🧠 کپسول‌نت (Capsule Networks): انقلابی خاموش در بینایی ماشین

آیا CNNها بی‌نقص‌اند؟ ❌ خیر.
یکی از ضعف‌های بزرگشون، از دست دادن اطلاعات فضایی اجزاء تصویر در لایه‌های Pooling هست.

📌 جفری هینتون برای رفع این مشکل، شبکه‌های کپسولی (CapsNets) رو معرفی کرد:

🔹 هر کپسول یک بردار خروجی می‌ده، نه یک عدد.

طول بردار = احتمال وجود ویژگی
جهت بردار = موقعیت، زاویه، اندازه و…


🔹 به جای "ثبات در برابر تغییرات" (Invariance)، به دنبال "هم‌وردی" (Equivariance) هست. یعنی شبکه درک می‌کنه که شیء با تغییر زاویه یا اندازه، همون شیء باقی می‌مونه.

🔹 مکانیزم Dynamic Routing باعث می‌شه کپسول‌های پایین‌دست (چشم، بینی) توافق کنن و به کپسول بالادست (صورت) وصل بشن → درک واقعی ساختار.

---

✅ مزایا:

♻️داده آموزشی کمتر
♻️مقاومت در برابر حملات تخاصمی
♻️درک عمیق روابط سلسله‌مراتبی


⚠️ چالش: هزینه محاسباتی بالاتر و هنوز در فاز تحقیقاتی
---

📖 بیشتر بخونید:
🔗 مقاله اصلی هینتون
https://arxiv.org/abs/1710.09829


#هوش_مصنوعی #CapsuleNetwork #یادگیری_عمیق #شبکه_عصبی #جفری_هینتون

@rss_ai_ir

🛠️ پایان پروژه، پایان مسئولیت نیست!

خیلی وقت‌ها وقتی یک پروژه صنعتی تموم می‌شه و به کارفرما تحویل داده می‌شه، تیم فکر می‌کنه کارش تمومه و باید سریع سراغ پروژه بعدی بره. اما واقعیت اینه که مرحله‌ی پس از تحویل (Post-Deployment Monitoring) یکی از حیاتی‌ترین بخش‌های موفقیت پروژه است.

🔍 چرا مهمه؟

♻️شرایط واقعی صنعت با محیط تست متفاوته.
♻️اپراتورها ممکنه خطاهایی انجام بدن که در سناریوهای آزمایشی پیش‌بینی نشده.
♻️داده‌های جدید می‌تونن الگوهای متفاوتی داشته باشن.
♻️گاهی تنظیمات ساده مثل کالیبراسیون سنسور یا ریستارت سرویس باعث بروز مشکل می‌شه.


✅ بهترین کار اینه که بعد از تحویل:

1. حداقل چند هفته پایش فعال داشته باشید.
2. گزارش خطاها و لاگ‌ها رو جمع‌آوری و تحلیل کنید.
3. آموزش کاربران نهایی رو جدی بگیرید.
4. آماده باشید برای تغییرات کوچک (Patch) یا اصلاحات سریع.



🔑 تحویل یک پروژه موفق فقط به روز Delivery ختم نمی‌شه؛ بلکه زمانی معنا پیدا می‌کنه که در محیط واقعی پایدار و قابل اعتماد کار کنه.

#هوش_مصنوعی #پروژه_صنعتی #مدیریت_پروژه #AI_industrial

☕️؛ احتمال نابودی بشر توسط هوش مصنوعی
@rss_ai_ir

🔹 به دنبال صحبت‌های اخیر جفری هینتون، یک صفحه جالب در ویکی‌پدیا منتشر شده که در آن فهرستی از دانشمندان و کارآفرینان مشهور آورده شده و هرکدام تخمین خود از احتمال نابودی بشر توسط هوش مصنوعی را داده‌اند.

📊 این احتمال با نام P(doom) شناخته می‌شود (Probability of Doom یا احتمال سناریوی آخرالزمانی).

