😎 حقیقت جالبی که خیلی از توسعه‌دهنده‌ها درک کرده‌اند اینه که کاربران عادی اهمیتی به «پرامپت‌سازی حرفه‌ای» نمی‌دهند.

📊 در تمام اپلیکیشن‌هایی که روی LLM ساخته شده‌اند، آنالیتیک‌ها نشان می‌دهد کاربر یک جمله ساده می‌نویسد و انتظار خروجی کامل دارد. به همین دلیل، توسعه‌دهندگان داخل خودِ اپ حجم زیادی از دستورالعمل‌ها و ساختارها را به‌صورت پیش‌فرض جاسازی می‌کنند تا همان درخواست ساده‌ی کاربر به یک پرامپت پیچیده و کاربردی تبدیل شود.

🧠 از طرف دیگر، مدل‌های «تفکری» (Thinking Models) اساساً نیازمند پرامپت‌های کلاسیک نیستند. این مدل‌ها خودشان جای خالی درخواستی کاربر را پر می‌کنند و بافت منطقی یا داده‌ای لازم را اضافه می‌کنند. تعداد کمی از افراد بلدند این نسل از مدل‌ها را درست پرامپت کنند، ولی واقعیت اینه که برای عموم کاربرها هم نیازی نیست.

✅ بله، مواقعی هست که یک پرامپت خیلی خاص و دقیق لازم می‌شود (مثلاً در یک تسک پژوهشی یا تخصصی)، اما این‌ها استثنا هستند. اگر تا حالا در چنین وضعیتی نبودید، اصلاً مهم نیست – می‌توانید بی‌خیال ماجرای «پرامپت پارسلتانگ» شوید.

✨ نتیجه: تنبل بودن در پرامپت‌نویسی نه تنها اشکال نداره، بلکه مسیر درست استفاده از LLM همین است. احترام به کسانی که راحت می‌نویسند و انتظار دارند AI خودش فکر کند! 🙌

@rss_ai_ir | #LLM #AI #Prompting

❓ عدم تعادل ربات در برخی از شرایط و زمان های جالب


🎥 آینده تولید ربات از اینجا می‌گذرد.

🛫 @rss_ai_ir

🤖 تغییرات اخیر در سیستم پرامپت کلود 4.0 نشان می‌دهد که Anthropic چطور با زبان طبیعی رفتار ربات را برنامه‌ریزی می‌کند.

🔹 مهم‌ترین نکات:

♻️حذف «هاتفیکس»‌های قدیمی که حالا مستقیم در فرایند آموزش مدل اعمال می‌شوند.
♻️تأکید بیشتر روی استفاده از قابلیت جستجو.
♻️گسترش سناریوهای استفاده از Artifacts.
♻️بهینه‌سازی کانتکست مخصوصاً در کدنویسی.
♻️اضافه شدن محافظت‌های امنیت سایبری جدید.


📊 پرامپت سیستمی کلود حدود ۲۳ هزار توکن دارد که تقریباً ۱۱٪ از کل پنجره‌ی کانتکست را می‌گیرد. این موضوع نشون می‌ده که چرخه‌ی توسعه کلود کاربرمحوره: اول رفتارهای مشاهده‌شده با تغییر پرامپت اصلاح می‌شوند و بعد در مرحله‌ی آموزش مدل، دائمی می‌گردند.

✨ به زبان ساده: Anthropic اول با «دستورالعمل‌ها» واکنش سریع نشان می‌دهد و بعد آن تغییرات را در DNA مدل وارد می‌کند.

@rss_ai_ir | #Claude #Anthropic #AI

🤖 معماری Local–Global Siamese در یادگیری عمیق

در بسیاری از مسائل بینایی ماشین، صرفاً دید کلی یا فقط توجه به جزئیات کافی نیست. برای مثال در تشخیص عیوب صنعتی یا تصاویر پزشکی، هم باید ساختار کلی جسم دیده شود و هم نقص‌های ظریف و کوچک. اینجا معماری Local–Global Siamese Network وارد عمل می‌شود.

