🚨 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

📡 دیروز در پکن برای اولین بار المپیک بین‌المللی ربات‌ها افتتاح شد! 🤖🔥

تصور کنید صحنه‌ای که ربات‌ها آماده‌اند برای پیروزی حتی "از روی سرها هم عبور کنند"!

🎌 این رقابت‌ها ترکیبی از ورزش، فناوری و هوش مصنوعی هستند که در سطح جهانی برگزار می‌شوند و پکن میزبان نخستین دوره‌ی آن بود.

🎥 البته ویدیوی مراسم افتتاحیه پیدا شد، اما متأسفانه خیلی هیجان‌انگیز و پرشور نبود. به‌نظر می‌رسد بخش اصلی جذابیت، خودِ مسابقه‌ها و عملکرد ربات‌ها خواهد بود.

⚙️ باید دید کدام تیم‌ها در این رقابت نوآورانه می‌توانند مرزهای توانایی‌های رباتیک را جابه‌جا کنند.

@rss_ai_ir 🚀✨

هوش مصنوعی در آزمایشگاه vs صنعت 🤖🏭

🔬 در کارهای آزمایشگاهی:

✅ هدف بیشتر اثبات ایده و چاپ مقاله‌ست
✅ داده‌ها تمیز و آماده (MNIST، CIFAR و …)
✅ اجرا در شرایط کنترل‌شده با GPU
✅ تمرکز روی دقت و نوآوری الگوریتم

🏭 اما در صنعت:

✅ هدف ایجاد ارزش اقتصادی (کاهش هزینه، افزایش بهره‌وری)
✅ داده‌ها پر از نویز، ناقص و نامتوازن
✅ اجرا باید پایدار، سریع و Real-Time روی سخت‌افزار محدود
✅ تمرکز روی پایداری، سرعت، مقیاس‌پذیری و ROI

⚖️ نتیجه:

❎ آزمایشگاه = Accuracy و اثبات ایده
❎ صنعت = پایداری، ارزش اقتصادی و اعتمادپذیری

👉 پس برای موفقیت در صنعت، فقط دقت بالا کافی نیست؛ باید فکر کرد به داده واقعی، هزینه اجرا و پایداری سیستم.

@rss_ai_ir 🚀

♨️پاسخ صحیح، گزینه (ج) است:

بازآموزی (Re-training) مدل فعلی با مجموعه‌ای از داده‌های ترکیبی (شامل داده‌های قدیمی و جدید) و پیاده‌سازی یک استراتژی برای به‌روزرسانی مداوم مدل در آینده.

✅چرا این گزینه بهترین راه‌حل است؟
مشکلی که در سناریو ما رخ داد، یک پدیده بسیار رایج در پروژه‌های یادگیری ماشین به نام رانش مفهوم (Concept Drift) است. به زبان ساده، دنیای واقعی تغییر کرده (آلیاژ جدید)، اما مدل هوش مصنوعی ما هنوز با قوانین دنیای قدیم قضاوت می‌کند.

بیایید دلایل برتری گزینه (ج) را بررسی کنیم:

⛔️بازآموزی (Re-training): مدل باید الگوی “نرمال” جدید را یاد بگیرد. لرزش و دمای ناشی از کار با آلیاژ جدید، برای مدل قدیمی شبیه به الگوی “پیش از خرابی” است. با بازآموزی، ما به مدل می‌فهمانیم که این الگو، “نرمال جدید” ماست.

🛠استفاده از داده‌های ترکیبی (قدیمی + جدید): این بخش کلیدی ماجراست!

