🔥 بهترین راهنمای فاین‌تیونینگ که امسال در arXiv می‌بینید!

اگر با مدل‌های زبانی کار می‌کنید—چه مبتدی باشید چه حرفه‌ای—این مقاله دقیقاً همان چیزی است که لازم دارید. یک راهنمای کامل، مرحله‌به‌مرحله و فوق‌العاده منظم برای تسلط بر Fine-Tuning مدرن.

📘 مباحثی که پوشش می‌دهد:

🧠 مبانی NLP (برای اینکه بدانید زیرساخت مدل چه می‌گوید)

⚙️ روش‌های PEFT / LoRA / QLoRA (تکنیک‌های سبک برای آموزش مدل‌های بزرگ روی GPUهای معمولی)

🔀اینکه Mixture of Experts (MoE) و نکات ریز مربوط به آموزش کارآمد

🧩 پایپلاین ۷ مرحله‌ای برای فاین‌تیونینگ حرفه‌ای

🎯 توصیه‌های عملی، چک‌لیست‌ها و اشتباهاتی که باید از آن‌ها دوری کرد


📄 منبع:
https://arxiv.org/pdf/2408.13296v1

#AI #ML #FineTuning #LoRA #QLoRA #MoE #NLP #DeepLearning #arXiv

@rss_ai_ir

✨ NAF: Zero-Shot Feature Upsampling via Neighborhood Attention Filtering ✨

📝 خلاصه کوتاه:
روش NAF یک تکنیک جدید برای Upsampling ویژگی‌ها در مدل‌های پایه بینایی (Vision Foundation Models) است — کاملاً به‌صورت Zero-Shot و بدون هیچ‌گونه بازآموزی.
این روش با یادگیری وزن‌های تطبیقی بر اساس فضا + محتوا، دقت بالاتر و کارایی بهتر از آپ‌سمپلرهای سنتی ارائه می‌دهد.

🔹 ویژگی‌های کلیدی:

♻️آپ‌سمپل کردن ویژگی‌های VFM بدون نیاز به فاین‌تیون

♻️عملکرد SOTA در طیف گسترده‌ای از وظایف بینایی

♻️کارایی بالا و مناسب برای استفاده در سیستم‌های real-time

♻️قابل استفاده برای مدل‌های مختلف بدون وابستگی به معماری خاص


🔗 Paper & Code:
• arXiv: https://arxiv.org/abs/2511.18452
• PDF: https://arxiv.org/pdf/2511.18452
• GitHub: https://github.com/valeoai/NAF

#ZeroShotLearning #ComputerVision #FeatureUpsampling #DeepLearning #AIResearch @rss_ai_ir

🤖 سؤال مهم درباره ویدئوی ربات‌ها

✅نمایش‌ها چشمگیرند — رباتی که سریع بلند می‌شود و شروع به دویدن می‌کند.
اما واقعاً کاربرد عملی این توانایی چیست؟
آیا فقط برای نشان دادن قدرت مهندسی است، یا پشت آن یک سناریوی صنعتی-نظامی-تجاری جدی قرار دارد؟

⛔️این همان پرسشی است که بسیاری از متخصصان رباتیک امروز مطرح می‌کنند:
«به‌جز اثبات اینکه می‌توانیم چنین کاری انجام دهیم، این توانایی دقیقاً کجا به کار می‌آید؟»

@rss_ai_ir
#رباتیک #هوش_مصنوعی #Autonomy #AIpost

📌 خلاصه‌ای از تحلیل‌های The Information و Financial Times درباره مسیر مالی و رشد OpenAI

در پشت‌صحنه موج عظیم استفاده از ChatGPT، مدل تجاری OpenAI با شتاب در حال تغییر است. شرکت از همان استراتژی موفق Zoom و Slack بهره می‌برد: جذب کاربران رایگان، سپس تبدیل آن‌ها به اشتراک‌های سازمانی.

🔹 اکنون حدود ۵٪ از کاربران هفتگی، اشتراک پولی دارند.
🔹 پیش‌بینی: طی ۵ سال آینده، ۲۲۰ میلیون کاربر در جهان مشترک Plus می‌شوند (حدود ۸.۵٪ کاربران فعال).
🔹 برای مقایسه: Netflix حدود ۳۰۰ میلیون مشترک دارد و Office 365 نزدیک به ۴۵۰ میلیون.

اما بخش جذاب‌تر، ارقام اقتصادی زیرساخت است:

⚡ بر اساس برآورد HSBC:

♻️قراردادهای فعلی دیتاسنترها: تا ۱.۸ تریلیون دلار

♻️هزینه سالانه دیتاسنتر تا پایان دهه: حدود ۶۲۰ میلیارد دلار

♻️مصرف واقعی احتمالاً تنها یک‌سوم ظرفیت قراردادها خواهد بود.

♻️پیش‌بینی تعداد کاربران ChatGPT تا ۲۰۳۰: ۳ میلیارد نفر (معادل ۴۴٪ بزرگسالان جهان بدون چین)

♻️حدود ۱۰٪ این جمعیت به مشتریان پولی تبدیل می‌شوند.


🔸 تحلیل HSBC همچنین پیش‌بینی می‌کند مدل‌های زبانی حدود ۲٪ از کل بازار تبلیغات دیجیتال را تصاحب می‌کنند — عددی که با توجه به آغاز سرویس Shopping Assistant شاید حتی محافظه‌کارانه باشد.

📉 در فاصله امروز تا ۲۰۳۰، یک کسری بودجه حدود ۲۰۰ میلیارد دلار برای OpenAI پیش‌بینی شده است.
اما نکته مهم: این رقم در برابر ارزش درآمدی آینده و سرمایه‌گذاری‌های کنونی (حدود ۶۰ میلیارد دلار جذب‌شده تاکنون) کاملاً قابل مدیریت است.

به زبان ساده:
اینکه OpenAI با سرعتی بی‌سابقه رشد می‌کند، سرویس‌ها توسعه می‌یابند، و اگر جایگاه شماره یک خود را حفظ کند، تمام این هزینه‌ها به یک سرمایه‌گذاری بلندمدت تبدیل می‌شود — نه بحران مالی.


https://www.theinformation.com/articles/openai-projected-least-220-million-people-will-pay-chatgpt-2030

https://www.ft.com/content/23e54a28-6f63-4533-ab96-3756d9c88bad
---

#OpenAI #ChatGPT #AI #TechEconomy #DataCenters #AIFuture #SamAltman @rss_ai_ir

🔥 بالاخره یک کاربرد واقعی برای ربات‌های انسان‌نما!

این ربات حالا در چین برای تمیز کردن توالت‌ها استفاده می‌شود — یک نمونه واقعی از ورود ربات‌ها از آزمایشگاه‌ها به عملیات روزمره.

این یعنی:
• ربات‌ها فقط برای دموهای نمایشی نیستند
• حوزه‌های آزاردهنده، خطرناک یا کم‌درآمد اولین جاهایی هستند که اتوماسیون در آن‌ها می‌درخشد
• مرحله «واقعاً مفید بودن» رسماً آغاز شده است

به‌جای نمایش‌های آینده‌نگرانه، این یکی دارد کار واقعی انجام می‌دهد.

@rss_ai_ir
#رباتیک 🤖 #اتوماسیون #هوش_مصنوعی #روبات_انسان‌نما #فناوری #Robot_AI