📌 احتمال انقراض انسان به‌دلیل هوش مصنوعی: ۹۵٪؟
@rss_ai_ir

نِیت سوارس، مهندس سابق Google و Microsoft و رئیس مؤسسه تحقیقاتی Machine Intelligence Research، هشدار داده است:
🔻 «اگر همین مسیر را ادامه دهیم، احتمال انقراض انسان بر اثر هوش مصنوعی حداقل ۹۵٪ است!»

او وضعیت کنونی را به رانندگی با سرعت ۱۶۰ کیلومتر بر ساعت به‌سوی پرتگاه تشبیه کرده:
«🚗 ما ممکن است هنوز بتوانیم ترمز بزنیم، ولی فعلاً با نهایت سرعت در مسیر سقوطیم.»

✅ نام‌هایی همچون جفری هینتون (برنده نوبل)، یوشوا بنجیو (برنده جایزه تورینگ)، و مدیران OpenAI، Anthropic و Google DeepMind نیز با وی هم‌عقیده‌اند.
همگی آن‌ها در بیانیه‌ای هشدار دادند:
⚠️ «کاهش ریسک انقراض ناشی از هوش مصنوعی باید در سطح تهدیدهای جهانی مانند جنگ اتمی یا پاندمی قرار گیرد.»

---

🔵 ما فعلاً فقط با هوش مصنوعی زمینه‌ای (Contextual AI) سروکار داریم؛ مدلی که در انجام وظایف مشخص مانند نوشتن، ترجمه یا تشخیص تصویر عالی عمل می‌کند.
اما بسیاری از متخصصان معتقدند که در چند سال آینده به مرحله‌ی AGI (هوش عمومی مصنوعی) خواهیم رسید.

همچنین AGI قادر است برنامه‌ریزی بلندمدت، حل مسائل پیچیده و انتقال فوری دانش به نسل بعدی را بدون خستگی یا توقف انجام دهد.

📈 پس از AGI، نوبت به ASI (هوش فوق انسانی) خواهد رسید؛ سامانه‌ای که شاید بتواند:

* سرطان را درمان کند
* همجوشی سرد را به واقعیت تبدیل کند
* سفر به ستارگان را ممکن سازد

اما... 🔴

---

🟡 مشکل اینجاست: تمام این آرمان‌شهرها بر پایه‌ی فرضی خطرناک بنا شده‌اند:
«این‌که ASI همچنان از ما فرمان ببرد.»

📌 این چالش، به‌عنوان مسئله همراستایی (Alignment Problem) شناخته می‌شود؛
یعنی چطور اطمینان حاصل کنیم که اهداف ASI دقیقاً با ارزش‌های انسانی منطبق باشند.

🔍 رسیدن به همراستایی کامل تقریباً غیرممکن است.
تشخیص نیت‌های ASI مثل تلاش برای فهم ذهن یک گونه بیگانه خواهد بود.

---

🧠 حتی امروز، مواردی ثبت شده که AI عمداً دروغ می‌گوید.
همچنین ASI با توانایی برنامه‌ریزی و فریب، ممکن است تا زمانی که برایش مفید است، به ما "وانمود" کند که مطیع است – و ما قدرت شناسایی واقعیت را نداشته باشیم!

---

🔴 حتی خوش‌بین‌ها هم نگران‌اند:

* هالی اِل‌مور (PauseAI): شانس انقراض را ۱۵ تا ۲۰٪ می‌داند.
* ایلان ماسک: ۲۰٪
* سوندار پیچای (مدیر Google): ۱۰٪
* کتیا گریس (AI Impacts): «ممکن است انسان‌ها به سطح زندگی در زباله‌دانی سقوط کنند؛ بدون هیچ قدرت سیاسی یا اقتصادی.»

---

🔻 با این وجود، دولت‌ها و شرکت‌ها با تمام قوا در حال توسعه AI هستند:

* دولت آمریکا در فکر کاهش نظارت بر تحقیق‌های AI است.
* مارک زاکربرگ تلاش می‌کند با پیشنهادهای میلیون‌دلاری، بهترین محققان OpenAI را جذب کند.

به‌گفته‌ی هالی ال‌مور، برخی طرفداران ASI دیگر از مرز منطق عبور کرده‌اند و به آن مانند یک باور مذهبی می‌نگرند.

---

📎 منبع: The Times
🔗 [https://www.thetimes.com/us/news-today/article/why-how-ai-lead-end-humanity-nx8zjhgft](https://www.thetimes.com/us/news-today/article/why-how-ai-lead-end-humanity-nx8zjhgft)
@rss_ai_ir

\#هوش_مصنوعی #AGI #ASI #خطرات_AI #فناوری #آینده #alignment

🎥 دوربین‌های خطی (Line Scan): چشم دقیق خطوط تولید!
@rss_ai_ir

🏭 در خطوط تولید پیوسته مثل نوار نقاله‌های سرعت‌بالا، جایی برای گرفتن تصویر کامل (Frame) وجود ندارد. اینجاست که دوربین‌های خطی وارد میدان می‌شوند!

