♟ آخرین وضعیت رقابت مدل‌های هوش مصنوعی در المپیک AI (بازی شطرنج)

در رقابتی که به‌عنوان محک استدلال و تصمیم‌گیری مدل‌های زبانی طراحی شده، نتایج اولیه جالب توجه است:

🔹 مدل گروک دقیق‌ترین و قوی‌ترین بازی‌ها را تا این لحظه ارائه داده
🔹 مدل جمینی نیز با اختلاف اندک در جایگاه دوم قرار گرفته
🔹 تیم اوپن‌AI در تصمیم‌گیری‌های لحظه‌ای دچار اشتباهات زیادی شده
🔹 مدل کلود برخلاف انتظارات، عملکرد ناامیدکننده‌ای داشته
🔹 در نهایت، DeepSeek ضعیف‌ترین عملکرد را در جدول از خود نشان داده است

این رقابت، فرصتی منحصربه‌فرد برای سنجش مهارت‌های استدلالی و واکنش هوش مصنوعی در محیط‌های پیچیده و تعاملی است.

#هوش_مصنوعی #شطرنج #Grok #Gemini #Claude #OpenAI
@rss_ai_ir 🤖

🧠⚡️ کوانتایزیشن در شبکه‌های عصبی: انقلابی در هوش مصنوعی! ⚡️🧠

🔥 آیا می‌دانستید که می‌توان حجم مدل‌های هوش مصنوعی را تا 75% کاهش داد بدون از دست دادن دقت قابل توجه؟

🎯 کوانتایزیشن چیست؟
به جای استفاده از اعداد 32 بیتی (FP32)، از اعداد کم‌دقت‌تر مثل 8 بیت (INT8) یا حتی 4 بیت استفاده می‌کنیم!

📊 مزایای شگفت‌انگیز:
• 🚀 سرعت اجرا: 2-4 برابر سریع‌تر
• 💾 حافظه: کاهش چشمگیر مصرف RAM
• 🔋 انرژی: مصرف کمتر برای دستگاه‌های موبایل
• 💰 هزینه: کاهش هزینه‌های محاسباتی

⚙️ انواع کوانتایزیشن:
🔸 Post-training Quantization (PTQ)
🔸 Quantization-aware Training (QAT)
🔸 Dynamic Quantization

🎪 کاربردهای عملی:
📱 اجرای مدل‌های بزرگ روی گوشی
🏭 استقرار مدل‌ها در محیط‌های صنعتی
☁️ کاهش هزینه‌های cloud computing


🔬 چالش‌ها:
⚠️ کاهش جزئی دقت
⚠️ نیاز به تنظیم دقیق hyperparameterها

🌟 با کوانتایزیشن، آینده هوش مصنوعی کارآمدتر و در دسترس‌تر می‌شود!

#MachineLearning #DeepLearning #AI #Quantization #TechPersian #هوش_مصنوعی
@rss_ai_ir 🤖

🎯 راهنمای حرفه‌ای مهندسی پرامپت توسط Anthropic منتشر شد

یکی از کامل‌ترین منابع برای مهندسی پرامپت اکنون در دسترس است — توسط شرکت Anthropic برای مدل Claude.

🧠 این راهنما به موضوعاتی مانند: ▪️ طراحی پرامپت‌های متا (Meta Prompting)
▪️ استفاده از قالب‌ها (Templates)
▪️ تعیین نقش‌های سیستمی (System Roles)
▪️ برچسب‌گذاری با XML
و تکنیک‌های پیشرفته دیگر می‌پردازد.

📘 مطالعه این راهنما برای پژوهشگران، مهندسان LLM و توسعه‌دهندگان اپلیکیشن‌های مبتنی بر Claude توصیه می‌شود.

