📊 گزارش محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی ۲۰۲۵

براساس آمار منتشرشده، Python پس از یک دهه رشد مداوم، در سال اخیر جهش چشمگیری داشته و با رشد ۷ درصدی نسبت به ۲۰۲۴، به یکی از زبان‌های پیشرو در هوش مصنوعی، علم داده و توسعه بک‌اند تبدیل شده است.

🔹 رده‌بندی محبوب‌ترین زبان‌ها بین تمام پاسخ‌دهندگان:

🔹 Top 10 Programming Languages (All Respondents – 2025):

1. JavaScript — 66%
2. HTML/CSS — 61.9%
3. SQL — 58.6%
4. Python — 57.9%
5. Bash/Shell — 48.7%
6. TypeScript — 43.6%
7. Java — 29.4%
8. C# — 27.8%
9. C++ — 23.5%
10. PowerShell — 23.2%


📈 این آمار نشان می‌دهد که ابزارهای وب (JavaScript, HTML, CSS) همچنان سلطه دارند، اما پایتون با شتاب بالایی به جایگاه چهارم رسیده و در برخی شاخه‌ها حتی از SQL هم پیشی گرفته است.

@rss_ai_ir 🚀💻

✅در این ویدیو مروری شده است بر جدیدترین دستاوردها و اخبار دنیای هوش مصنوعی، جایی که آخرین پیشرفت‌ها مثل معرفی GPT-5 با هوش در سطح دکترای همه‌جانبه تا مدل‌های متن‌باز و سایر نوآوری‌ها به‌صورت خلاصه بررسی می‌شود.

@rss_ai_ir 🚀💻

📌 اهمیت استفاده از مشاور در پروژه‌های هوش مصنوعی صنعتی 🤖🏭

در پروژه‌های صنعتی، ورود به حوزه هوش مصنوعی بدون تجربه کافی می‌تواند منجر به اتلاف منابع، انتخاب فناوری‌های نامناسب و حتی شکست کامل پروژه شود. 🚫💸

داشتن یک مشاور متخصص هوش مصنوعی صنعتی می‌تواند مسیر پروژه را از ایده تا اجرا بهینه کند:

1️⃣ تحلیل نیاز واقعی کارخانه – جلوگیری از اجرای پروژه‌های غیرکاربردی و انتخاب دقیق مسائلی که AI می‌تواند حل کند.
2️⃣ انتخاب درست الگوریتم و معماری – تشخیص اینکه کدام مدل‌ها (مثلاً بینایی ماشین، پردازش سیگنال، یا یادگیری تقویتی) برای کاربرد خاص بهترین هستند.
3️⃣ بهینه‌سازی هزینه و زمان – جلوگیری از دوباره‌کاری و خرید تجهیزات یا نرم‌افزارهای غیرضروری.
4️⃣ انتقال دانش به تیم داخلی – آموزش پرسنل کارخانه برای استفاده و نگهداری سیستم پس از استقرار.
5️⃣ مدیریت ریسک و امنیت داده‌ها – اطمینان از رعایت استانداردهای امنیتی و حفظ محرمانگی اطلاعات صنعتی.

⚠️ مشکلات عدم استفاده از مشاور در پروژه‌های هوش مصنوعی صنعتی:

✳️انتخاب مدل‌ها و فناوری‌های اشتباه که با نیاز واقعی کارخانه همخوانی ندارد.
✳️صرف هزینه‌های سنگین برای تجهیزات و نرم‌افزارهای غیرضروری.
✳️طولانی شدن زمان پیاده‌سازی و از دست رفتن فرصت‌های بازار.
✳️مشکلات امنیتی و نشت داده‌های حساس صنعتی.
✳️شکست کامل پروژه و از بین رفتن اعتماد به فناوری هوش مصنوعی در مجموعه.


✅ با استفاده از مشاور، پروژه‌های هوش مصنوعی صنعتی سریع‌تر، دقیق‌تر و با ریسک کمتر به نتیجه می‌رسند.