🔹 برخلاف دوربین‌های معمولی، دوربین خطی فقط یک "خط" از پیکسل‌ها را در هر لحظه می‌خواند. اما وقتی جسم روی خط حرکت می‌کند، این خطوط به مرور کنار هم قرار می‌گیرند و یک تصویر کامل از جسم ایجاد می‌شود — مثل اسکنر.

📡 اما چطور بفهمد که جسم وارد میدان دید شده؟
اینجاست که اتصال هوشمند دوربین به سامانه کنترلی اهمیت پیدا می‌کند:

✅‌ سیگنال تریگر (Trigger):
هنگامی که سنسور مجاورتی یا نوری تشخیص دهد که جسم وارد محدوده شده، یک سیگنال تریگر به دوربین ارسال می‌کند. این سیگنال آغاز اسکن را فعال می‌کند.

✅‌ سینک با انکودر:
برای تطبیق دقیق حرکت جسم با سرعت اسکن، انکودر روی نوار نقاله نصب می‌شود و پالس‌هایی را به دوربین ارسال می‌کند تا هر خط تصویر دقیقاً با مکان جسم تطبیق یابد.

🤖 در سامانه‌های پیشرفته‌تر، این فرآیند با هوش مصنوعی ترکیب می‌شود تا بلافاصله نقص‌ها یا الگوهای خاص تشخیص داده شود و خروجی تصمیم‌گیری خودکار صادر گردد.

🎯 از تشخیص سریع عیوب سطحی تا اندازه‌گیری دقیق قطعات — دوربین‌های خطی یکی از ستون‌های اصلی سیستم‌های بینایی صنعتی هستند.

@rss_ai_ir

\#بینایی_ماشین #دوربین_خطی #خط_تولید #صنعت_۴ #هوش_مصنوعی #کنترل_صنعتی #LineScan #MachineVision #AI

🎯 تحلیل هوشمند تبلیغات محیطی با بینایی کامپیوتر
@rss_ai_ir

آیا تا به حال فکر کرده‌اید چطور می‌توان فهمید چند نفر واقعاً یک بیلبورد خیابانی را دیده‌اند؟
با کمک هوش مصنوعی، دیگر نیازی به حدس و گمان نیست! ویدیویی که اخیراً منتشر شده، یک سامانه پیشرفته مبتنی بر بینایی ماشین را نشان می‌دهد که تبلیغات محیطی (OOH/DOOH) را به‌صورت علمی تحلیل می‌کند.

📌 در ادامه با فناوری‌های استفاده‌شده آشنا شوید:

---

👁‍🗨 ۱. شناسایی و ردیابی افراد

* استفاده از مدل‌های قدرتمند تشخیص مانند YOLOv8 یا SSD برای شناسایی افراد در تصویر.
* سپس با الگوریتم‌هایی مثل DeepSORT یا ByteTrack**، هر فرد به‌صورت یکتا در فریم‌های متوالی دنبال می‌شود.

---

🧑‍🏫 **۲. تحلیل جمعیت‌شناختی (دموگرافی)

* تشخیص چهره با MTCNN یا RetinaFace.
* تخمین سن (با CNN آموزش‌دیده روی IMDB-WIKI) و جنسیت (مدل باینری طبقه‌بندی).

---

🙂 ۳. تحلیل احساسات و توجه

* شناسایی احساسات (شاد، ناراحت، خنثی و...) با استفاده از مدل آموزش‌دیده روی FER2013 یا AffectNet.
* اندازه‌گیری زمان توجه با تحلیل جهت نگاه (Gaze Estimation) یا زاویه سر (Head Pose Estimation).

---

📊 ۴. خروجی سامانه چیست؟
✅ تعداد بازدید واقعی (Impressions)
✅ گروه سنی و جنسیت مخاطبان
✅ میانگین زمان توجه (Engagement Time)
✅ واکنش احساسی نسبت به تبلیغ

---

🤖 این ترکیب از **بینایی ماشین + هوش مصنوعی + داده‌کاوی**، تبلیغات را از یک رسانه سنتی به ابزار تحلیل‌پذیر و هدفمند تبدیل می‌کند.

🎥 مشاهده ویدیوی دمو:
[https://www.youtube.com/watch?v=v65Weh2Tz80]

#هوش_مصنوعی #بینایی_ماشین #تبلیغات_هوشمند #ردیابی #تشخیص_چهره #یادگیری_عمیق #DigitalOOH #AI #YOLO #DeepSORT
@rss_ai_ir

---

🚀 عرضه عمومی مدل‌های فشرده Hunyuan از سوی Tencent!
@rss_ai_ir

📣 شرکت Tencent چهار مدل سبک‌وزن از خانواده Hunyuan LLM را به‌صورت متن‌باز منتشر کرد:
🔹 Hunyuan-0.5B
🔹 Hunyuan-1.8B
🔹 Hunyuan-4B
🔹 Hunyuan-7B

📱 این مدل‌ها برای اجرا روی دستگاه‌های کم‌مصرف طراحی شده‌اند:
🖥 کامپیوترهای شخصی | 📱 تلفن‌های هوشمند | 🚗 خودروها | 🏠 خانه‌های هوشمند | 🎮 کارت‌های GPU مصرفی