🔗 لینک راهنما

#مهندسی_پرامپت #Claude #هوش_مصنوعی #LLM #Anthropic
@rss_ai_ir ✅

💡 پاسخ صحیح: گزینه ج

📝 توضیح:

❌گزینه الف فقط برای Masked Self-Attention (مثل GPT) صحیح است، نه همه انواع Attention

❌گزینه ب غلط است؛ ماتریس‌های Q، K و V از همان embedding ورودی با ماتریس‌های وزن مختلف تولید می‌شوند

✅گزینه ج ✅ صحیح است و یکی از مزایای کلیدی Multi-Head Attention محسوب می‌شود

❌گزینه د تا حدی درست است (مجموع weights برابر 1 می‌شود) اما این برای پایداری عددی است، نه جلوگیری از واگرایی مدل

🎯 سطح سوال: متوسط تا پیشرفته

✅ رباتیک صنعتی در مسیر شتاب: بیش از ۱.۱ میلیارد روبل برای توسعه اختصاص یافت

دولت روسیه بیش از ۱.۱ میلیارد روبل برای ایجاد مراکز تخصصی رباتیک صنعتی اختصاص داد — با هدف توسعه فناوری‌ها، پیاده‌سازی سیستم‌ها و تربیت نیروی انسانی ماهر.

🏭 مؤسسات منتخب شامل دانشگاه‌های مطرحی همچون NGTU، YUUrGU، دانشگاه بائومان و شرکت فناوری «Семаргл» هستند.
در این رقابت، ۲۸ سازمان از ۱۸ شهر مختلف حضور داشتند.

📊 معیارهای ارزیابی شامل:
▪️ سطح علمی و فنی تیم‌ها
▪️ توانایی اجرای عملیاتی
▪️ بازده اقتصادی و تجربه‌های پیشین در حوزه رباتیک بود.

📌 این اقدام بخشی از برنامه کلان دولت برای تسریع در دیجیتالی‌سازی صنعت و کاهش وابستگی به فناوری‌های وارداتی است.

#رباتیک_صنعتی #تحول_دیجیتال #صنعت_هوشمند #فناوری
@rss_ai_ir 🤖

📐 تحلیل تخصصی مکانیزم Position Encoding در ترنسفورمرها

معماری ترنسفورمر برخلاف RNN و CNN، ساختار ذاتی ترتیبی ندارد. برای جبران این ضعف، از کدگذاری موقعیت استفاده می‌شود تا مدل بتواند ترتیب و فاصله بین توکن‌ها را درک کند.

🔹 هدف اصلی این مکانیزم، افزودن اطلاعات موقعیتی به ورودی مدل است تا در محاسبه attention وابستگی‌های ساختاری حفظ شود.

🔸 دو روش رایج در Position Encoding:

1️⃣ روش سینوسی (Sinusoidal Encoding):
از توابع سینوس و کسینوس با فرکانس‌های متفاوت استفاده می‌شود:

𝑃𝐸(𝑝𝑜𝑠, 2𝑖) = sin( 𝑝𝑜𝑠 / 10000^(2𝑖 / 𝑑ₘₒ𝒹ₑₗ) )
𝑃𝐸(𝑝𝑜𝑠, 2𝑖+1) = cos( 𝑝𝑜𝑠 / 10000^(2𝑖 / 𝑑ₘₒ𝒹ₑₗ) )

این روش برای تعمیم‌پذیری در دنباله‌های بلند بسیار مؤثر است و رفتار position را به‌صورت پیوسته مدل می‌کند.

2️⃣ روش یادگیری‌پذیر (Learnable Encoding):
در این حالت، بردار موقعیت برای هر پوزیشن به‌صورت پارامتر قابل آموزش تعریف شده و در طول آموزش بهینه می‌شود. دقت بالا ولی تعمیم محدود برای طول‌های جدید از ویژگی‌های آن است.


---

🔍 روش‌های پیشرفته‌تر:

✅ روش RoPE (Rotary Positional Encoding):
اطلاعات موقعیت به‌صورت زاویه‌ای و چرخشی وارد فضای attention می‌شود. این روش در مدل‌هایی مانند LLaMA و GPT-OSS کاربرد دارد.

✅ کدگذاری نسبی (Relative Encoding):
به‌جای موقعیت مطلق، تفاوت موقعیت بین توکن‌ها لحاظ می‌شود. این ایده در مدل‌های T5 و Transformer-XL پیاده‌سازی شده است.