🔹 Global Branch (شاخه کلی):
کل تصویر به عنوان ورودی پردازش می‌شود تا ویژگی‌های بزرگ‌مقیاس مانند شکل، ساختار، الگوهای تکرارشونده و بافت کلی استخراج شوند.

🔹 Local Branch (شاخه محلی):
نواحی مهم یا قطعات کوچک تصویر (Patch) جدا شده و با دقت بالا بررسی می‌شوند تا تغییرات ریز، ترک‌ها یا جزئیات نامحسوس از دست نروند.

🔹 Siamese Mechanism (مقایسه هم‌زاد):
هر دو نمای محلی و کلی با وزن‌های مشترک (Shared Weights) پردازش می‌شوند و در نهایت در یک فضای ویژگی مشترک ترکیب یا مقایسه می‌گردند. این روش امکان اندازه‌گیری شباهت یا تفاوت را با دقت بالا فراهم می‌کند.

📊 کاربردهای کلیدی:

🏭 صنعتی: تشخیص عیوب سطحی در کاتدهای مسی، ترک‌های ریز، یا تغییرات ناهمگون در محصولات.

🧬 پزشکی: شناسایی ضایعات کوچک در کنار بافت کلی (مانند تصاویر MRI یا CT).

🔐 امنیت و بیومتریک: مقایسه چهره یا اثرانگشت در شرایطی که تفاوت‌ها بسیار جزئی هستند.

🌍 تحلیل تصاویر ماهواره‌ای: ترکیب دید کلی از مناظر و تمرکز روی جزئیات کوچک مثل جاده‌ها یا ساختمان‌ها.


✅ مزیت اصلی این معماری این است که مدل هم نگاه پرنده‌ای (Macro) دارد و هم نگاه میکروسکوپی (Micro)، و به همین دلیل در بسیاری از پروژه‌های واقعی نسبت به CNN ساده یا Siamese معمولی عملکرد بهتری نشان می‌دهد.

#DeepLearning #Siamese #LocalGlobal #ComputerVision #AI #IndustrialAI #MedicalAI

✍️ ¦ @rss_ai_ir

📌 معیارهای ارزیابی امکان‌پذیری اجرای یک پروژه صنعتی در حوزه هوش مصنوعی

قبل از ورود به هر پروژه صنعتی باید بررسی شود که آیا اجرای آن واقع‌بینانه و مقرون‌به‌صرفه است یا خیر. برخی از مهم‌ترین ملاک‌ها عبارتند از:

🔹 1. دسترسی به داده

♻️آیا داده‌های کافی، باکیفیت و متنوع در دسترس هستند؟
♻️آیا امکان برچسب‌گذاری دقیق وجود دارد یا باید زمان و هزینه زیادی صرف Annotation شود؟


🔹 2. زیرساخت سخت‌افزاری و نرم‌افزاری

♻️آیا صنعت موردنظر زیرساخت لازم (دوربین‌ها، سنسورها، سرورها، GPU و شبکه پایدار) را دارد؟
♻️آیا تیم فنی توانایی استقرار و نگهداری از سیستم را خواهد داشت؟


🔹 3. ارزش افزوده اقتصادی

♻️آیا نتیجه پروژه منجر به صرفه‌جویی مالی، افزایش بهره‌وری یا کاهش ریسک می‌شود؟
♻️نسبت هزینه به فایده (Cost–Benefit) منطقی است؟


🔹 4. همکاری و فرهنگ سازمانی

♻️آیا کارکنان صنعت با پروژه همکاری می‌کنند یا مقاومت دارند؟
♻️آیا فرهنگ سازمانی پذیرای تغییرات دیجیتال است؟


🔹 5. پیچیدگی فنی و ریسک‌ها

♻️آیا پروژه بیش از حد پیچیده است یا می‌توان با نسخه کوچک‌تر (Proof of Concept) شروع کرد؟
♻️ریسک شکست و هزینه‌های پنهان آن قابل قبول هستند؟


