📊 شکاف قدرت محاسباتی هوش مصنوعی؛ آمریکا جلوتر از چین

🇺🇸 ایالات متحده مالک بیشترین منابع محاسباتی جهان برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی است و همچنان قوی‌ترین کلسترها را توسعه می‌دهد.

🇨🇳 چین در تلاش برای جبران عقب‌ماندگی است:

♻️تا سال ۲۰۲۵ حدود ۹۸ میلیارد دلار سرمایه‌گذاری می‌کند (+۴۸٪ نسبت به ۲۰۲۴)
♻️۵۶ میلیارد از سمت دولت و ۲۴ میلیارد از سوی غول‌های اینترنتی
♻️محدودیت‌های صادرات GPUهای پیشرفته رشد سریع را دشوار کرده است

🔧 چالش سخت‌افزاری

♻️آمریکا صادرات GPUهای برتر Nvidia و AMD را ممنوع کرده
♻️چین روی Huawei Ascend 910C حساب باز کرده (نسخه دوبرابر 910B)؛ اما همچنان از نظر سرعت، حافظه و اکوسیستم نرم‌افزاری ضعیف‌تر است


📜 بازی سیاسی

♻️آمریکا فروش نسخه‌های ضعیف‌تر H20 و MI308 را مجاز کرده؛ اما ۱۵٪ از درآمد آن به خزانه آمریکا می‌رود
♻️این اجازه دسترسی به GPUهای متوسط را فراهم می‌کند، ولی تراشه‌های رده‌بالا همچنان ممنوع هستند


⚡ چرا آمریکا جلوتر است؟

♻️حتی H20 هم از Huawei 910B قوی‌تر است
♻️نرم‌افزار Nvidia بسیار بالغ‌تر است و کارایی واقعی را افزایش می‌دهد
♻️آموزش مدل‌های بزرگ در چین هنوز پرهزینه‌تر و زمان‌برتر از آمریکا است


#هوش_مصنوعی 🤖 #AI_policy 📜 #محاسبات_پیشرفته ⚡ #Nvidia #Huawei #GPU #ایالات_متحده #چین
@rss_ai_ir

🚨 چه زمانی شغلت با پیشرفت هوش مصنوعی در خطر است؟

هوش مصنوعی قرار نیست همه رو شکست بده؛ فقط کسانی رو که در برابر تغییر منفعل می‌مونن. 👇

🔹 کارهای تکراری
اگر شغلت پر از وظایف روتین و ساده باشه (مثل ورود داده، ترجمه سطحی، یا پردازش فرم‌ها)، خیلی سریع‌تر جایگزین میشه.

🔹 یاد نگرفتن مهارت‌های جدید
کسی که کار با ابزارهای هوش مصنوعی رو یاد نگیره، به‌مرور از بقیه عقب می‌افته.

🔹 نداشتن مهارت ترکیبی
یک مهارت ساده کافی نیست. ترکیب مهارت‌ها (مثل مهندسی + AI یا مدیریت + تحلیل داده) جلوی شکست رو می‌گیره.

🔹 مقاومت در برابر تغییر
اگر هوش مصنوعی رو تهدید ببینی و ازش استفاده نکنی، همکارانی که زودتر به‌کار بگیرنش، موفق‌تر خواهند شد.

🔹 اتکا فقط به تجربه‌های گذشته
حتی متخصصان باتجربه هم اگر به‌روز نشن و از AI کمک نگیرن، موقعیتشون رو از دست می‌دن.

✅ پس به‌جای رقابت با AI، اون رو به ابزار شخصی خودت تبدیل کن؛ کارهای تکراری رو بهش بسپار و تمرکزت رو بذار روی خلاقیت، تحلیل و تصمیم‌گیری.

🌐 @rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #آینده_شغلی #DeepLearning

🔥 شفاف‌سازی بزرگ: DeepSeek-V2 در برابر غول آینده، DeepSeek-R2! 🔥

شاید شما هم شنیده باشید و بپرسید: "مگر الان DeepSeek-2 در دسترس نیست؟ 🤔 پس این همه هیجان برای چیست؟"

بله درسته، اما مدلی که الان موجوده با هیولایی که تا چند هفته دیگه از راه میرسه، دو داستان کاملاً متفاوته! بیاید یک بار برای همیشه این دو رو از هم جدا کنیم:

---

🏆 مدل فعلی: DeepSeek-V2 (قهرمان امروز)

این همون مدل قدرتمند و متن-بازی هست که چند ماه پیش عرضه شد و کلی سر و صدا کرد. با معماری بهینه MoE و ۲۳۶ میلیارد پارامتر، خودش رو به عنوان یک رقیب جدی برای بهترین‌های بازار ثابت کرد. این مدل، پایه و اساس موفقیت DeepSeek بود.