---

💡 ویژگی‌های برجسته: ✅ پشتیبانی از حالت‌های fast/slow thinking (پاسخ‌های سریع یا تحلیلی)
✅ کانتکست طولانی تا ۲۵۶ هزار توکن!
✅ توانایی‌های عامل‌محور پیشرفته (مانند reasoning، برنامه‌ریزی، tool use)
✅ عملکرد قوی در تست‌های زبان، منطق و ریاضی
✅ پشتیبانی از زیرساخت‌های حرفه‌ای مانند SGLang، vLLM و TensorRT-LLM


---

📦 لینک‌ها برای دانلود و تست مدل‌ها:

🧠 GitHub:

Hunyuan-0.5B

Hunyuan-1.8B

Hunyuan-4B

Hunyuan-7B


🤗 Hugging Face:

Hunyuan-0.5B-Instruct

Hunyuan-1.8B-Instruct

Hunyuan-4B-Instruct

Hunyuan-7B-Instruct


📎 اطلاعات بیشتر:
🔗 https://hunyuan.tencent.com/modelSquare/home/list


---

#Tencent #Hunyuan #هوش_مصنوعی #مدل_زبان #opensource #LLM #AI

🚨 پیشتازی چین در رقابت مدل‌های زبان بزرگ!

🧠 مدل متن‌باز XBai-o4 با ۳۲.۸ میلیارد پارامتر، رسماً در جدول LiveCodeBench از مدل‌های معروف آمریکایی مثل OpenAI o3-mini و Claude Opus-4 جلو زد!

📌 این مدل با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته مانند:
• Long-CoT RL
• SPRM (یادگیری مبتنی بر پاداش پردازشی)
و همچنین فناوری نوآورانه‌ی Parallel Test-Time Scaling**، عملکرد چشمگیری را به ثبت رسانده است.

---

📊 **نتایج مهم (حالت Medium):

* AIME24: ۸۵.۴
* AIME25: ۷۷.۶
* LiveCodeBench v5: ۶۷.۰
* برتری کامل نسبت به o3-mini و Claude Opus حتی در حالت Thinking!

---

🔬 آیا چین در حال فتح دنیای LLMهای متن‌باز است؟
به‌نظر می‌رسد رقابت جدی تازه شروع شده...

@rss_ai_ir 🤖

📌 تکنیک انتقال دانش (Knowledge Distillation): یادگیری از مدل بزرگ‌تر با مغز کوچک‌تر!
@rss_ai_ir
در بسیاری از پروژه‌های یادگیری عمیق، مدل‌هایی با دقت بالا اما ابعاد بزرگ طراحی می‌شوند که اجرای آن‌ها روی دستگاه‌های محدود (مثل موبایل، بردهای لبه یا مرورگرها) عملاً ممکن نیست. اینجاست که انتقال دانش وارد می‌شود.

🧠 در این تکنیک، یک مدل دانش‌آموز (Student) از یک مدل معلم (Teacher) که قبلاً آموزش دیده، یاد می‌گیرد. به‌جای یادگیری مستقیم از داده‌های برچسب‌خورده، مدل دانش‌آموز تلاش می‌کند خروجی‌های نرم (soft outputs) مدل معلم را تقلید کند.

🔬 چرا خروجی نرم مهم است؟
در یک شبکه معمولی، خروجی نهایی معمولاً به‌صورت one-hot است: مثلاً گربه = 1 و بقیه = 0.
اما در Softmax با دمای بالا (T > 1)، توزیع احتمال صاف‌تری به‌دست می‌آید (مثلاً گربه: 0.75، روباه: 0.2، سگ: 0.05)، که نشان‌دهنده «درک ظریف» مدل معلم از شباهت بین کلاس‌هاست.
🎯 این اطلاعات اضافی باعث می‌شود مدل دانش‌آموز بهتر یاد بگیرد — حتی اگر تعداد پارامترهایش خیلی کمتر باشد.

📌 کاربردهای کلیدی Knowledge Distillation:
✅ کاهش حجم مدل برای deployment در دستگاه‌های محدود
✅ افزایش سرعت inference بدون افت دقت محسوس
✅ تقویت یادگیری مدل‌های ضعیف‌تر در شرایط کم‌داده
✅ استفاده در ترکیب با pruning و quantization
🧪 ترکیب رایج Loss:
Loss = α × CrossEntropy(student, labels) + (1 − α) × KL_Divergence(student_T, teacher_T)
که در آن student_T و teacher_T خروجی‌های Softmax با دمای بالا هستند.

👁‍🗨 مثال واقعی:
مدلی مثل TinyBERT از طریق انتقال دانش از BERT-base آموزش داده شده و با وجود کاهش چشمگیر در تعداد پارامتر، عملکردی نزدیک به نسخه کامل دارد.