@rss_ai_ir 🚀 | #هوش_مصنوعی #صنعت #AI #Industrial_AI

📌 یادگیری بدون نمونه (Zero-Shot Learning) در هوش مصنوعی
@rss_ai_ir

🤖 در یادگیری بدون نمونه، یک مدل هوش مصنوعی قادر است وظیفه‌ای را انجام دهد که در مرحله آموزش هیچ داده برچسب‌خورده‌ای از آن وظیفه یا کلاس خاص ندیده است. این توانایی با استفاده از بازنمایی‌های تعمیم‌پذیر و نگاشت معنایی بین وظایف یا کلاس‌های شناخته‌شده و ناشناخته ایجاد می‌شود.

🔍 نحوه کار:

♨️مدل ابتدا در مرحله Pretraining یا Training روی داده‌های گسترده و متنوع آموزش می‌بیند.

♨️توصیف کلاس یا وظیفه جدید به صورت بردار معنایی (مثلاً با Word Embedding یا Text Encoder) نمایش داده می‌شود.

♨️مدل این بردار را با بازنمایی داده ورودی مقایسه می‌کند تا پیش‌بینی کند ورودی به کدام کلاس جدید تعلق دارد، حتی بدون دیدن نمونه‌ای از آن کلاس.

💡 کاربردهای تخصصی:

✅تشخیص تصویر برای کلاس‌هایی که در دیتاست آموزشی وجود نداشته‌اند
✅ترجمه زبان بین جفت‌زبان‌هایی که آموزش مستقیم ندیده‌اند
✅بازیابی اطلاعات بر اساس توضیح متنی بدون داده آموزشی خاص
✅سیستم‌های توصیه‌گر برای آیتم‌هایی که قبلاً دیده نشده‌اند

⚙️ مزایا:

❇️حذف نیاز به جمع‌آوری داده برای هر کلاس جدید
❇️مقیاس‌پذیری بالا برای سناریوهای باز (Open-Set)
❇️انعطاف‌پذیری در مواجهه با شرایط ناشناخته

⚠️ چالش‌ها:

❌افت عملکرد نسبت به یادگیری با نمونه (Few-Shot / Many-Shot)
❌وابستگی به کیفیت توصیف کلاس و بازنمایی معنایی
❌احتمال همپوشانی یا ابهام بین کلاس‌های مشابه

#هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #ZeroShot #یادگیری_بدون_نمونه #پردازش_زبان_طبیعی #بینایی_ماشین

@rss_ai_ir 🚀

📌 ایده ساده و کاربردی، قلب تپنده موفقیت در صنعت
@rss_ai_ir

💡 در دنیای صنعت، همیشه ایده‌های پیچیده و پر زرق‌وبرق برنده نیستند. تجربه نشان داده، یک راهکار ساده، عملی و سریع‌الاجرا اغلب می‌تواند بازدهی بیشتری ایجاد کند تا یک پروژه پرهزینه و زمان‌بر که نیاز به تیم‌های بزرگ و منابع زیاد دارد.

🔧 چرا ایده ساده برتری دارد؟

✳️پیاده‌سازی سریع‌تر و کاهش زمان رسیدن به نتیجه
✳️هزینه کمتر و امکان آزمایش بدون ریسک بالا
✳️انعطاف‌پذیری بیشتر برای تغییر و بهبود در حین اجرا
✳️قابلیت مقیاس‌پذیری آسان در صورت موفقیت


🏭 نمونه صنعتی:
در خطوط تولید، گاهی یک تغییر ساده در محل‌گذاری سنسور یا تنظیم یک پارامتر نرم‌افزاری، می‌تواند بهره‌وری را بیشتر از خرید یک سیستم پیچیده چند صد هزار دلاری افزایش دهد.