🔹 6. زمان و منابع انسانی

♻️آیا تیم توسعه‌دهنده تجربه مشابه دارد؟
♻️آیا زمان‌بندی پروژه با محدودیت‌های صنعت هماهنگ است؟


✅ جمع‌بندی:
اگر داده کافی + زیرساخت مناسب + ارزش اقتصادی + همراهی سازمانی وجود داشته باشد، پروژه صنعتی قابل انجام است. در غیر این صورت بهتر است ابتدا پروژه به‌صورت پایلوت کوچک آغاز شود تا ریسک و هزینه کاهش یابد.

⚙️ #AI #IndustrialAI #ProjectManagement #Feasibility

✍️ ¦ @rss_ai_ir

💡 چالش هفته: هوش مصنوعی در کشاورزی دقیق (Precision Agriculture)

سلام به همه علاقه‌مندان به دنیای هوش مصنوعی! 🤖

امروز می‌خواهیم یک سناریوی واقعی و جذاب را با هم بررسی کنیم که در آن، پردازش تصویر و یادگیری عمیق می‌توانند یک صنعت سنتی را متحول کنند.

🎬 سناریو:

یک شرکت دانش‌بنیان به نام «کشت‌یار هوشمند» قصد دارد با استفاده از پهپاد (Drone)، مصرف سموم دفع آفات و علف‌کش‌ها را در مزارع بزرگ گندم تا ۹۰٪ کاهش دهد.

🎯 هدف اصلی:

❌پهپادهای مجهز به دوربین، بر فراز مزرعه پرواز می‌کنند و سیستم هوش مصنوعی باید در لحظه علف‌های هرز را از گیاهان اصلی (گندم) تشخیص دهد. سپس، سم‌پاش‌های هوشمندِ متصل به پهپاد، فقط و فقط روی علف‌های هرز سم‌پاشی می‌کنند و به گیاه اصلی آسیبی نمی‌رسانند.

♨️ چالش فنی اصلی:

بزرگترین مشکل اینجاست که در مراحل اولیه رشد، بسیاری از علف‌های هرز (مثلاً گیاه یولاف وحشی) از نظر ظاهری، بافت و رنگ، شباهت فوق‌العاده زیادی به گیاه گندم دارند. مدل هوش مصنوعی باید بتواند این تفاوت‌های بسیار جزئی را تشخیص دهد.

علاوه بر این، چالش‌های دیگری هم وجود دارد:

✅تغییرات شدید نور خورشید و ایجاد سایه.
✅تاری تصویر به دلیل حرکت سریع پهپاد.
✅وجود انواع مختلف علف هرز.
✅به نظر شما، مهم‌ترین و سخت‌ترین بخش فنی در توسعه مدل AI برای این سناریو چیست؟ 🤔

در پست بعدی، یک نظرسنجی چهار گزینه‌ای در همین مورد خواهیم داشت. با ما همراه باشید!

#هوش_مصنوعی #پردازش_تصویر #کشاورزی_هوشمند #یادگیری_عمیق #پهپاد #چالش_فنی #AI #ComputerVision #DeepLearning

❓ خلاقیت در چرخ های لیفتراک صنعتی



🛫 @rss_ai_ir

📌 یادگیری عمیق و نقش Batch Normalization

در مسیر طراحی شبکه‌های عصبی عمیق، یکی از چالش‌های کلیدی، پراکندگی داخلی داده‌ها (Internal Covariate Shift) است. این پدیده زمانی رخ می‌دهد که توزیع ورودی هر لایه در طول آموزش تغییر کند و باعث ناپایداری و کندی یادگیری شود.

🔑 تکنیک Batch Normalization (BN) یکی از تکنیک‌های حیاتی برای رفع این مشکل است. در این روش، ورودی هر لایه در طول آموزش نرمال‌سازی می‌شود و سپس با پارامترهای قابل یادگیری (گاما و بتا) مقیاس‌دهی و انتقال داده می‌شود.