📎 اگر علاقه‌مند به Distillation هستی، می‌تونی موضوعاتی مثل:
Layer-wise Distillation
Feature-based Distillation
Self-Distillation (بدون معلم خارجی!)
رو هم بررسی کنی.
#هوش_مصنوعی #دانش_ماشین #یادگیری_عمیق #KnowledgeDistillation #مدل_سبک #AI
@rss_ai_ir

📌 آموزش مشارکتی (Distributed Training) در یادگیری ماشین: وقتی یک GPU کافی نیست!
@rss_ai_ir

وقتی با مدل‌های سنگین مثل LLMها یا شبکه‌های عمیق تصویر (CNNهای بزرگ) کار می‌کنیم، آموزش روی یک GPU مثل رانندگی با دوچرخه در اتوبان است! 😅
اینجاست که آموزش مشارکتی یا توزیع‌شده (Distributed Training) وارد عمل می‌شود. 🚀


---

🔍 آموزش مشارکتی چیست؟
یعنی تقسیم عملیات آموزش بین چند GPU یا چند ماشین (Node) به‌طور موازی، برای شتاب‌دهی به یادگیری و مدیریت حافظه مدل‌های حجیم.


---

⚙️ انواع آموزش مشارکتی:

🔹 ۱. داده‌محور (Data Parallelism)
هر GPU یک نسخه از مدل را دارد و روی بخش متفاوتی از داده آموزش می‌بیند. سپس گرادیان‌ها جمع شده و مدل به‌روزرسانی می‌شود.

🛠 ابزارها:

♻️PyTorch DDP (DistributedDataParallel)
♻️TensorFlow MirroredStrategy
♻️Horovod



---

🔹 ۲. مدل‌محور (Model Parallelism)
مدل بین چند GPU تقسیم می‌شود (مثلاً لایه‌های مختلف روی GPUهای مختلف). مناسب برای مدل‌هایی که در یک GPU جا نمی‌شوند.

🛠 ابزارها:

♻️Megatron-LM
♻️DeepSpeed
♻️PipelineParallel from PyTorch



---

🔹 ۳. Pipeline Parallelism
ترکیبی از دو روش بالا: مدل بین GPUها تقسیم می‌شود و داده‌ها هم به‌صورت جریانی (pipeline) عبور می‌کنند.

🧠 مناسب برای مدل‌های بسیار بزرگ (مثلاً GPT-3) که هم حافظه زیاد می‌خواهند و هم پردازش سریع.


---

🧩 چالش‌های آموزش مشارکتی:

❗️ هماهنگ‌سازی بین GPUها
❗️ تأخیر ارتباطی (Communication Overhead)
❗️ ناپایداری گرادیان‌ها
❗️ نیاز به زیرساخت قدرتمند (مثلاً شبکه پرسرعت، NVLink یا InfiniBand)


---

📈 چه زمانی Distributed Training ضروری است؟

✅ وقتی مدل در حافظه یک GPU جا نمی‌شود
✅ وقتی آموزش مدل بیش از چند ساعت طول می‌کشد
✅ وقتی بخواهید مدل را روی حجم زیادی از داده‌های تصویری، متنی یا صوتی آموزش دهید


---

🧪 مثال واقعی
مدل‌هایی مثل GPT-4، PaLM و LLaMA روی هزاران GPU به‌صورت موازی آموزش دیده‌اند با استفاده از ترکیبی از Data, Model و Pipeline Parallelism.


---

📢 اگر دنبال آموزش مدل‌های بزرگ هستی یا در پروژه‌های صنعتی/تحقیقاتی سنگین کار می‌کنی، Distributed Training یک ضرورت جدی است نه انتخاب!

💬 تجربه‌ای از کار با مدل‌های سنگین داری؟ از چه استراتژی استفاده کردی؟
با ما به اشتراک بگذار
@rss_ai_ir

📌 با تشکر از همه دوستانی که در نظرسنجی شرکت کردند 🙏
👁️ همان‌طور که نتایج نشان می‌دهند، اکثریت راه‌حل مبتنی بر پردازش تصویر را در اولویت قرار داده‌اند – که در بسیاری از کاربردهای صنعتی (کنترل کیفیت، تشخیص وضعیت، هدایت خودکار و…) انتخابی منطقی و مدرن است.

اما ⚠️ اجازه دهید چند نکته از چالش‌های مهم پردازش تصویر در صنعت واقعی را مطرح کنیم:

🔹 ۱. شرایط ناپایدار نوری:
برخلاف آزمایشگاه، در محیط‌های صنعتی نور محیط دائماً تغییر می‌کند (روز/شب، گرد و غبار، بخار، انعکاس‌ها). این موضوع دقت مدل‌ها را به شدت کاهش می‌دهد.

🔹 ۲. آلودگی لنز یا دید محدود:
گردوغبار، رطوبت یا ارتعاش می‌تواند لنز دوربین را کثیف یا تنظیم آن را بهم بزند و باعث تشخیص اشتباه شود.

🔹 ۳. نیاز به کالیبراسیون مداوم:
دوربین‌ها و سیستم پردازش تصویر نیاز به تنظیمات اولیه و دوره‌ای دارند که در پروژه‌های بزرگ دردسرساز می‌شود.

🔹 ۴. حساسیت بالا به تغییرات ظاهری:
مدل‌های بینایی ماشین ممکن است با کوچک‌ترین تغییرات ظاهری قطعه (مثلاً کمی روغن یا سایه) دچار خطا شوند.

🔹 ۵. هزینه سخت‌افزار و پردازش:
دوربین‌های صنعتی با کیفیت بالا + سیستم‌های محاسباتی (GPU/Edge Device) هزینه‌بر هستند و پیاده‌سازی آن‌ها نیاز به تخصص بالایی دارد.