چند نمونه از این برآوردها:

✳️ایلان ماسک → ۱۰ تا ۳۰ درصد

✳️جفری هینتون → بیش از ۵۰ درصد

✳️داریو آمودی (مدیرعامل Anthropic) → ۱۰ تا ۲۵ درصد

✳️یوشوا بنجیو → ۵۰ درصد

✳️دنیل کوکوتاجیلو (نویسنده یکی از معروف‌ترین گزارش‌های خطرات هوش مصنوعی) → ۷۰ تا ۸۰ درصد

✳️رُمان یامپولسکی → ۹۹.۹ درصد 😬


🔻 بدبین‌ترین‌ها: یامپولسکی و ماکس تگمارک.
🔻 خوش‌بین‌ترین‌ها: یان لِکون، ریچارد ساتن و مارک آندرسن (حدود ۰ درصد).

📉 میانگین کل تخمین‌ها: حدود ۱۴.۴ درصد
📈 میانه: تقریباً ۵ درصد
---

🔗 منبع: Wikipedia — P(doom)
---

به نظر شما این عددها نشانه‌ی اغراق و بدبینی است یا باید جدی گرفت؟ 🤔

#هوش_مصنوعی #خطرات #P_doom
@rss_ai_ir

📊 کاربردهای هوش مصنوعی مولد در سال ۲۰۲۵
@rss_ai_ir

بر اساس تحلیل Harvard Business Review، این‌ها پرکاربردترین موارد استفاده از Generative AI در سال ۲۰۲۵ هستند (در مقایسه با ۲۰۲۴):


---

🔺 رشد چشمگیر

🧑‍⚕️ سلامت و سبک زندگی (Healthy Living): +۶۵
👨‍💻 کدنویسی (Generate Code): +۴۲
🖼️ تولید تصویر با AI: +۵۳
🎨 خلاقیت (Creativity): +۱۸
🎤 آمادگی برای مصاحبه: +۲۴
📚 یادگیری و آموزش (Enhance Learning): +۴

---
🔻 افت رتبه

🔍 جستجوی تخصصی (Specific Search): –۱۰
🛠️ رفع اشکال (Troubleshoot): –۹
🎓 یادگیری شخصی‌سازی‌شده: –۸

---

🆕 ورود کاربردهای تازه

👶 سرگرمی کودک (Child Entertainment)
🍼 کمک در نگهداری کودک (Childcare Help)
🧳 برنامه‌ریزی سفر (Travel Itinerary)
🏢 مدل‌های سازمانی (Corporate LLM)
✍️ مقاله‌های دانشجویی (Student Essays)
🚫 مقابله با مزاحمت آنلاین (Anti-trolling)

---

📌 نتیجه‌گیری:
هوش مصنوعی مولد در سال ۲۰۲۵ از مرحله‌ی ایده‌پردازی فراتر رفته و وارد زندگی روزمره، سلامت، آموزش و حتی خانواده شده است.


---

#هوش_مصنوعی #AI #GenerativeAI
@rss_ai_ir

🔒 جیلبریک در هوش مصنوعی؛ تهدید پنهان
@rss_ai_ir

امروزه بسیاری از کاربران تلاش می‌کنند محدودیت‌های مدل‌های زبانی بزرگ را دور بزنند. این کار که جیلبریک (Jailbreak) نام دارد، می‌تواند پیامدهای خطرناکی به همراه داشته باشد.

⚠️ جیلبریک چیست؟
به معنای وادار کردن مدل به تولید خروجی‌هایی است که معمولاً ممنوع شده‌اند؛ مثل کدهای مخرب، محتوای حساس یا دسترسی به داده‌های محرمانه.