✳️چرا داده‌های جدید؟ برای یادگیری الگوی کارکرد سالم با آلیاژ جدید.
♻️چرا داده‌های قدیمی را حذف نکنیم؟ چون داده‌های قدیمی حاوی اطلاعات ارزشمندی در مورد الگوهای واقعی خرابی هستند! اگر مدل را فقط با داده‌های جدید (که در آن خرابی رخ نداده) آموزش دهیم، مدل دیگر نمی‌داند یک خرابی واقعی چه شکلی است! به این پدیده “فراموشی فاجعه‌بار” (Catastrophic Forgetting) می‌گویند. ترکیب داده‌ها به مدل اجازه می‌دهد هم نرمال جدید را یاد بگیرد و هم الگوهای خطر قدیمی را به خاطر بسپارد.
♻️استراتژی به‌روزرسانی مداوم: این همان چیزی است که یک راه‌حل را از یک پروژه آزمایشی به یک سیستم صنعتی پایدار تبدیل می‌کند. محیط صنعت دائماً در حال تغییر است. داشتن یک برنامه مدون برای بازآموزی مدل (مثلاً هر سه ماه یکبار یا هر زمان که دقت مدل از یک حدی کمتر شد) تضمین می‌کند که سیستم هوش مصنوعی ما همیشه به‌روز و قابل اعتماد باقی بماند.

چرا گزینه‌های دیگر اشتباه یا ناکافی هستند؟
❌ گزینه الف (نادیده گرفتن هشدار): این خطرناک‌ترین کار ممکن است! مثل این است که چون دزدگیر ماشین شما یکبار به اشتباه صدا داده، آن را برای همیشه خاموش کنید. با این کار، عملاً کل سیستم هوش مصنوعی را بی‌فایده کرده‌ایم و ممکن است یک خرابی واقعی را از دست بدهیم.

❌ گزینه ب (ساخت مدل جدید فقط با داده جدید): همانطور که گفته شد، این کار منجر به “فراموشی فاجعه‌بار” می‌شود. مدل جدید شاید هشدارهای غلط ندهد، اما توانایی تشخیص خرابی‌های واقعی که در گذشته یاد گرفته بود را نیز از دست می‌دهد.

❌ گزینه د (افزایش تعداد سنسورها): این راه‌حل، آدرس اشتباهی دادن است. مشکل ما کمبود داده نیست؛ مشکل این است که مدل ما قادر به درک معنای داده‌های فعلی در شرایط جدید نیست. اضافه کردن سنسورهای بیشتر قبل از بازآموزی، فقط باعث می‌شود مدل با داده‌های بیشتری گیج شود! اول باید مشکل اصلی را حل کرد، سپس می‌توان برای بهبود دقت، به فکر داده‌های جدیدتر افتاد.

نکته کلیدی: یک مدل هوش مصنوعی یک موجود زنده و نیازمند یادگیری مداوم است، نه یک جعبه سیاه که یک بار تنظیم شود و برای همیشه کار کند.

امیدوارم این تحلیل برایتان مفید بوده باشد!

#پاسخ_چالش #هوش_مصنوعی #علم_داده #یادگیری_ماشین #ConceptDrift #PredictiveMaintenance #AI
@rss_ai_ir

🚀 وایب کدینگ؛ نسل تازه برنامه‌نویسی با هوش مصنوعی

هوش مصنوعی مفهوم تازه‌ای به نام Vibe Coding معرفی کرده است؛ روشی که در آن به جای نوشتن خط‌به‌خط کد، فقط ایده یا هدف پروژه را توضیح می‌دهید و مدل هوش مصنوعی خودش کد را می‌نویسد و اجرا می‌کند.

✨ ویژگی‌ها:

* نیاز به دانش عمیق برنامه‌نویسی نیست.
* مناسب برای نمونه‌سازی سریع و پروژه‌های کوچک.
* سرعت و هزینه توسعه را کاهش می‌دهد.

⚠️ چالش‌ها:

* کد ممکن است پر از باگ یا ناامن باشد.
* برای پروژه‌های پیچیده صنعتی کافی نیست.

📊 نتیجه: وایب کدینگ راهی برای دموکراتیزه‌کردن برنامه‌نویسی است، اما باید همراه با تست و بازبینی انسانی استفاده شود.

@rss_ai_ir 🤖