✅ البته همه این چالش‌ها قابل مدیریت هستند، ولی باید با درک واقعیت‌های محیط صنعتی و طراحی دقیق وارد این مسیر شد.
👨‍💻 اگر نیاز دارید، می‌تونیم راهکارهایی برای مقاوم‌سازی سیستم‌های بینایی ماشین در برابر این مشکلات ارائه بدیم.

📬 شما با چه مشکلاتی در پروژه‌های مبتنی بر بینایی ماشین مواجه شدید؟

منتظریم تجربیاتتون رو بشنویم 🙏
@rss_ai_ir

📣 هوش مصنوعی جایگزین روان‌درمانی نیست!

کارلی دابر، روانشناس استرالیایی هشدار می‌دهد: تکیه بر چت‌بات‌هایی مثل ChatGPT به‌عنوان جایگزین درمان روان‌شناختی می‌تواند آسیب‌زا باشد.

🧠 یکی از مراجعان او در مواجهه با مشکلات عاطفی به‌جای صحبت با درمانگر، از چت‌بات کمک گرفته و تنها به‌دنبال جملات «درست» بوده است؛ نتیجه؟ وخامت رابطه به‌جای حل آن.

❌ چت‌بات‌ها احساسات را تحلیل نمی‌کنند، سؤال عمیق نمی‌پرسند، و می‌توانند برای افراد مضطرب اثر منفی داشته باشند.
🛡 همچنین، اطلاعات کاربران در این سیستم‌ها کاملاً محفوظ نیست و هیچ تضمینی برای دقت پاسخ‌ها وجود ندارد.

⚠️ استفاده از هوش مصنوعی در حوزه سلامت روان باید با احتیاط و آگاهی انجام شود؛ جایگزینی کامل با درمان انسانی ممکن است خطرناک باشد.

#هوش_مصنوعی #روانشناسی #اخبار_تکنولوژی #سلامت_ذهن
@rss_ai_ir

🎓 دوره تخصصی «مهندسی پرامپت با Claude»


👨🏻‍💻 اگر می‌خوای بدونی چطور بهترین پاسخ‌ها رو از مدل هوش مصنوعی Claude بگیری، این دوره دقیقاً همون چیزیه که لازم داری!

در این دوره: ✅ مهارت مهندسی پرامپت رو گام‌به‌گام یاد می‌گیری
✅ با ۹ فصل آموزشی پر از تمرین و مثال واقعی روبه‌رو می‌شی
✅ می‌تونی پرامپت‌های خودت رو تست کنی، اصلاحشون کنی و حرفه‌ای‌تر پیش بری

📘 در پایان دوره هم یک ضمیمه‌ی کامل از تکنیک‌های پیشرفته داریم
📎 جواب همه تمرین‌ها هم کنارش هست که مطمئن بشی مسیرت درسته


---

📂 منابع همراه دوره:
┌ 🖥 Prompt Engineering Int Tutorial
└ 🐱 GitHub Repositories برای تمرین‌های بیشتر


---

🌐 #PromptEngineering #Claude #یادگیری_ماشین #AI
💡 تبدیل شوید به یک مهندس حرفه‌ای هوش مصنوعی
📲 @rss_ai_ir

🤖 مغز متفکر پشت ChatGPT و Gemini چیست؟ با RLHF آشنا شوید! 🧠

تا حالا از خودتان پرسیده‌اید چطور مدل‌های هوش مصنوعی مثل ChatGPT یا Gemini اینقدر خوب، مفید و "انسان‌گونه" صحبت می‌کنند؟ جواب در یک تکنیک انقلابی به نام RLHF نهفته است.

عبارت RLHF مخفف چیست؟
✨ R**einforcement **L**earning from **H**uman **F**eedback
✨یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی

به زبان ساده، RLHF فرآیندی است که در آن انسان‌ها به هوش مصنوعی "درس اخلاق و رفتار" می‌دهند!

---

🤔 این فرآیند چطور کار می‌کند؟

این جادو در سه مرحله اتفاق می‌افتد:

1️⃣ آموزش اولیه (کسب دانش خام):
یک مدل زبانی بزرگ (LLM) با حجم عظیمی از داده‌های اینترنتی آموزش می‌بیند تا اصول زبان و دانش عمومی را یاد بگیرد. در این مرحله، مدل مثل یک دانشمند همه‌چیزدان اما کمی بی‌ملاحظه است.

2️⃣ ساخت "وجدان" مصنوعی (مدل پاداش):
اینجاست که انسان‌ها وارد می‌شوند!
* مدل برای یک سوال، چندین جواب مختلف تولید می‌کند.
* اپراتورهای انسانی این جواب‌ها را از بهترین به بدترین رتبه‌بندی می‌کنند (مثلاً: جواب A عالیه، جواب B خوبه، جواب C بده).
* با هزاران نمونه از این رتبه‌بندی‌ها، یک مدل جدید به نام "مدل پاداش" (Reward Model) ساخته می‌شود. این مدل یاد می‌گیرد که مثل یک انسان، پاسخ‌های خوب را از بد تشخیص دهد. در واقع، این مدل نقش "وجدان" یا "معیار سنجش" را برای هوش مصنوعی ایفا می‌کند.