🛑 روش‌های رایج

✳️دستکاری ورودی‌ها (Prompt Injection)
✳️رمزگذاری یا تغییر شکل متن برای عبور از فیلترها
✳️سوءاستفاده از استدلال گام‌به‌گام مدل (Chain-of-Thought Hijacking)
✳️آلوده کردن داده‌های مرجع (Data Poisoning / RAG)


📊 آمار تکان‌دهنده

✳️همچنین GPT-4o در برخی تست‌های امنیتی تا ۲۲.۷٪ موارد قابل جیل‌بریک است.
✳️در سناریوهای پیچیده‌تر این عدد حتی به ۷۸.۶٪ می‌رسد.
✳️همچنین Claude-3.5 مقاومت بیشتری دارد، اما همچنان آسیب‌پذیر است.


🛡️ راهکارهای مقابله

✳️تست و ارزیابی مداوم (Red Teaming)
✳️استفاده از مدل‌های محافظ (Guardian)
✳️آموزش مقاوم با سناریوهای حمله (Adversarial Training)
✳️پایش بلادرنگ رفتار مشکوک
✳️ترکیب هوش مصنوعی با قوانین سنتی امنیت سایبری



---

📌 در یک جمله:
جیلبریک همانند یک «ویروس رفتاری» در دنیای AI است که اگر مهار نشود، می‌تواند به سرعت کل اکوسیستم را آلوده کند.

#هوش_مصنوعی #جیل_بریک #امنیت_سایبری
@rss_ai_ir

📊 سهم هوش مصنوعی در اقتصاد ۲۰۳۵
@rss_ai_ir

تحلیل‌ها نشون می‌ده که تا سال ۲۰۳۵، هوش مصنوعی بزرگ‌ترین ارزش اقتصادی رو در صنایع زیر ایجاد می‌کنه:

🏭 تولید (Manufacturing) → بیش از ۱۰ تریلیون دلار
💼 خدمات حرفه‌ای و مالی → چندین تریلیون دلار ارزش افزوده
🛒 خرده‌فروشی و عمده‌فروشی → رشد چشمگیر
📡 اطلاعات و ارتباطات → سهم بالا در ارزش اقتصادی

✅ بخش‌های دیگر مثل بهداشت و درمان، حمل‌ونقل و خدمات عمومی هم بهره‌مند می‌شن، اما در مقیاس کوچک‌تر.
❌ کمترین اثرگذاری مربوط به کشاورزی و هنر و سرگرمی است.


---

📌 جمع‌بندی:
هوش مصنوعی تا یک دهه آینده از مرز تکنولوژی فراتر می‌ره و به موتور محرک اقتصاد جهانی تبدیل می‌شه.

#هوش_مصنوعی #اقتصاد #AI
@rss_ai_ir

🔥 چرا هنوز کسی نمی‌تواند به پای انویدیا برسد؟

این روزها زیاد اسم شرکت‌هایی مثل Groq ،Cerebras و Etched شنیده می‌شود که تراشه‌های اختصاصی برای اجرای مدل‌های زبانی می‌سازند. اما همان‌طور که دیلان پاتل (SemiAnalysis) گفته، رقابت جدی با انویدیا هنوز دور از واقعیت است. دلیلش روشن است:

🔹 انعطاف قیمتی – انویدیا به خاطر حاشیه سود بالا می‌تواند قیمت را کم کند و همچنان رقابتی باقی بماند.
🔹 زنجیره تأمین و مقیاس – حجم تولید بالا و شبکه‌ی تأمین جهانی باعث می‌شود هزینه ساخت هر GPU پایین‌تر باشد.
🔹 برگ برنده اصلی: نرم‌افزار – اکوسیستم CUDA و کتابخانه‌هایی مثل CuDNN ،CuBLAS و NCCL باعث می‌شوند سخت‌افزار انویدیا به بالاترین راندمان برسد.

📊 داده‌های SemiAnalysis نشان می‌دهد:
روی H100 (128 GPU)، آموزش یک مدل در مقیاس GPT-3 فقط با آپدیت نرم‌افزار در سال ۲۰۲۴، بهره‌وری MFU از ۳۴٪ به ۵۴٪ رسید (+۵۷٪ افزایش بدون تغییر سخت‌افزار!).