---

🧠 استفاده از Position Encoding برای مدل‌سازی دقیق‌تر زبان، تحلیل سیگنال، مدل‌سازی صنعتی و ترتیب دستورات کد ضروری است.

#PositionEncoding #ترنسفورمر #هوش_مصنوعی #SelfAttention

@rss_ai_ir 🎓

📌 جدیدترین روش استخراج ویژگی: یادگیری عمیق توپولوژیکی (TDL)

در حوزه بینایی ماشین، یکی از پیشرفته‌ترین رویکردهای سال ۲۰۲۵، استفاده از Topological Deep Learning است — مدلی که فراتر از ساختارهای سنتی شبکه‌ای عمل می‌کند.

🧠 این روش با درک ساختارهای پیچیده مانند گراف، مش، و ساختارهای هندسی سطح بالا (مانند simplicial complexes) قادر است:

🔹 ویژگی‌های عمیق‌تری از داده‌های تصویری، سه‌بعدی یا حسگری استخراج کند
🔹 وابستگی‌های مکانی-ساختاری را بهتر مدل کند
🔹 در داده‌های غیرشبکه‌ای (non-Euclidean) عملکرد بسیار بالاتری داشته باشد

📊 در صنایعی مثل پزشکی، معدن، و تحلیل داده‌های سنسوری که شکل و ساختار داده‌ها بسیار حیاتی است، TDL در حال جایگزین‌شدن با روش‌های سنتی CNN است.

🎯 روش TDL یک گام به جلو در درک توپولوژی داده‌هاست — مدلی که فقط به پیکسل‌ها نگاه نمی‌کند، بلکه به ساختار درون آن‌ها گوش می‌دهد.

#TopologicalDeepLearning #TDL #FeatureExtraction #بینایی_ماشین #هوش_مصنوعی
@rss_ai_ir

📸 مراحل اجرای درست پروژه پردازش تصویر در صنعت

در پروژه‌های واقعی (مثلاً در معادن، خطوط تولید، کنترل کیفیت و ...) صرفاً آموزش یک مدل کافی نیست. مسیر درست شامل چندین فاز بازگشتی و تصمیم‌گیری دقیق است:
---

🔹 ۱. تحلیل مسئله صنعتی
▪️ تعریف دقیق هدف: چه چیزی باید شناسایی شود؟ (عیب؟ موقعیت؟ اندازه؟ کیفیت؟)
▪️ تعیین محدودیت‌ها: نور، حرکت، نویز، نوع دوربین، سرعت پردازش، ارتباط با PLC یا SCADA و...

---

🔹 ۲. جمع‌آوری داده واقعی
▪️ تصویربرداری از شرایط واقعی (نه محیط کنترل‌شده آزمایشگاه)
▪️ پوشش تمام حالت‌ها (سالم، معیوب، مرزی)
▪️ ایجاد تنوع نوری، زاویه‌ای و حرکتی در نمونه‌ها
---

🔹 ۳. پیش‌پردازش داده و برچسب‌گذاری دقیق
▪️ حذف نویز، تنظیم کنتراست، تصحیح پرسپکتیو
▪️ دسته‌بندی دقیق، با تکرار بین تیم فنی و اپراتورهای صنعتی برای رسیدن به اجماع برچسب‌ها

---

🔹 ۴. انتخاب مدل مناسب
▪️ بسته به نوع مسئله:

طبقه‌بندی (CNN)
تشخیص شیء (YOLO, Faster R-CNN)
تقسیم‌بندی (U-Net, DeepLab)
▪️ محدودیت سخت‌افزار را هم لحاظ کن (Edge یا GPU؟)

---

🔹 ۵. آموزش مدل اولیه + ارزیابی
▪️ آموزش با داده اولیه
▪️ تحلیل دقیق خطاها روی داده جدید
▪️ ثبت مواردی که مدل دچار شکست می‌شود