3️⃣ تنظیم دقیق با یادگیری تقویتی (مرحله ادب‌آموزی):
* مدل اصلی حالا سعی می‌کند پاسخ‌هایی تولید کند که از "مدل پاداش" امتیاز بالایی بگیرند.
* اگر پاسخی تولید کند که مفید، صادقانه و بی‌خطر باشد، پاداش می‌گیرد و آن مسیر را تقویت می‌کند.
* اگر پاسخ بدی بدهد، تنبیه (پاداش منفی) می‌شود و یاد می‌گیرد که دیگر آن اشتباه را تکرار نکند.

این چرخه بارها و بارها تکرار می‌شود تا مدل نهایی، یک دستیار هوشمند، هم‌راستا با ارزش‌های انسانی و ایمن باشد.

---

💡 چرا RLHF اینقدر مهم است؟

این تکنیک مدل‌های هوش مصنوعی را از یک ماشین پاسخگوی ساده به یک همکار و دستیار قابل اعتماد تبدیل می‌کند که مفاهیم پیچیده‌ای مثل ادب، مفید بودن و ایمنی را درک می‌کند.

📚 برای مطالعه بیشتر و منابع فنی:

اگر به جزئیات فنی علاقه‌مندید، این منابع فوق‌العاده هستند:

🔗 مقاله وبلاگ Hugging Face (توضیح عالی):
این مقاله یکی از بهترین منابع برای درک عمیق و تصویری RLHF است.
[https://huggingface.co/blog/rlhf]

👨‍💻 ریپازیتوری گیت‌هاب (کتابخانه TRL):
کتابخانه trl از Hugging Face به شما اجازه می‌دهد تا مدل‌های خود را با استفاده از RLHF آموزش دهید. نمونه کدها و مستندات کاملی دارد.
[https://github.com/huggingface/trl]

@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #یادگیری_تقویتی #RLHF #ChatGPT #Gemini #تکنولوژی #AI #MachineLearning

🧠 مدل HRM مدل کوچکی که معماهای بزرگ را حل می‌کند!

معماری جدید HRM موفق شده بدون pretraining و بدون chain-of-thought (CoT)، چالش‌هایی مثل ARC-AGI و Sudoku-Extreme را تنها با ۲۷ میلیون پارامتر و حدود ۱۰۰۰ نمونه آموزشی حل کند!

---

🤖 مدل HRM چیست؟

یک شبکه عصبی دو‌ماژوله:

🟩 ماژول H (کند): وظیفه برنامه‌ریزی و یافتن استراتژی
🟦 ماژول L (سریع): اجرای مرحله به مرحله استراتژی

این دو ماژول به‌صورت گفت‌وگویی تکرارشونده همکاری می‌کنند تا زمانی که به یک پاسخ پایدار برسند — همه این در یک forward pass انجام می‌شود، بدون نیاز به CoT.

---

🔍 چگونه کار می‌کند؟

1. ماژول H یک استراتژی پیشنهاد می‌دهد
2. ماژول L آن را اجرا می‌کند
3. اگر نتیجه مورد تایید نبود، چرخه تکرار می‌شود تا دو ماژول به توافق برسند (✅ همگرایی نقطه‌ای)

📌 جالب اینکه مدل از طریق گرادیان‌های ضمنی (implicit gradients) آموزش می‌بیند — بدون بازگشت تمام مراحل!

🧠 یک Q-module داخلی هم تشخیص می‌دهد که چه زمانی مدل "به اندازه کافی فکر کرده" و وقت پاسخ دادن است.

---

### 📊 نتایج جالب:

✅ ARC-AGI: دقت ۴۰.۳٪ — بالاتر از بسیاری مدل‌های CoT
* ✅ Sudoku-Extreme و Maze-Hard: دقت ۱۰۰٪!
🕒 مصرف منابع: فقط ۲ تا ۲۰۰ ساعت GPU — فوق‌العاده کم‌هزینه

---

⚖️ چرا این مدل مهم است؟

مدل HRM نشان می‌دهد که «استدلال» را می‌توان نه از طریق تولید متن، بلکه درون خود مدل انجام داد — روشی سریع‌تر، کوچک‌تر، و بالقوه قابل‌تفسیرتر.
اما فعلاً فقط روی وظایف مصنوعی جواب داده؛ آیا در مسائل واقعی هم جواب می‌دهد؟ زمان مشخص خواهد کرد.

---

🧩 جمع‌بندی:

مدل HRM گامی‌ست به‌سوی مدل‌هایی که فقط متن تولید نمی‌کنند، بلکه واقعاً برنامه‌ریزی می‌کنند.

📄 مطالعه مقاله: [arxiv.org/pdf/2506.21734](https://arxiv.org/pdf/2506.21734)

💬 شما چی فکر می‌کنید؟
آیا دوران Chain-of-Thought تمام شده؟
یا هنوز زنده‌ست؟
نظرت رو در کامنت بنویس و این پست رو با دوستانت به اشتراک بگذار!