---

🚀 مدل آینده: DeepSeek-R2 (انقلاب فردا)

این همون غول مرحله آخریه که همه منتظرشیم و قراره اواخر ماه آگوست (اوایل شهریور) رونمایی بشه. این یک آپدیت ساده نیست، یک بازطراحی کامله!

✨ تفاوت‌های کلیدی R2:

🧠 معماری تکامل‌یافته: استفاده از Hybrid MoE با یک شبکه Gating فوق هوشمند که پردازش‌ها رو بهینه‌تر از همیشه می‌کنه.

📈 جهش پارامتری: صعود از ۲۳۶ میلیارد به عدد سرسام‌آور ۱.۲ تریلیون پارامتر! یعنی توانایی درک و تحلیلی در مقیاسی کاملاً جدید. 🤯

💰 برگ برنده اصلی: اینجاست که بازی عوض میشه! ادعای شگفت‌انگیز کاهش هزینه تا ۹۷٪ نسبت به مدل‌هایی مثل GPT-4o. اگر واقعی باشه، یک زلزله در دنیای AI خواهد بود!

🇨🇳 قدرت‌نمایی سخت‌افزاری: آموزش کامل بر روی تراشه‌های پیشرفته Ascend هواوی، که نشان از استقلال و پیشرفت چین در برابر انویدیا داره.

نتیجه‌گیری:
پس بله، DeepSeek-V2 عالیه، اما DeepSeek-R2 قراره قوانین بازی رو عوض کنه. جنگ آینده فقط سر "قوی‌ترین" بودن نیست، بلکه سر "بهینه‌ترین و ارزان‌ترین" بودنه.

شهریور ماه، شاهد یکی از سنگین‌ترین نبردهای تاریخ هوش مصنوعی خواهیم بود. آماده باشید! 💥

#هوش_مصنوعی #دیپ_سیک #تکنولوژی #DeepSeekR2 #GPT5 #رقابت_هوش_مصنوعی
@rss_ai_ir

🚀مدل MolmoAct: نسل تازه مدل‌های بینایی-زبان-اکشن برای رباتیک

🧩 پژوهشگران در مقاله‌ای جدید MolmoAct را معرفی کرده‌اند؛ یک مدل متن‌باز VLA (Vision-Language-Action) که برای دستکاری رباتیک طراحی شده و با استدلال فضایی چندمرحله‌ای کار می‌کند.

🔹 ایده کلیدی
برخلاف روش‌های مرسوم end-to-end که از تصویر مستقیم به اکشن می‌روند، MolmoAct یک لایه میانی استدلال فضایی اضافه می‌کند تا:

♻️تعمیم‌پذیری بهتر

♻️شفافیت در تصمیم‌گیری

♻️امکان تعامل و اصلاح توسط کاربر


🔹 مراحل تولید خودبازگشتی (ARM)
مدل با ورودی تصویری + دستور زبانی سه نوع توکن تولید می‌کند:

1. توکن‌های عمق → نمایش هندسه سه‌بعدی صحنه


2. توکن‌های استدلال تصویری → مسیر دوبعدی (Polyline) برنامه‌ریزی‌شده برای ابزار انتهایی


3. توکن‌های اکشن سطح پایین



🔹 نتایج برجسته

📈 86.6% میانگین موفقیت در دیتاست LIBERO (بهترین عملکرد نسبت به همه مدل‌های پایه)

🦾 در وظایف واقعی، تا 22.7% بهبود پیشرفت کارها نسبت به خط پایه π-FAST در کارهای دو-دستی


🔹 اهمیت برای صنعت
ساختار شفاف و قابل‌ویرایش MolmoAct این امکان را می‌دهد که کاربران مسیر حرکت ربات را ویرایش کنند (Editable Trajectory Steering) و همین قابلیت آن را برای ربات‌های صنعتی و همکاری انسان-ماشین بسیار ارزشمند می‌کند.