---

🔄 ۶. بازگشت به داده (Data Loop)
▪️ جمع‌آوری هدفمند داده برای نمونه‌های سخت
▪️ تعویض/افزایش کلاس‌ها
▪️ در صورت لزوم: بازبرچسب‌گذاری یا تفکیک بهتر کلاس‌ها

---

🔁 ۷. بازآموزی یا تعویض مدل (Model Loop)
▪️ گاهی مدل ساده پاسخ نمی‌دهد → سراغ مدل پیچیده‌تر
▪️ گاهی مدل پیچیده بیش‌برازش دارد → برگشت به مدل ساده‌تر
▪️ آزمایش چند مدل با معیارهای صنعتی: سرعت، دقت، منابع
---

🔧 ۸. تست صنعتی (در خط واقعی)
▪️ تست در شرایط عملیاتی واقعی (دمای بالا، لرزش، بخار، نویز)
▪️ تحلیل لحظه‌ای: تاخیر، پایداری، تداخل با PLC

---

🔁 ۹. فاز بهینه‌سازی و بازگشت
▪️ اگر اختلال یا خطا رخ داد → بازگشت به فازهای قبل
▪️ اگر داده‌ها تغییر کردند (مثلاً ماده خام جدید) → نیاز به آموزش مجدد

---

🔒 ۱۰. مستندسازی و تحویل صنعتی
▪️ مستندسازی دقیق معماری مدل، شرایط نصب، خطاها و نحوه آموزش مجدد
▪️ آموزش کاربر نهایی
▪️ پشتیبانی و آپدیت دوره‌ای
---

🎯 در صنعت، مدل خوب مدلی نیست که در دقت آزمایشگاهی بالا باشد، بلکه مدلی است که در زمین صنعتی واقعی، پایدار، قابل فهم و قابل نگهداری باشد.

#پردازش_تصویر #صنعت #مدل_یادگیری #مهندسی_داده #بینایی_ماشین #AI_صنعتی
@rss_ai_ir 🔧

چین در خط مقدم ربات‌های جنگی هوشمند🇨🇳

در جدیدترین رزمایش‌های ارتش چین (ارتش آزادی‌بخش خلق)، برای نخستین‌بار از نسل جدید ربات‌های رزمی مجهز به هوش مصنوعی در شرایط واقعی میدان جنگ استفاده شد:

🔸 پلتفرم‌های رباتیک مسلح با هوش مصنوعی در تیراندازی واقعی علیه اهداف شرکت کردند
🔸 پهپادهای انتحاری با الگوریتم‌های رُوی، حملات گروهی به مواضع دفاعی دشمن را تمرین کردند
🔸 پهپادهای مستقل بدون کنترل انسان، با یکدیگر هماهنگ و مأموریت اجرا کردند

---

🧠 ویژگی‌های فناوری به‌کاررفته:

▪️ ادغام کامل با سامانه‌های فرماندهی و کنترل نیروها
▪️ یادگیری ماشینی برای تطبیق سریع با شرایط متغیر میدان نبرد
▪️ تشخیص اهداف در لحظه با شبکه‌های عصبی بصری (vision-based AI)

---

⚠️ تحلیل نظامی:
تحلیلگران هشدار می‌دهند که چین با سرعتی بالا در حال نظامی‌سازی هوش مصنوعی است و نسبت به کشورهای دیگر در توسعه سامانه‌های جنگی خودمختار جلوتر حرکت می‌کند.

مرحله بعدی:
📡 ترکیب این سامانه‌ها با واحدهای سایبری و جنگ الکترونیک.

---

#هوش_مصنوعی #ربات_جنگی #نظامی #پهپاد #AI_در_جنگ
@rss_ai_ir 🛰

🚫 هوش مصنوعی صنعتی ≠ استفاده از چت‌جی‌پی‌تی!

این روزها همه از هوش مصنوعی می‌گویند، اما اجرای پروژه در صنعت واقعی فقط با حرف و کد آماده انجام نمی‌شود.

🔍 بدون تخصص و تجربه میدانی، نتیجه چیزی نیست جز یک سیستم ناپایدار، شعاری، و کوتاه‌عمر — حتی اگر "در تست اولیه خوب کار کند"!