@rss_ai_ir 🚀

🧠 وایب کدینگ (Vibe Coding): سبک نوین برنامه‌نویسی با هوش مصنوعی

در شیوه‌ای تازه به نام Vibe Coding، دیگر نیازی به نوشتن خط‌به‌خط کد نیست. کافی‌ست خواسته‌تان را با زبان ساده توضیح دهید تا مدل هوش مصنوعی کد مورد نیاز را تولید کند. این رویکرد بر پایه تعامل، اصلاح و بازخورد است و به کاربر اجازه می‌دهد تنها با ایده‌پردازی، نرم‌افزار بسازد.

---

🔹 این سبک چگونه عمل می‌کند؟
در ابتدا خواسته خود را به زبان طبیعی بیان می‌کنید. مدل، کد اولیه را تولید می‌کند. شما آن را تست می‌کنید، بازخورد می‌دهید، و مدل به‌صورت تکراری نسخه بهتری ارائه می‌دهد — تا رسیدن به خروجی نهایی.

---

✅ مزایای اصلی

* افزایش چشمگیر سرعت تولید
* قابل استفاده برای افراد فاقد دانش کدنویسی
* تمرکز بیشتر روی خلاقیت به‌جای پیچیدگی‌های فنی
* مناسب برای ساخت سریع نمونه‌های اولیه (prototype)

---

⚠️ محدودیت‌ها و چالش‌ها
اگرچه استفاده از این روش ساده است، اما کیفیت و امنیت کد ممکن است پایین باشد. در بسیاری از موارد، آسیب‌پذیری‌های امنیتی و کدهای غیرقابل نگهداری مشاهده شده‌اند. این روش بیشتر برای پروژه‌های کوچک و موقتی توصیه می‌شود، نه سیستم‌های پیچیده و بلندمدت.

---

📊 کاربردهای واقعی
شرکت‌هایی مانند Vanguard با استفاده از این روش، تا ۴۰٪ در زمان توسعه صرفه‌جویی کرده‌اند. همچنین در برخی استارتاپ‌های Y Combinator بیش از ۹۰٪ کدها با Vibe Coding تولید شده‌اند.

---

💬 به‌نظر شما آینده توسعه نرم‌افزار به کدام سو می‌رود؟
آیا دوران کدنویسی دستی به پایان نزدیک شده یا هنوز جایگاه خود را حفظ خواهد کرد؟
نظرتان را با ما در میان بگذارید و پست را با دیگر علاقه‌مندان به اشتراک بگذارید.

📎 @rss_ai_ir | مرجع تخصصی هوش مصنوعی و فناوری‌های نوین

🔁 پاسخ به یک سؤال مهم:

🟨 تفاوت بین Vibe Coding و استفاده ساده از ChatGPT برای کدنویسی چیست؟

در نگاه اول شاید فکر کنید هر دو یکی هستند: توضیح می‌دهیم، مدل کد می‌زند.
اما واقعیت این است که Vibe Coding یک سبک جدید توسعه نرم‌افزار است، نه صرفاً تولید کد.

---

🧩 در Vibe Coding:

* مدل و انسان به‌صورت تعاملی و مداوم با هم پروژه را جلو می‌برند.
* در یک چرخه رفت و برگشتی، مدل پیشنهاد می‌دهد، شما اصلاح می‌کنید، مدل بهبود می‌دهد — تا رسیدن به خروجی نهایی.
* این فرآیند در محیط‌هایی اجرا می‌شود که کد فوراً تست می‌شود (مثل Replit، Cursor و ...)، نه صرفاً در محیط چت.

در حالی‌که در ChatGPT:

* مدل صرفاً به یک دستور پاسخ می‌دهد.
* تست و اصلاح کد برعهده خود کاربر است.
* این بیشتر یک دستیار تایپی برای کدنویسی است، نه یک همکار مستقل.

---

🎯 خلاصه:
در ChatGPT مدل کمک می‌کند،
اما در Vibe Coding مدل واقعاً شریک توسعه است.

📌 اگر دوست دارید ابزارهای عملی Vibe Coding را هم معرفی کنیم، در کامنت‌ها بنویسید.

@rss_ai_ir | مرجع تخصصی هوش مصنوعی و فناوری‌های نوین

🎮 آغاز عصر جدید سنجش هوش مصنوعی با بازی!

پلتفرم جدیدی با نام Game Arena توسط Google و Kaggle راه‌اندازی شده که در آن، مدل‌های هوش مصنوعی در بازی‌های استراتژیک با یکدیگر رقابت می‌کنند — جایی که دیگر حفظ پاسخ‌ها کافی نیست، بلکه تفکر واقعی به چالش کشیده می‌شود.


---

🤖 چرا چنین چیزی لازم بود؟
بنچمارک‌های سنتی دیگر کاربرد ندارند؛ مدل‌های زبانی فقط پاسخ‌ها را حفظ می‌کنند. اما بازی‌ها، هوش، حافظه، سازگاری و تصمیم‌گیری استراتژیک را می‌سنجند — نه اطلاعات صرف.


---

♟️ اولین رقابت: شطرنج
از امروز، ۸ مدل پیشرفته مانند GPT-4، Claude Opus و Gemini بدون کمک ابزار خارجی به رقابت می‌پردازند.
رده‌بندی‌ مدل‌ها به‌صورت کاملاً شفاف و عمومی منتشر خواهد شد.