⚡️ مزایای کلیدی BN:

1. 🚀 شتاب در آموزش → امکان یادگیری سریع‌تر با نرخ یادگیری بالاتر.
2. 🔒 پایداری بیشتر → جلوگیری از نوسان شدید در گرادیان‌ها.
3. 🎯 بهبود دقت → کمک به مدل برای رسیدن به مینیمم بهینه‌تر.
4. 🛡 اثر منظم‌سازی (Regularization) → کاهش نیاز به Dropout در بسیاری از موارد.

💡 امروزه، BN به عنوان یک استاندارد طلایی در شبکه‌های کانولوشنی (CNNs) شناخته می‌شود و تقریباً در همه مدل‌های مدرن (مانند ResNet و EfficientNet) استفاده می‌شود.

🔍 با این حال، در مدل‌های سبک یا کاربردهای بلادرنگ، جایگزین‌هایی مثل Layer Normalization، Group Normalization و Instance Normalization نیز اهمیت ویژه‌ای پیدا کرده‌اند.

---

✨ نتیجه‌گیری:
اگر به دنبال ساخت یک شبکه عمیق پایدار و سریع هستید، Batch Normalization یکی از اولین ابزارهایی است که باید در جعبه‌ابزار خود داشته باشید.

---

🔖 #DeepLearning #BatchNormalization #AI #MachineLearning
✍️ @rss_ai_ir

✅ پاسخ تست: تحلیل چالش کشاورزی دقیق

وقت آن رسیده که پاسخ صحیح تست مربوط به سناریوی «کشت‌یار هوشمند» را با هم بررسی کنیم. ممنون از همه دوستانی که در نظرسنجی شرکت کردند!

پاسخ صحیح گزینه 🇦 است: تمایز قائل شدن بین گیاهان زراعی و علف‌های هرز با ظاهر بسیار شبیه.

تحلیل کامل گزینه‌ها:

🥇 چرا گزینه 🇦 پاسخ اصلی است؟
❇️این چالش که به آن طبقه‌بندی بصری دقیق (Fine-grained Visual Classification) می‌گویند، قلب مسئله است. در این نوع مسائل، مدل باید تفاوت‌های بسیار جزئی بین کلاس‌های بسیار مشابه را یاد بگیرد (مانند تفاوت بین گونه‌های مختلف پرندگان، مدل‌های مختلف یک خودرو، یا در مثال ما، گندم و یولاف وحشی). اگر مدل نتواند این تشخیص را با دقت بالا انجام دهد، کل پروژه شکست می‌خورد. این سخت‌ترین بخش *یادگیری مدل* است.

🥈 چرا گزینه‌های دیگر در اولویت بعدی قرار دارند؟

✅ گزینه 🇧 (پردازش Real-time): این یک چالش مهندسی و بهینه‌سازی بسیار مهم است، اما بعد از داشتن یک مدل *دقیق* مطرح می‌شود. ابتدا باید مدلی بسازیم که کار کند، سپس آن را برای اجرا روی سخت‌افزارهای لبه (Edge Devices) مانند Jetson Nano که روی پهپاد نصب می‌شود، بهینه کنیم. تکنیک‌هایی مثل Quantization و Pruning برای این کار استفاده می‌شوند. اما اگر مدل اصلی دقت کافی نداشته باشد، سرعت آن بی‌معناست.

✅ گزینه 🇨 (تغییرات نوری و زاویه): این یک چالش رایج در اکثر پروژه‌های پردازش تصویر است. خوشبختانه، تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) مانند چرخش، تغییر روشنایی، برش و... به خوبی می‌توانند مدل را در برابر این تغییرات مقاوم کنند. این یک چالش استاندارد است، نه چالش اصلی و منحصر به فردِ این سناریو.

✅ گزینه 🇩 (جمع‌آوری داده): جمع‌آوری داده همیشه یک مرحله اساسی و زمان‌بر در پروژه‌های یادگیری عمیق است، اما یک چالش *مقدماتی* است، نه چالش *فنی* در بطن خودِ مدل. فرض بر این است که برای شروع پروژه، داده کافی فراهم می‌شود. سختی اصلی، طراحی معماری و آموزش مدلی است که از این داده‌ها، الگوهای بسیار ظریف را استخراج کند.

