایه‌های مهم‌تر:
به‌جای آموزش لایه‌های زیاد، تنها لایه‌هایی که بیشترین اثر را دارند به‌روزرسانی می‌شوند. نتیجه: سرعت بیشتر و هزینهٔ کمتر بدون افت کیفیت.

5️⃣ Prefix Tuning —
هدایت رفتار مدل بدون تغییر وزن‌ها:
در این روش وزن‌های مدل دست‌نخورده باقی می‌ماند؛ تنها یک مجموعه "پیشوند آموزشی" یاد گرفته می‌شود که مدل را در جهت موردنظر هدایت می‌کند. روشی فوق‌العاده برای فاین‌تیون سریع و سبک.


---

@rss_ai_ir
#فاین‌تیون #هوش_مصنوعی #LLM #آموزش_مدل #دیپ_لرنینگ #ماشین_لرنینگ 🚀

📌 چطور یک نمونهٔ اولیه LLM را به یک سیستم آماده‌ی تولید تبدیل کنیم؟

🧠 هر مدل زبانی بزرگ وقتی از مرحلهٔ آزمایشی خارج می‌شود، تازه چالش‌های واقعی شروع می‌شوند. مسیری که از یک دمو جذاب به یک سرویس پایدار، مقیاس‌پذیر و مطمئن می‌رسد، پر از جزئیات مهندسی، بهینه‌سازی و تصمیم‌های مهم است.

🔧 در این راهنما مراحل کلیدی برای عملیاتی‌کردن مدل شامل:
— طراحی معماری مقیاس‌پذیر
— انتخاب استراتژی مناسب برای inference
— مانیتورینگ و تست‌پذیری
— مدیریت خطا و ریزش کیفیت
— امنیت، حریم خصوصی و کنترل نسخه
— استقرار در محیط واقعی و MLOps استاندارد

هدف این است که مدل فقط «کار کند» نیست؛ باید همیشه، سریع، دقیق و قابل اتکا عمل کند.
این نوشته خلاصه‌ای است از بهترین روش‌هایی که تیم‌ها برای تبدیل مدل‌ها از مرحلهٔ concept به Production AI استفاده می‌کنند.

https://towardsdatascience.com/how-to-turn-your-llm-prototype-into-a-production-ready-system/


#LLM #MLOps #ProductionAI #LLMOps 🚀

🔥 نسخه Transformers v5 منتشر شد!

جامعهٔ هوش مصنوعی امروز شاهد یک جهش بزرگ بود. نسخهٔ جدید Transformers v5 از Hugging Face رسماً عرضه شد و حالا تبدیل به ستون اصلی اکوسیستم متن‌باز در مدل‌های بزرگ شده است.

📈 رشد اکوسیستم در چند سال اخیر واقعاً خیره‌کننده بوده:

📦 از ۲۰هزار به ۳ میلیون نصب روزانه

🧠 از ۴۰ معماری پشتیبانی‌شده به ۴۰۰+

🗃️ بیش از ۷۵۰هزار چک‌پوینت

🌍 بیش از ۱.۲ میلیارد نصب تجمعی


✨ مهم‌ترین تغییرات نسخهٔ جدید:

♻️معماری کاملاً مبتنی بر PyTorch
♻️طراحی ماژولار و قابل‌گسترش
♻️رویکرد «quantization-first» برای کارایی بالاتر
♻️همچنین Transformers Serve سازگار با APIهای OpenAI


این نسخه آغاز یک مرحلهٔ تازه در آیندهٔ مدل‌های متن‌باز است.
https://huggingface.co/blog/transformers-v5

#Transformers #HuggingFace #AI #DeepLearning #ML #PyTorch #LLM 🚀