---

🧠 تفاوت اصلی این رقابت با تست‌های قبلی: ✅ سیستم Round-Robin (هر مدل با همه بازی می‌کند)
✅ تغییر وضعیت لحظه‌به‌لحظه
✅ جریمه فوری برای اشتباه‌ها
✅ برنده، مدل «فکرکننده» است، نه صرفاً «داناد»


---

📊 همچنین Kaggle یک سیستم امتیازدهی رسمی برای مدل‌ها ایجاد کرده که با اضافه شدن بازی‌های بعدی مثل Go، پوکر و بازی‌های ویدیویی، به‌روز خواهد شد.

🎥 پخش زنده رقابت‌ها با حضور بزرگان شطرنج: Hikaru Nakamura، Levy و Magnus Carlsen در تاریخ ۱۵ تا ۱۷ مرداد (۵ تا ۷ آگوست) در یوتیوب

📎 اطلاعات کامل در وبلاگ گوگل


---

💬 آیا این روش می‌تواند معیار واقعی سنجش AGI باشد؟
نظرتان را بنویسید و پست را با علاقه‌مندان به اشتراک بگذارید!

@rss_ai_ir | مرجع تخصصی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

🎬 جعبه‌ابزار کامل تولید ویدئو با هوش مصنوعی — در یک لینک

پلتفرمی پیدا شده که مثل معدن طلا برای تولیدکنندگان محتواست!
تمام ابزارهای قدرتمند تولید و ویرایش ویدئو با هوش مصنوعی را در یک محیط تحت مرورگر گرد هم آورده.


---

📌 ویژگی‌های برجسته این پلتفرم: 🔹 تولید ویدئو از متن (Text-to-Video)
🔹 حذف نویز صدا و زیرنویس خودکار
🔹 ساخت چهره دیجیتال، کپی چهره و حرکات
🔹 پشتیبانی از مدل‌های معروف مثل Google Veo 3, Minimax, Kling و دیگر مدل‌های ترند


---

🧠 اگر تولید محتوا می‌کنی و به سرعت، کیفیت بالا و دردسر کمتر در مرحله تدوین نیاز داری، این ابزار دقیقاً برای تو ساخته شده.

📌 قابل استفاده در مرورگر و بدون نیاز به نصب — فقط بنویس، تصویر یا ویدئو آپلود کن و خروجی حرفه‌ای بگیر.

🟢 به‌زودی رقابت اصلی بین پلتفرم‌ها در این حوزه آغاز می‌شود، اما فعلاً این ابزار، بهترین ترکیب از سادگی، قدرت و خلاقیت را ارائه داده است.

📎 منبع: Crypto Insider

@rss_ai_ir | مرجع تخصصی هوش مصنوعی و ابزارهای تولید محتوای هوشمند

✂️ معرفی تخصصی تکنیک Pruning در یادگیری عمیق

وقتی مدل‌های یادگیری عمیق بیش‌ازحد بزرگ و سنگین می‌شوند، می‌توان با یک روش هوشمندانه به نام Pruning یا «هرس‌کردن»، حجم آن‌ها را کاهش داد — بدون آنکه دقت مدل به‌طور جدی افت کند.

🔍 در این روش چه اتفاقی می‌افتد؟
بخش‌هایی از شبکه که تأثیر کمی در خروجی دارند (مثل وزن‌های بسیار کوچک یا نرون‌های کم‌فعالیت) شناسایی و حذف می‌شوند.
در نتیجه، مدل سبک‌تر، سریع‌تر و کم‌مصرف‌تر می‌شود.

📌 انواع رایج Pruning:
▪️ هرس وزن‌ها (Weight Pruning):
وزن‌هایی که به صفر نزدیک‌اند حذف می‌شوند → خروجی: شبکه‌ای پراکنده (Sparse)

▪️ هرس نرون یا فیلتر (Neuron/Filter Pruning):
در مدل‌های CNN، کل کانال‌ها یا فیلترهای غیرمفید حذف می‌شوند → کاهش چشمگیر در محاسبات


⚙️ مراحل اجرای Pruning:
۱. آموزش کامل مدل اولیه
۲. شناسایی بخش‌های کم‌اهمیت (با معیارهایی مثل L1-norm)
۳. حذف آن بخش‌ها
۴. بازآموزی مدل برای جبران دقت

✅ مزایای کلیدی:
کاهش مصرف حافظه و انرژی
اجرای سریع‌تر، مناسب برای دستگاه‌های لبه‌ای
حفظ دقت در بسیاری از موارد

⚠️ اما مراقب باشید:
اگر بیش از حد pruning انجام شود یا بدون fine-tuning، ممکن است دقت مدل به‌ شدت افت کند.
همچنین اجرای عملی روی GPU نیازمند کتابخانه‌های بهینه برای sparse computation است.

📌 این روش برای فشرده‌سازی مدل‌هایی مانند BERT، ResNet، و حتی GPT فوق‌العاده کاربردی‌ست.
در پست بعدی اگر خواستید، مثال عملی با PyTorch هم می‌گذاریم.

@rss_ai_ir | مرجع تخصصی هوش مصنوعی و یادگیری عمیق