---

❌ مهم‌ترین مشکلات اجرای پروژه‌های AI/پردازش تصویر بدون تجربه واقعی صنعتی:

1️⃣ داده‌های ناکافی یا غیرواقعی:
مدلی که در شرایط واقعی آموزش ندیده، در میدان عمل شکست می‌خورد.

2️⃣ بی‌توجهی به محیط صنعتی:
نویز، لرزش، نور متغیر، دمای بالا، بخار... در آزمایشگاه نیستند، اما در خط تولید هستند.

3️⃣ عدم پایداری و نگهداری:
مدل‌های بدون مستندسازی و معماری صنعتی، خیلی زود از کار می‌افتند.

4️⃣ عدم اتصال با تجهیزات واقعی:
خروجی خوب بدون ارتباط درست با PLC و سیستم‌های کنترلی، فقط روی کاغذ کاربرد دارد.

5️⃣ اعتماد بی‌جا به ابزارهای عمومی:
ابزارهایی مثل ChatGPT مفیدند، اما جایگزین تخصص نیستند. خروجی‌های آن‌ها را باید تیم حرفه‌ای تحلیل و بهینه‌سازی کند.

6️⃣ ⚠️ ورود افراد غیرمتخصص به پروژه‌های صنعتی:
متأسفانه بسیاری با تخصص‌های نامرتبط (مثلاً صرفاً برنامه‌نویسی یا تئوری دانشگاهی) وارد پروژه‌های هوش مصنوعی صنعتی می‌شوند.

نتیجه؟ اجرای نادرست، شکست پروژه، و مهم‌تر از همه: بی‌اعتماد شدن مدیران صنعتی به کل حوزه‌ی هوش مصنوعی!

---

🎯 جمع‌بندی:
هوش مصنوعی در صنعت فقط یک مدل نیست، یک سیستم زنده، قابل نگهداری، و عمیقاً وابسته به تجربه صنعتی است.
بدون تخصص واقعی، پروژه تبدیل به یک ابزار نمایشی و پرهزینه خواهد شد.

#هوش_مصنوعی_صنعتی #AI_واقعی #بینایی_ماشین #تجربه_صنعتی #مدیریت_فناوری
@rss_ai_ir 💡


موافق: 👍
مخالف:👎

🚨 افشای زودهنگام GPT-5 توسط گیت‌هاب!

پیش از رونمایی رسمی، گیت‌هاب به‌اشتباه اطلاعاتی از نسخه جدید GPT-5 را منتشر کرد که بلافاصله حذف شد. اما تصاویر لو رفته جزئیاتی مهم را فاش می‌کنند:

🔍 قابلیت‌های جدید:
▪️ عملکرد ایجنت‌محور و چندمرحله‌ای در سطحی بی‌سابقه
▪️ توانایی درک و تولید کدهای پیچیده و دقیق
▪️ دسته‌بندی دقیق‌تر و هوشمندتر داده‌ها (در مقایسه با مدل‌های LLaMA و Cohere)

📦 چهار نسخه مختلف از GPT-5 در راه است:
1️⃣ نسخه اصلی برای وظایف چندمرحله‌ای و پردازش سنگین
2️⃣ نسخه Chat برای مکالمه‌های پیشرفته و طبیعی‌تر
3️⃣ نسخه Mini برای کاربردهای سبک و روزمره
4️⃣ نسخه Nano با قیمت رقابتی برای دستگاه‌های مصرفی و لبه‌ای (edge)

🕗 امشب ساعت ۸:۳۰ به وقت ایران منتظر رونمایی رسمی باشید!

#GPT5 #هوش_مصنوعی #OpenAI #مدل_زبان #AGI
@rss_ai_ir 🤖

⚡️شتاب دهند Agent Lightning؛ شتاب‌دهنده‌ی جدید مایکروسافت برای آموزش ایجنت‌های LLM

دیگر نیازی به بازنویسی ایجنت نیست! با فریم‌ورک **Agent Lightning**، می‌توانید ایجنت‌های مبتنی بر زبان را بدون تغییر در کد، به کمک **یادگیری تقویتی (RL) آموزش و بهینه‌سازی کنید.