در BF16: از ۳۴٪ → ۵۴٪

در FP8: از ۲۹.۵٪ → ۳۹.۵٪


یعنی بهینه‌سازی نرم‌افزار می‌تواند ده‌ها درصد سود ایجاد کند؛ در حالی‌که نوآوری‌های معماری مدل معمولاً تنها ۳–۵٪ بهبود می‌دهند. برای شرکت‌هایی مثل OpenAI، Anthropic یا Google این یعنی صرفه‌جویی صدها میلیون دلاری.

⚡ نتیجه: مهندسانی که می‌توانند با بهینه‌سازی نرم‌افزار، حداکثر کارایی GPU را آزاد کنند، ارزشمندترین نیروهای صنعت هستند.

و اما درباره‌ی GB200 NVL72:

✳️فعلاً بیشتر برای استنتاج و دیباگ استفاده می‌شوند و آموزش مدل‌های بزرگ هنوز شروع نشده.

✳️هر رک ۷۲ GPU دارد اما تنها ۶۴ عدد فعالند و ۸ کارت به‌عنوان رزرو برای خرابی احتمالی کنار گذاشته می‌شوند.

✳️بهار امسال نسبت به H100 به‌صرفه نبودند، اما طبق پیش‌بینی انویدیا، تا پایان سال ۲.۷ برابر کارایی بیشتر به ازای هر دلار خواهند داشت.


💡 در یک جمله: رقابت شروع شده، اما ترکیب سخت‌افزار + نرم‌افزار + اکوسیستم فعلاً انویدیا را چند قدم جلوتر نگه داشته است.

#Nvidia #GPU #هوش_مصنوعی #H100 #GB200 #AI_Chip #SemiAnalysis

🌐 بازسازی سه‌بعدی انسان فقط با دو تصویر!


✅تیم تحقیقاتی با معرفی Snap-Snap روشی نوآورانه برای بازسازی سریع مدل سه‌بعدی انسان ارائه داده است. در این روش تنها با دو تصویر (جلو و پشت) می‌توان یک مدل سه‌بعدی دقیق از انسان را ایجاد کرد.

🔹مدل Snap-Snap بر پایه مدل‌های بنیادی مانند DUSt3R بازطراحی شده و با استفاده از ترکیب پیش‌بینی ابرنقاط سازگار، الگوریتم NNS برای بهبود رنگ در نماهای جانبی و رگرسیون مستقیم ویژگی‌های گوسی، بازسازی را انجام می‌دهد.

🔹 بر روی دیتاست THuman2.0 این مدل به معیارهای 22.44 PSNR و 88.78 SSIM رسیده و تنها در 190 میلی‌ثانیه روی کارت RTX 4090 کل بدن انسان را بازسازی می‌کند.


⚡ نتیجه: کاهش چشمگیر نیاز به داده‌های پرحجم و شتاب‌دهی به فرایند بازسازی برای توسعه‌دهندگان AI در زمینه مدل‌سازی دیجیتال انسان.

📌 جزئیات بیشتر:
— arXiv
— HuggingFace

@rss_ai_ir

#هوش_مصنوعی #بینایی_کامپیوتر #مدل_سه‌بعدی #AI #3DReconstruction #SnapSnap

💥 سیستم MassGen؛ هم‌افزایی چند عامل هوش مصنوعی

🛠 سیستم MassGen یک سیستم پیشرفته برای تعامل میان چندین عامل هوش مصنوعی است که با استفاده از همکاری گروهی، وظایف پیچیده را بین عوامل مختلف توزیع می‌کند و آن‌ها را به‌صورت هماهنگ حل می‌نماید.