📚 منبع: arXiv و HuggingFace

🌐 @rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #رباتیک #VisionLanguageModels #AI_industrial

🌌 ناسا و گوگل در حال آزمایش پزشک فضایی مبتنی بر هوش مصنوعی 🚀

در مریخ، پرسیدن از پزشک یعنی ۴۰ دقیقه انتظار رفت و برگشت برای پاسخ! حالا پروژه‌ی CMO-DA ناسا و گوگل آمده تا در نبود پزشک، درمان فوری انجام دهد.

🧠 اجرا روی Google Vertex AI با پشتیبانی از صدا، متن و تصویر
📊 دقت آزمایش‌ها: ۸۸٪ در تشخیص آسیب مچ پا، ۸۰٪ برای گوش‌درد، ۷۴٪ برای درد پهلو
🩺 گام بعدی: اتصال به تجهیزات پزشکی و آموزش شرایط خاص فضایی
🌍 کاربرد بالقوه روی زمین برای تله‌مدیسین و مناطق دورافتاده

در اعماق فضا، دیگر خبری از «ویزیت خانگی» نیست!

@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #فضا #پزشکی #NASA #Google

🖼 ابزاری برای تبدیل هر عکس به 4K شفاف

🔹 برنامه Lupa مستقیماً در مرورگر شما اجرا می‌شود و می‌تواند هر تصویری را تا وضوح 4K ارتقا دهد — بدون تخریب جزئیات یا ایجاد آرتیفکت‌های عجیب. حتی عکس‌های قدیمی یا گرفته‌شده با دوربین‌های دهه قبل هم تازه و واضح می‌شوند.

✨ ویژگی‌ها:

♻️بدون نیاز به نصب نرم‌افزار — اجرا فقط در مرورگر
♻️حفظ کامل جزئیات و چهره‌ها، بدون اعوجاج
♻️سازگار با همه نوع تصویر: پرتره، مناظر، پوستر
♻️ارتقای کیفیت تا 4K بدون تغییر ظاهر اصلی


👉 لینک استفاده

@rss_ai_ir
#AI #ImageProcessing #Upscaling #4K

🔬 تکنیک‌های سگمنیشن در پزشکی با کمک هوش مصنوعی

سگمنیشن یا تفکیک تصویر یکی از مهم‌ترین مراحل در پردازش تصاویر پزشکی است که برای تشخیص بیماری‌ها، برنامه‌ریزی درمان و پایش روند بهبود بیماران استفاده می‌شود. در این فرآیند، اندام‌ها، تومورها یا بافت‌های مختلف تصویر به‌طور دقیق از یکدیگر جدا می‌شوند.

🟢 روش‌های اصلی سگمنیشن در پزشکی:

۱️⃣ روش‌های کلاسیک

♻️آستانه‌گذاری (Thresholding) بر اساس شدت پیکسل‌ها
♻️لبه‌یابی (Edge Detection) برای تشخیص مرز بین بافت‌ها
♻️نواحی متصل (Region Growing) با گسترش از یک نقطه اولیه


۲️⃣ مدل‌های یادگیری ماشین سنتی

♻️استفاده از ویژگی‌های شدت و هندسی
♻️الگوریتم‌هایی مثل K-means، Random Forest یا SVM


۳️⃣ شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs)

♻️معماری U-Net: پرکاربردترین در تصاویر پزشکی
♻️معماری V-Net: نسخه سه‌بعدی مناسب برای MRI و CT
♻️مدل‌هایی مثل SegNet و DeepLab برای تصاویر پیچیده‌تر


۴️⃣ روش‌های پیشرفته مبتنی بر یادگیری عمیق

♻️ روش Attention U-Net با تمرکز بر نواحی مهم مانند تومورها
♻️روش GANs برای بهبود دقت در داده‌های محدود
♻️مدل Transformers (مثل Swin-Unet, TransUNet) برای درک روابط بلندمدت


۵️⃣ چالش‌ها و آینده

♻️کمبود داده‌های برچسب‌خورده در پزشکی
♻️نیاز به دقت بسیار بالا در حضور نویز و تنوع بیماران
♻️حرکت به سمت چندوجهی (Multimodal Segmentation) با ترکیب داده‌های CT، MRI و سوابق بیمار


📌 اهمیت این تکنیک‌ها در پزشکی مدرن غیرقابل انکار است، چون می‌توانند دقت تشخیص را افزایش داده و جان بیماران بیشتری را نجات دهند.