🔧 ویژگی‌های کلیدی:
▪️ بدون نیاز به تغییر در کد ایجنت
▪️ پشتیبانی از فریم‌ورک‌هایی مانند LangChain، AutoGen، OpenAI Agents SDK، Semantic Kernel و...
▪️ اتصال ایجنت با استفاده از sidecar و جمع‌آوری داده‌های رفتاری
▪️ ارزیابی عملکرد ایجنت در مراحل مختلف (state، action، reward)
▪️ امکان بهینه‌سازی رفتار ایجنت حتی بر اساس سیگنال‌های میانی، نه فقط نتیجه نهایی
▪️ قابلیت اتصال به پایپلاین‌های موجود در پروژه‌های صنعتی یا پژوهشی

🎯 مناسب برای پروژه‌های تولید کد، پرس‌وجوی SQL، اتوماسیون وظایف پیچیده و حتی Multi-Agent Systems

📄 مقاله: (https://arxiv.org/abs/2508.03680)
🔗 گیت‌هاب:(https://github.com/microsoft/agent-lightning)
🌐 وب‌سایت: (https://www.microsoft.com/en-us/research/project/agent-lightning)

#هوش_مصنوعی #LLM #Agent #یادگیری_تقویتی #Microsoft #LangChain #AutoGen #MLOps
@rss_ai_ir 🚀

🤖 پایداری ربات Digit از شرکت Agility Robotics زیر فشار تست‌های واقعی

برای آزمایش تعادل ربات‌های دوپا معمولاً آن‌ها را از کنار هل می‌دهند. اما تیم Agility Robotics سطح تست را یک پله بالاتر برده:

👣 در آزمایش جدید، ربات را روی یک تخته قرار می‌دهند و ناگهان آن تخته را از زیر پایش می‌کشند — در کمال تعجب، ربات نمی‌افتد!

🔍 شاید فکر کنید دلیلش اتصال مکانیکی به بالا یا نگهدارنده است، اما ویدیوها نشان می‌دهند حتی بدون هیچ پشتیبانی، ربات همچنان روی پاهای خود باقی می‌ماند.

🧠 این مهارت نتیجه‌ی بیش از ۱۰۰۰ ساعت آموزش در شبیه‌ساز است. ربات اکنون نه‌تنها تعادلش را حفظ می‌کند، بلکه واکنشی سریع‌تر از انسان دارد — چیزی که برخی کاربران را یاد واکنش‌های موجودات زنده انداخته است.

#رباتیک #AgilityRobotics #Digit #هوش_مصنوعی #Robotics

@rss_ai_ir 🦿

🧠 توضیح تخصصی:
سیستم‌های ضدتصادم مبتنی بر هوش مصنوعی در معادن، با استفاده از ترکیب سنسورها (رادار، لیدار، دوربین) و الگوریتم‌های بینایی ماشین، تشخیص شیء، و یادگیری ماشین می‌توانند:

✅موقعیت دقیق ماشین‌آلات و افراد را در فضا شناسایی کنند
✅مسیرهای حرکتی را پیش‌بینی کنند
✅رفتار راننده (مثل خستگی، سرعت بالا، عدم توجه) را تحلیل کنند
✅و در نهایت هشدار پیشگیرانه یا توقف خودکار سیستم را فعال کنند.

این نوع سیستم‌ها برخلاف سنسورهای سنتی، فقط به فاصله یا حضور جسم بسنده نمی‌کنند بلکه هوشمندانه تصمیم می‌گیرند.

📉 عدم تعادل کلاس‌ها؛ دشمن خاموش یادگیری عمیق در مسائل واقعی

@rss_ai_ir
🎯 در بسیاری از پروژه‌های صنعتی و پزشکی، داده‌های ما به‌صورت طبیعی نامتوازن هستند. یعنی برخی کلاس‌ها (مثلاً قطعات معیوب یا بیماران نادر) بسیار کمتر از کلاس‌های عادی در دیتاست حضور دارند.