جمع‌بندی:
اگرچه همه موارد ذکر شده در یک پروژه واقعی اهمیت دارند، اما سد اصلی علمی و فنی در این سناریو، آموزش یک مدل برای تشخیص تفاوت‌های بسیار جزئی است که حتی برای چشم انسان نیز دشوار است.


#پاسخ_تست #تحلیل_فنی #هوش_مصنوعی #پردازش_تصویر #FineGrainedClassification #DeepLearning

📌 این تصویر 👆 روند آموزش ChatGPT را با استفاده از یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF) نشان می‌دهد. برای اینکه ساده و دقیق متوجه شویم:


---

🔹 مرحله ۱: جمع‌آوری داده نمایشی (Supervised Fine-Tuning - SFT)

یک پرامپت از دیتاست انتخاب می‌شود.

یک انسان (labeler) پاسخ درست یا نمونه‌ی مطلوب را تولید می‌کند.

این داده برای فاین‌تیون کردن مدل پایه (مثلاً GPT-3.5) با یادگیری نظارت‌شده استفاده می‌شود.
🎯 هدف: مدل یاد بگیرد به شکل اولیه درست جواب دهد.



---

🔹 مرحله ۲: جمع‌آوری داده مقایسه‌ای و آموزش مدل پاداش (Reward Model - RM)

یک پرامپت به مدل داده می‌شود و چندین خروجی مختلف ایجاد می‌شوند.

انسان این خروجی‌ها را از بهترین تا بدترین رتبه‌بندی می‌کند.

داده رتبه‌بندی برای آموزش مدل پاداش (Reward Model) استفاده می‌شود.
🎯 هدف: مدلی ساخته شود که بتواند کیفیت پاسخ‌ها را ارزیابی کند.



---

🔹 مرحله ۳: بهینه‌سازی با الگوریتم PPO (Reinforcement Learning)

پرامپت جدید داده می‌شود.

مدل (policy) یک خروجی تولید می‌کند.

مدل پاداش (RM) کیفیت خروجی را محاسبه می‌کند.

الگوریتم PPO (Proximal Policy Optimization) وزن‌های مدل را به‌روزرسانی می‌کند.
🎯 هدف: مدل یاد بگیرد طوری پاسخ دهد که بیشترین پاداش (رضایت کاربر و کیفیت پاسخ) را بگیرد.



---

⚙️ به زبان ساده:

1. اول انسان نمونه‌های درست به مدل یاد می‌دهد.


2. بعد انسان خروجی‌های مدل را مقایسه و رتبه‌بندی می‌کند.


3. در نهایت، مدل با استفاده از بازخورد و الگوریتم تقویتی بهینه می‌شود.




---

📢 @rss_ai_ir
#یادگیری_عمیق #هوش_مصنوعی #RLHF #ChatGPT #DeepLearning

🔬 تشخیص سریع سرطان دهان با هوش مصنوعی

پژوهشگران چین و هنگ‌کنگ مدلی به نام OMMT-PredNet توسعه داده‌اند که با اسکن تصاویر با وضوح بالا از دهان، می‌تواند با دقتی نزدیک به کامل پیش‌بینی کند که آیا یک ضایعه تبدیل به سرطان خواهد شد یا خیر.

📸 درست مثل Shazam برای سرطان عمل می‌کند — کافیست تصویر بگیرید، و نتیجه را فوری دریافت کنید.
⚡ دقت خارق‌العاده‌ی 0.959، بهتر از روش‌های سنتی بیوپسی که تهاجمی و زمان‌بر هستند.
💰 تحولی بزرگ برای کلینیک‌های کم‌منبع که توانایی آزمایش‌های پرهزینه را ندارند.
🛑 حذف کامل فرآیند دردناک و تهاجمی cut-and-check.