⚠️ نکته مهم:
سادگی به معنای سطحی بودن نیست. پشت یک ایده ساده موفق، معمولاً تحلیل دقیق، شناخت فرآیند و خلاقیت هوشمندانه نهفته است.

#مدیریت_نوآوری #صنعت #ایده_ساده #بهره‌وری #نوآوری #هوش_مصنوعی

@rss_ai_ir

📌 ربات‌ها در آستانه ورود به زندگی روزمره
@rss_ai_ir

🤖 وان شین‌سین، بنیان‌گذار Unitree Robotics، اعلام کرده که در ۱ تا ۲ سال آینده صنعت رباتیک جهشی هم‌تراز با ظهور ChatGPT خواهد داشت. ربات‌ها قادر خواهند بود در محیط‌های ناشناخته و بدون برنامه‌نویسی قبلی وظایفی مانند تمیز کردن یا تحویل اشیا را انجام دهند.

🔍 به گفته او، سخت‌افزار برای این مرحله آماده است، اما «هوش مصنوعی برای هوش تجسدی» (Embodied Intelligence) هنوز عقب‌تر از نیاز بازار است.

⚙️ مدل‌های Vision-Language-Action در حال حاضر برای کارهای پیچیده بیش‌ازحد ساده‌سازی شده‌اند. Unitree این مدل‌ها را همراه با یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) استفاده می‌کند، اما این رویکرد هنوز به بهبود نیاز دارد.

💡 آینده در مدلی است که بتواند از متن، ویدئو یا شبیه‌سازی فیزیکی محیط بسازد و بر اساس آن حرکات ربات را کنترل کند. نمونه‌ای از این رویکرد، مدل جهانی Genie 3 گوگل است که ویژگی‌های فیزیکی اشیا را در نظر می‌گیرد.

#هوش_مصنوعی #رباتیک #EmbodiedIntelligence #VisionLanguageAction #Genie3 #یادگیری_تقویتی #AI_industrial_news

📚 راهنمای جامع پرامپت‌نویسی GPT-5 منتشر شد 🤖✨

شرکت OpenAI یک منبع کامل و کاربردی برای کار با GPT-5 ارائه کرده که شامل:

♻️پرامپت‌های آماده برای بهبود توان استدلال مدل 🧠
♻️راهنمای ساخت اپلیکیشن بدون کدنویسی 💡
♻️یک متا-پرامپت ویژه برای افزایش کیفیت کلی خروجی‌ها 📈


این مجموعه، ابزاری قدرتمند برای توسعه‌دهندگان و علاقه‌مندان هوش مصنوعی است تا از GPT-5 بیشترین بهره را ببرند.
📎 لینک منبع: cookbook.openai.com
@rss_ai_ir 🚀 | #هوش_مصنوعی #GPT5 #پرامپت #OpenAI

🤖 مدل SmolLM-3B از Hugging Face معرفی شد 🚀

یک مدل زبانی کوچک و قدرتمند با ۳ میلیارد پارامتر که می‌تواند به‌صورت محلی روی لپ‌تاپ اجرا شود.

🔹 ویژگی‌ها:

آموزش‌دیده روی بیش از ۱ تریلیون توکن (شامل RefinedWeb، کتاب‌ها، کدها و متون آکادمیک) 📚💻

عملکرد بهتر نسبت به Mistral-7B و LLaMA-3 8B در بسیاری از وظایف 📊

پشتیبانی از فرمت GGUF و سازگار با LM Studio، Ollama، LM Deploy و سایر ابزارها ⚙️


💡 چرا مهم است؟
تمرکز SmolLM روی کاربردهای محلی است، نه لزوماً بهترین عملکرد جهانی؛ یعنی راه‌اندازی سریع، حفظ حریم خصوصی، و نیاز کم به سخت‌افزار.

📎 جزئیات و دمو:
https://huggingface.co/blog/smollm3

@rss_ai_ir | #هوش_مصنوعی #مدل_زبانی #HuggingFace

✨ جادوی واقعی در تولید محتوای بصری با Jaaz 🎨🤖

یک سرویس هوش مصنوعی فوق‌العاده معرفی شده که می‌تواند در چند ثانیه محتوای بصری خیره‌کننده بسازد.