@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #پزشکی #یادگیری_عمیق #Segmentation #تصویربرداری

📌 مسیر یادگیری Agentic AI در سال ۲۰۲۵

هوش مصنوعی عامل‌محور (Agentic AI) یکی از داغ‌ترین موضوعات در سال آینده خواهد بود. اگر می‌خواهید از پایه شروع کنید و در نهایت سیستم‌های پیشرفته بسازید، این نقشه‌راه قدم به قدم را دنبال کنید:

1️⃣ یادگیری مبانی هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
2️⃣ استفاده از ابزارهای No-Code برای شروع سریع
3️⃣ یادگیری برنامه‌نویسی پایه‌ای هوش مصنوعی (پایتون، PyTorch، TensorFlow)
4️⃣ تسلط بر Prompt Engineering برای هدایت بهتر مدل‌ها
5️⃣ ورود به LangChain و RAG برای اتصال مدل‌ها به منابع داده بیرونی
6️⃣ ساخت سیستم‌های عامل‌محور (Agentic Systems) و عامل‌های مستقل
7️⃣ گسترش پروژه‌ها و نمایش مهارت‌ها در پلتفرم‌های عمومی

🚀 با این نقشه‌راه می‌توانید از یک کاربر ساده ابزارهای AI به یک توسعه‌دهنده حرفه‌ای Agentic AI تبدیل شوید.

@rss_ai_ir 🤖✨

🧠 هوش مصنوعی در قلب صنعت: وقتی ماشین‌ها هوشمندانه اشتباه می‌کنند!



سلام به همه همراهان عزیز! 💡

♨️بیایید امروز یک سفر کوتاه به دنیای واقعی صنعت داشته باشیم. یک کارخانه بزرگ فولادسازی به نام «فولاد صنعت پیشرو» را تصور کنید. در این کارخانه، یک دستگاه پرس غول‌پیکر و حیاتی وجود دارد که کوچکترین توقف آن، میلیون‌ها تومان خسارت به همراه دارد.

راه حل هوشمندانه: 🤖

✅تیم مهندسی، یک سیستم هوش مصنوعی برای «نگهداری و تعمیرات پیش‌بینانه» (Predictive Maintenance) روی این دستگاه نصب می‌کند. ده‌ها سنسور، اطلاعاتی مثل دما، لرزش، فشار روغن و سرعت چرخش را به صورت لحظه‌ای به یک مدل هوش مصنوعی ارسال می‌کنند. این مدل یاد گرفته که الگوی «کارکرد سالم» دستگاه چگونه است و می‌تواند چند هفته قبل از وقوع یک خرابی جدی، آن را پیش‌بینی کند.

موفقیت اولیه: 📈

✅در شش ماه اول، سیستم فوق‌العاده عمل می‌کند! دو بار با موفقیت جلوی خرابی‌های پرهزینه را می‌گیرد و تیم مهندسی از عملکرد آن شگفت‌زده است.

چالش بزرگ از راه می‌رسد… 📉

✅بعد از شش ماه، کارخانه برای تولید یک محصول جدید، شروع به استفاده از یک آلیاژ فلزی متفاوت و مقاوم‌تر می‌کند. از نظر مکانیکی، دستگاه پرس مشکلی با این آلیاژ جدید ندارد، اما ناگهان، سیستم هوش مصنوعی شروع به ارسال هشدارهای «خطر خرابی قریب‌الوقوع» به صورت روزانه می‌کند! 😨

✅تیم فنی دستگاه را بررسی می‌کند و هیچ مشکلی پیدا نمی‌کند. دستگاه کاملاً سالم است، اما هوش مصنوعی اصرار دارد که یک فاجعه در راه است!

🤔 چالش اصلی اینجاست:

✅هوش مصنوعی که روزی قهرمان کارخانه بود، حالا به یک منبع استرس و هشدارهای غلط تبدیل شده. به نظر شما، ریشه این مشکل کجاست و چرا مدل هوش مصنوعی، با وجود سالم بودن دستگاه، به اشتباه هشدار می‌دهد؟

در پست بعدی، یک سوال چهارگزینه‌ای در مورد بهترین راه‌حل برای این چالش مطرح خواهیم کرد. آماده باشید!

@rss_ai_ir 🤖
#هوش_مصنوعی #صنعت #یادگیری_ماشین #چالش #نگهداری_پیشبینانه #AIinIndustry