🔰 ویژگی‌های کلیدی:

♻️هم‌افزایی بین مدل‌ها (Model Synergy)
♻️پردازش موازی برای افزایش سرعت
♻️به‌اشتراک‌گذاری دانش بین عوامل
♻️تصمیم‌گیری جمعی بر اساس Consensus Building
♻️بصری‌سازی زنده از فرآیند همکاری عوامل


🔰 معماری پیشرفته MassGen امکان اتصال به سه ارائه‌دهنده بزرگ مدل را دارد:

Google Gemini

OpenAI

xAI Grok


همچنین قابلیت افزودن ابزارهای سفارشی و حالت تعاملی برای گفت‌وگو و همکاری مستقیم را فراهم می‌کند.

🔗 کد و جزئیات در گیت‌هاب:
👉 MassGen GitHub

#هوش_مصنوعی #عامل_هوشمند #چند_عامل #MassGen #AI_Agents

🆔 @rss_ai_ir

📌 چگونه یک ارائه قوی برای دفاع از پروپوزال صنعتی هوش مصنوعی داشته باشیم؟

دفاع از پروپوزال در صنعت، فقط توضیح ایده نیست؛ بلکه جلب اعتماد تصمیم‌گیران و نشان دادن ارزش واقعی پروژه است. برای اینکه ارائه‌تان تاثیرگذار و حرفه‌ای باشد، این نکات کلیدی را رعایت کنید:
---

🎯 ۱. شروع قدرتمند

♻️با یک مسئله واقعی صنعتی آغاز کنید (مثلاً کاهش خطای تولید، بهبود کیفیت، افزایش بهره‌وری).
♻️از آمار، تصاویر یا یک مثال کوتاه برای نشان دادن اهمیت مسئله استفاده کنید.

---

🧩 ۲. شفاف‌سازی مسئله و نیاز

♻️دقیقاً بگویید چه مشکلی وجود دارد و چرا با روش‌های سنتی حل نشده است.
♻️به زبان ساده ولی تخصصی بیان کنید تا مدیران غیر‌فنی هم متوجه شوند.

---

🤖 ۳. معرفی راهکار مبتنی بر هوش مصنوعی

♻️توضیح دهید پروژه شما چطور از مدل‌های یادگیری ماشین/بینایی کامپیوتر/شبکه‌های عصبی استفاده می‌کند.
♻️معماری یا فلوچارت کلی سیستم را نشان دهید، نه جزییات کدنویسی.

---

📊 ۴. مزایا و ارزش افزوده

♻️کمی‌سازی کنید: کاهش هزینه، صرفه‌جویی زمان، افزایش کیفیت یا امنیت.
♻️اگر نمونه مشابه در صنعت (Case Study) دارید، به آن اشاره کنید.

---

🔒 ۵. ریسک‌ها و مدیریت آن‌ها

♻️به محدودیت‌ها (مثل کیفیت داده، نیاز سخت‌افزار، زمان‌بندی) اشاره کنید.
♻️بگویید چگونه این ریسک‌ها را مدیریت می‌کنید (فازبندی پروژه، پایلوت آزمایشی، داده‌کاوی تکمیلی).

---

📅 ۶. نقشه راه و فازبندی

♻️پروژه را به فازهای مشخص تقسیم کنید (مثلاً: جمع‌آوری داده، مدل‌سازی، تست پایلوت، استقرار).
♻️برای هر فاز زمان و خروجی قابل اندازه‌گیری ارائه دهید.

---
💡 ۷. نتیجه‌گیری الهام‌بخش

♻️تاکید کنید که پروژه فقط یک تحقیق نیست، بلکه قابل اجرا و اثرگذار در صنعت است.
♻️با یک جمله قوی تمام کنید: «این پروژه می‌تواند هزینه تولید را ۳۰٪ کاهش دهد و یک مزیت رقابتی پایدار ایجاد کند.»

---
🎥 ۸. نکات اجرایی هنگام دفاع

♻️اسلایدها ساده، تصویری و بدون متن اضافی باشند.
♻️روی سناریوهای صنعتی و نمودارهای نتیجه تمرکز کنید.
♻️پرسش‌های احتمالی مدیران (ROI، زمان، هزینه، ریسک) را از قبل آماده کنید.
@rss_ai_ir