💡 مزیت اصلی اینجاست که Jaaz نیاز به جابجایی بین ابزارهای مختلف را حذف کرده و تنها با یک دستور ساده می‌توانید تصاویر و ویدیوها را با بهترین مدل‌های هوش مصنوعی تولید کنید.

🎯 ویژگی منحصربه‌فرد: امکان ارائه توضیحات به‌صورت طراحی‌شده و بصری به مدل‌ها، تا خروجی دقیقاً مطابق با ایده شما باشد.

🌐 تجربه کنید: jaaz.app

@rss_ai_ir | #هوش_مصنوعی #تولید_محتوا #AI

📢 راهنمای بهینه‌ استفاده از مدل‌های GPT-5 در ChatGPT

نتایج تست‌ها و بررسی‌ها نشان می‌دهد که در اکانت‌های Plus، اگر به محدودیت‌ها نرسیده باشید، سیستم درخواست شما را یا به GPT-5 اصلی یا به GPT-5 Thinking ارسال می‌کند (بدون استفاده از o3 یا GPT-4.5). برای کاربران رایگان، وضعیت و محدودیت‌ها هنوز شفاف نیست.

⚠️ نکته مهم این است که وقتی روتر به‌طور خودکار درخواست شما را به GPT-5 Thinking بفرستد، سطح reasoning_effort روی Low تنظیم می‌شود و کیفیت خروجی معمولاً پایین‌تر از حالتی است که خودتان دستی GPT-5 Thinking را انتخاب کنید (که در این حالت روی Medium قرار می‌گیرد). طبق بنچمارک‌ها، تفاوت کیفیت بین Low و Medium قابل توجه است.

📌 توصیه عملی
اگر دقت و کیفیت برایتان مهم است، حتماً GPT-5 Thinking را به صورت دستی انتخاب کنید و از گزینه "Think longer" هم بهره ببرید.

💡 سایر نکات کلیدی:

♻️کاربران رایگان به GPT-5 Thinking دسترسی ندارند (یا در حد ۱-۲ درخواست محدود در هفته)، و پاسخ‌ها از نسخه GPT-5 Thinking Mini می‌آید که هم داده‌های کمتر و هم توان reasoning پایین‌تری دارد.

♻️اکانت‌های Plus اکنون ۳۰۰۰ درخواست GPT-5 Thinking در هفته دارند؛ بنابراین بهتر است این حالت را به عنوان حالت پیش‌فرض استفاده کنید.

♻️تیم OpenAI روی افزودن سوئیچ انتخاب reasoning_effort کار می‌کند تا کاربر بتواند به‌راحتی بین Low و Medium جابه‌جا شود.


@rss_ai_ir | #هوش_مصنوعی #GPT5 #راهنما

🏅 دومین مدال طلای OpenAI در المپیاد بین‌المللی انفورماتیک

سیستم هوش مصنوعی OpenAI موفق شد در رقابت رسمی المپیاد انفورماتیک، در میان ۳۳۰ شرکت‌کننده انسانی، رتبه‌ی ششم را کسب کرده و دومین مدال طلای خود را به دست آورد.

🔹 شرایط رقابت عادلانه بود: سیستم دقیقاً مانند شرکت‌کنندگان انسانی ۵ ساعت زمان و ۵۰ ارسال پاسخ در اختیار داشت.
🔹 مشارکت رسمی و تحت نظارت کامل برگزارکنندگان انجام شد.
🔹 بدون اتصال به اینترنت یا RAG (برخلاف راهکار گوگل در IMO)؛ فقط جستجو در دیتابیس داخلی از مسائل و راه‌حل‌های مشابه.
🔹 تنها ابزار در دسترس، یک ترمینال بود.
🔹 هیچ مدل اختصاصی برای این المپیاد آموزش داده نشد.
🔹 سال گذشته، یک سیستم تخصصی مشابه تنها توانسته بود مدال برنز کسب کند.