@rss_ai_ir
#یادگیری_عمیق #سرطان #هوش_مصنوعی #پزشکی #تشخیص_زودهنگام

💊 آنتی‌بیوتیک‌های جدید علیه MRSA با کمک هوش مصنوعی

🦠 باکتری‌های MRSA یکی از بزرگ‌ترین تهدیدها در بیمارستان‌ها هستند، زیرا به بسیاری از آنتی‌بیوتیک‌ها مقاوم شده‌اند.

🔬 پژوهشگران MIT با استفاده از هوش مصنوعی مولد توانسته‌اند دو آنتی‌بیوتیک جدید برای مقابله با سوزاک مقاوم به دارو و MRSA طراحی کنند.

✨ نکات کلیدی:

♻️همچنین AI این داروها را اتم به اتم از بین ۳۶ میلیون ترکیب شیمیایی طراحی کرده است.

♻️آزمایش‌ها در محیط آزمایشگاهی و حیوانی موفقیت‌آمیز بوده‌اند.

♻️این دستاورد نشان می‌دهد که هوش مصنوعی قادر است آنتی‌بیوتیک‌های کاملاً جدید خلق کند، نه فقط در بین داروهای موجود جستجو.


🚀 این نوآوری می‌تواند نقطه عطفی در مبارزه با بحران مقاومت آنتی‌بیوتیکی باشد.

@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #داروسازی #آنتی_بیوتیک #MRSA #MIT

🚀 نگهداری پیش‌بینانه (Predictive Maintenance)

در صنعت، یکی از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی، پیش‌بینی خرابی تجهیزات قبل از وقوع آن است. این روش که با عنوان Predictive Maintenance (PdM) شناخته می‌شود، باعث می‌شود تا بجای تعمیرات زمان‌بندی‌شده یا واکنشی، بر اساس داده‌های واقعی تصمیم‌گیری کنیم.

🔑 اصول PdM:
1️⃣ داده‌برداری مداوم: نصب حسگرهایی مثل لرزش‌سنج، دماسنج، فشار و جریان روی ماشین‌آلات.
2️⃣ پیش‌پردازش و تحلیل سیگنال: حذف نویز و استخراج ویژگی‌ها با روش‌هایی مثل FFT و Wavelet.
3️⃣ مدل‌سازی هوش مصنوعی:

مدل ML (مثل SVM, XGBoost) برای تشخیص خرابی.

مدلDL (مثل CNN, LSTM) برای پیش‌بینی زمان باقی‌مانده عمر تجهیز (RUL).
4️⃣ تشخیص آنومالی: شناسایی رفتار غیرعادی تجهیزات.
5️⃣ تصمیم‌گیری عملیاتی: زمان‌بندی تعمیر یا تعویض قبل از خرابی واقعی.


⚙️ مزایا:
✔️ کاهش توقف ناخواسته خط تولید ⏱
✔️ افزایش عمر تجهیزات ⚡
✔️ صرفه‌جویی در هزینه‌های تعمیر و نگهداری 💰
✔️ ارتقاء ایمنی صنعتی 🦺

📌 نمونه‌ها:

♻️تشخیص شکستگی دنده‌های گیربکس با صدا 🎧
♻️پیش‌بینی خرابی یاتاقان‌ها با ارتعاش 📈
♻️پایش سلامت پمپ‌ها و فن‌ها با داده‌های فشار و جریان 💨



---

📊 نتیجه: PdM پلی میان داده‌های صنعتی و تصمیم‌های هوشمند است؛ همان چیزی که صنعت ۴.۰ را ممکن می‌سازد.

@rss_ai_ir 🤖 | #PredictiveMaintenance #AI #Industry40

🔎 رتبه‌بندی جدید مدل‌های زبانی در LMArena

مدلی که هفته گذشته رتبه یک را کسب کرد، GPT-5 High بود؛ نسخه‌ای ویژه در API با بالاترین سطح استدلال، نه همان مدلی که در ChatGPT همه به آن دسترسی دارند.