🤖 در شبکه‌های کانولوشنی (CNN)، این عدم تعادل باعث می‌شود مدل با سرعت بیشتری کلاس پرتکرار را یاد بگیرد و کلاس اقلیت را نادیده بگیرد. نتیجه چیست؟
مدلی که به‌ظاهر دقت بالا دارد، اما در شناسایی موارد بحرانی کاملاً ناکارآمد است.


⚠️ مشکلات اصلی ناشی از عدم تعادل کلاس:
– تمایل مدل به پیش‌بینی کلاس اکثریت
– کاهش حساسیت (Recall) برای کلاس‌های نادر
– یادگیری ناقص ویژگی‌های مهم در کلاس اقلیت
– ناتوانی در تعمیم‌پذیری مدل به داده‌های واقعی


🛠 برای مقابله با این چالش، راهکارهایی وجود دارد:
🔹 استفاده از تابع زیان مناسب مثل Focal Loss
🔹 وزن‌دهی کلاس‌ها در تابع زیان
🔹اعمال Oversampling برای کلاس‌های اقلیت یا Undersampling برای کلاس اکثریت
🔹 استفاده از تکنیک‌های ترکیبی مثل SMOTE
🔹 استفاده از شاخص‌های ارزیابی دقیق‌تر مانند AUC و F1 به‌جای Accuracy ساده


📌 اگر در پروژه‌ای با داده‌های نامتوازن کار می‌کنید، حتماً به نحوه آموزش CNN و تحلیل شاخص‌های عملکرد آن دقت بیشتری داشته باشید. یادگیری صحیح کلاس اقلیت، کلید موفقیت مدل در شرایط واقعی است.

#یادگیری_عمیق #عدم_توازن #شبکه_عصبی #تشخیص_عیب #هوش_مصنوعی #طبقه‌بندی_تصاویر #CNN #AI_Industrial

@rss_ai_ir

🤖 ایجنت جدید گوگل با نام MLE-STAR، دنیای مهندسی مدل‌های یادگیری ماشین را متحول کرده است
@rss_ai_ir

⛓️ بدون نیاز به حتی یک خط کدنویسی دستی، این سیستم می‌تواند به‌صورت خودکار مدل بسازد، آموزش دهد، تست کند و بهینه‌سازی انجام دهد. عملکرد آن در رقابت‌های واقعی پلتفرم Kaggle بی‌سابقه بوده است.

📈 ترکیب MLE-STAR با Gemini-2.5-Pro توانسته در ۶۳٪ رقابت‌ها مدال بگیرد و در بیش از ۸۰٪ موارد، عملکردی بالاتر از میانه رقبا داشته باشد. این نتایج نسبت به روش‌هایی مانند GPT-4o یا نسخه‌های دیگر به‌مراتب بهتر بوده‌اند.

🔍 مدل‌های جدید مانند EfficientNet یا ViT به‌صورت خودکار از طریق جست‌وجوی وب انتخاب می‌شوند؛ دیگر خبری از استفاده از مدل‌های قدیمی و ایستا نیست.

🛡 سه ماژول ایمنی درون‌ساخت برای جلوگیری از اشتباهات رایج مانند نشت داده، خطاهای کدنویسی یا توهمات مدل تعبیه شده‌اند تا نتیجه‌ای پایدار، دقیق و ایمن حاصل شود.

🧠 تمرکز این ایجنت به‌جای آزمون‌و‌خطای کور، روی انتخاب‌های هوشمند، ترکیب مدل‌ها و اصلاح دقیق کدهاست. این یعنی هوش مصنوعی در حال نوشتن هوش مصنوعی است.

🛠 دسترسی کامل به کد این سیستم از طریق ابزار ADK برای توسعه‌دهندگان فراهم شده و به‌صورت متن‌باز قابل استفاده است.

#هوش_مصنوعی #گوگل #MLESTAR #AutoML #AIagents #یادگیری_ماشین #خودکارسازی #AI4Industry #Kaggle #MachineLearning #OpenSource #مهندسی_هوش_مصنوعی #گوگل_جمینی
@rss_ai_ir