📊 این موفقیت نشان می‌دهد که مدل‌های عمومی OpenAI، حتی بدون آموزش اختصاصی، می‌توانند در سطح رقابت‌های جهانی عملکردی نزدیک به نخبگان انسانی داشته باشند.

@rss_ai_ir | #هوش_مصنوعی #المپیاد #OpenAI

📉 کاهش استفاده از ChatGPT در تعطیلات

داده‌های اخیر نشان می‌دهد از ابتدای ژوئن و همزمان با شروع تعطیلات مدارس، میزان درخواست‌ها به ChatGPT حدود ۲۵ تا ۳۰٪ کاهش یافته است.

🔍 این افت به احتمال زیاد به دلیل کم‌شدن استفاده آموزشی و دانشگاهی در این بازه است، چرا که بسیاری از کاربران فعال (دانش‌آموزان و دانشجویان) در تعطیلات هستند.

💡 این روند نشان می‌دهد که حتی استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی هم وابستگی بالایی به چرخه‌های تحصیلی و کاری دارد.

@rss_ai_ir 🚀

🧠 سم آلتمن: ابرهوش مصنوعی همه رازهای علم را فقط با فکر کردن بیشتر روی داده‌های موجود کشف نخواهد کرد.

🔬 او تاکید کرد که برای دست‌یابی به جهش‌های بزرگ علمی، همچنان به ابزارها، آزمایش‌ها و ماشین‌آلات جدید نیاز داریم. جهان واقعی کند و پر از پیچیدگی است و ساخت این ابزارها زمان‌بر خواهد بود.

⏳ پیشرفت علمی ادامه خواهد داشت، اما مسیر آن نه سریع و بی‌دردسر، بلکه همراه با چالش‌های دنیای واقعی است.

@rss_ai_ir 🚀

📢 خبر ویژه برای علاقه‌مندان پردازش تصویر و هنر اصیل ایرانی ✨

🤩 مجموعه‌داده‌ی جدید «Iranian Carpet Dataset: Lechak-Toranj & Afshan» به همت سیامک سربازی و مهدی سربازی آماده و منتشر شد.

🧵 شامل:
🥋 تصاویر باکیفیت از دو طرح ماندگار «لچک‌ترنج» و «افشان»
🥋 مناسب برای پژوهش‌های طبقه‌بندی، تولید، و بازشناسی الگو
🥋 دسترسی آزاد در کگل

⬇️ DOI:
https://doi.org/10.34740/kaggle/dsv/12702937

👈 صفحه گیت‌هاب:
github.com/mahdisarbazi/Iranian-Carpet-Dataset-Lechak-Toranj-Afshan-Patterns

#فرش_ایرانی 🧶 #کگل 📊 #داده_باز 📂 #پردازش_تصویر 🖼️

@rss_ai_ir

🤖 پژوهشگران دانشگاه کارنگی ملون روش تازه‌ای برای خودآموزی مدل‌های زبانی بزرگ معرفی کردند که نه‌تنها برای کدنویسی، بلکه برای مسائلی بدون امکان ارزیابی خودکار هم کار می‌کند.

🔍 ایده اصلی:

✅مدل دو نقش دارد: Proposer (تولیدکننده مسئله) و Solver (حل‌کننده). هر دو در واقع یک LLM هستند که با یادگیری تقویتی (RL) آموزش می‌بینند.
✅ در مسائل سخت برای ارزیابی (مثل حساب و جبر) از رأی‌گیری اکثریت استفاده می‌شود.
✅در مسائل با ارزیابی ساده (مثل کد) خود Proposer تست‌های واحد می‌سازد و امتیاز Solver بر اساس درصد عبور از این تست‌ها محاسبه می‌شود.
✅ همچنین Proposer تنها برای مسائل با سختی متوسط پاداش می‌گیرد، تا سطح چالش متناسب با توان Solver باقی بماند.