📌 جزئیات رتبه‌ها:
۱️⃣ GPT-5 High — رتبه ۱
۵️⃣ GPT-5 Chat — رتبه ۵ (مدل پیش‌فرض در ChatGPT)
۱۶️⃣ GPT-5 Mini High — رتبه ۱۶
۴۴️⃣ GPT-5 Nano High — رتبه ۴۴

⚠️ علت پایین‌تر بودن GPT-5 Chat نسبت به GPT-4o:
مدل GPT-5 Chat کمتر حالت «گرم و تأییدکننده» دارد و بیشتر «عینی و بی‌طرف» طراحی شده است؛ همین تغییر باعث شده برای بسیاری از کاربران خشک‌تر به نظر برسد.

✅ نکات کلیدی:

نسخه GPT-5 High قدرتمندتر است اما فقط از طریق API در دسترس است.

کاربران ChatGPT در واقع نسخه ساده‌تر یعنی GPT-5 Chat را تجربه می‌کنند.

مدل Gemini 2.5 Pro به دلیل اجرای همیشگی زنجیره استدلال، امتیاز بالاتری کسب کرده است.


📍 جمع‌بندی: از نظر فنی GPT-5 بسیار قدرتمند است، اما آنچه کاربران عادی تجربه می‌کنند نسخه متفاوتی است؛ همین تفاوت دلیل اختلاف در رتبه‌بندی‌ها و برداشت کاربران است.

@rss_ai_ir 🤖 | #هوش_مصنوعی #GPT5 #مدل_زبان

🔹 چرا این ویدیو درباره RAG مهم است؟

در این ویدیو به یکی از پرکاربردترین رویکردها در دنیای هوش مصنوعی اشاره شده: RAG یا Retrieval-Augmented Generation. این روش ترکیبی از قدرت مدل‌های زبانی با جستجوی اطلاعات بیرونی است. یعنی قبل از تولید پاسخ، مدل ابتدا به پایگاه دانش یا منابع معتبر سر می‌زند و بعد بر اساس آن پاسخ می‌سازد.

✅ مزایای اصلی RAG

❇️خطاهای مدل کمتر می‌شود و جواب‌های غیرواقعی به حداقل می‌رسند.
❇️همیشه به‌روز است، چون از منابع تازه استفاده می‌کند.
❇️شفاف است و می‌توان به منبع پاسخ دسترسی داشت.
❇️نسبت به آموزش دوباره مدل‌های بزرگ، بسیار مقرون‌به‌صرفه است.

📌 اگر دنبال سیستمی هستید که هم دقیق باشد و هم قابل اعتماد، RAG همان چیزی است که آینده‌ی کاربردهای صنعتی و تحقیقاتی را متحول خواهد کرد.

@rss_ai_ir 🚀

🚀 راهنمای سریع پرامپت‌نویسی ChatGPT

اگر می‌خوای از ChatGPT بهترین خروجی رو بگیری، کافیه سه بخش اصلی رو در پرامپت مشخص کنی:

✨ نقش (Role)
مثلاً: مدیرعامل، نویسنده، مخترع، حسابدار، روزنامه‌نگار، کپی‌رایتر، طراح گرافیک، مربی ذهنیت

📝 وظیفه (Task)
مثلاً: مقاله، پست وبلاگ، تحلیل، خلاصه، اسکریپت ویدیو، کپشن تبلیغاتی، توصیف محصول، کیورد سئو، طرح کلی کتاب، سکانس ایمیل

📊 قالب (Format)
مثلاً: لیست، جدول، گراف، PDF، HTML، Markdown، متن ساده، اسلاید پرزنتیشن، نمودار گانت


---

📌 فرمول جادویی:
«به عنوان (Role) یک (Task) بنویس و خروجی رو در قالب (Format) بده»

🔹 مثال:
به عنوان یک مدیر پروژه، یک طرح کلی کتاب بنویس در قالب Markdown ✅

@rss_ai_ir ✨