📊 نتایج:
با تنها یک موضوع کوتاه در پرامپت، بدون حتی یک نمونه آماده، مدل Qwen2.5-3B-Instruct روی تست‌های مستقل بهبود داشت:
🔹 ‌+14٪ در حساب
🔹 ‌+16٪ در جبر
🔹 ‌+7٪ در کدنویسی

📎 لینک‌ها: [سایت](https://self-questioning.github.io/)
| [کد](https://github.com/lili-chen/self-questioning-lm)
| [مقاله](https://arxiv.org/abs/2508.03682)

#هوش_مصنوعی 🤖 #یادگیری_تقویتی 🎯 #مدل_زبان_بزرگ 📚 #پردازش_زبان_طبیعی 🗣 #خودآموزی 🧠
@rss_ai_ir 🚀

مدل GLM-4.5V به‌عنوان رهبر جدید مدل‌های متن‌باز در استدلال بصری معرفی شده و در ۴۱ بنچمارک رتبه اول را دارد.

✨ قابلیت‌ها:

* 🖼 درک و استدلال تصویری — تحلیل و تفسیر چند تصویر، شناسایی اشیا و صحنه‌ها.
* 🎥 درک ویدئو — تحلیل فریم‌به‌فریم و شناسایی رویدادها در ویدئوهای طولانی.
* 💻 کار با رابط‌های گرافیکی — شناسایی آیکون‌ها، دکمه‌ها و تعامل با محیط دسکتاپ.
* 📊 تحلیل نمودار و سند — استخراج و تفسیر داده‌ها از گزارش‌ها و اسناد پیچیده.
* 📍 مکان‌یابی عناصر بصری — تعیین دقیق موقعیت اجزای موجود در تصویر.

⚙️ ویژگی‌های کلیدی:
🟠 مبتنی بر GLM-4.5-Air با بهبودهای برگرفته از GLM-4.1V-Thinking
🟠 معماری MoE با ۱۰۶ میلیارد پارامتر برای مقیاس‌پذیری و کارایی بالا

🔗 لینک‌ها:
[Hugging Face](https://huggingface.co/zai-org/GLM-4.5V) | [GitHub](https://github.com/zai-org/GLM-V) | [مستندات API](https://docs.z.ai/guides/vlm/glm-4.5v) | [نسخه دموی آنلاین](https://chat.z.ai)
@rss_ai_ir 🚀
\#هوش_مصنوعی 🤖 #مدل_متن_باز 🆓 #بینایی_ماشین 👁 #پردازش_تصویر 🖼 #GLM

نمودار رشد ماه‌به‌ماه بازدید از وب‌سایت‌های برتر GenAI نشان می‌دهد که Grok با رشد چشمگیر ۲۷.۲۷٪ در صدر قرار دارد و به‌وضوح Grok 4 تأثیر بزرگی بر افزایش استفاده کاربران گذاشته است.

📊 آمار تغییرات (جولای ۲۰۲۵ نسبت به ژوئن ۲۰۲۵):

* ChatGPT.com ➕ ۶.۰۳٪
* Gemini.google.com ➕ ۷.۸۸٪
* DeepSeek.com ➖ ۹.۱۷٪
* Grok.com ➕ ۲۷.۲۷٪
* Perplexity.ai ➕ ۸.۶۰٪
* Claude.ai ➕ ۱۰.۴۷٪

به نظر می‌رسد رقابت بین پلتفرم‌های هوش مصنوعی مولد روزبه‌روز شدیدتر می‌شود و Grok با آپدیت جدید خود جهش قابل توجهی داشته است.

#هوش_مصنوعی 🤖 #GenAI 📈 #Grok 🚀 #ChatGPT 💬 #Claude 🧠 #Gemini 🌐

@rss_ai_ir 🚀