ردپای نسخه آلفای GPT-5 از OpenAI پیدا شده، اسم مدل توی فایل کانفیگ گیت‌هاب مربوط به ارزیابی‌های بنچمارک داخلی OpenAI در حوزه زیست‌شناسی پیدا شده. این یعنی مدل جدید به جای اینکه روی مکالمات معمولی تست بشه، روی معیارهای تحقیقاتی زیست‌شناسی در حال آزمایشه.

اسم دقیق مدلش gpt-5-reasoning-alpha-2025-07-13 هست و تحلیل کردن که یه سری ویژگی‌ها داره مثل قابلیت خودتعمیری در کارهای مرتبط با کد و منطق. [L]

🤓 @rss_ai_ir

😎 با این کتابخونه، همیشه مدل‌های یادگیری ماشینت زنده و آپدیت شدن!


👨🏻‍💻 اگه دنبال مدلی هستی که وسط کار با دیتاها، خودش رو آپدیت کنه و نیاز نباشه هر بار کل دیتاست رو از اول آموزش بدی، حتماً یه بار River رو امتحان کن!

◀️من خودم وقتی اولین بار ازش استفاده کردم، واقعاً فرقش رو با مدل‌های سنتی فهمیدم. مثلاً توی پروژه‌ای که داده‌ها لحظه‌به‌لحظه آپدیت می‌شدن، به‌جای اینکه هر بار کل مدل رو retrain کنم، با river راحت می‌تونستم هر نمونه جدید رو بفرستم تو مدل و همون موقع یاد بگیره.


🚨 و جالبیش اینه که فقط برای مدل‌های ساده نیست؛ از KNN آنلاین گرفته تا درخت تصمیم و حتی سیستم‌های توصیه‌گر رو هم پشتیبانی می‌کنه.


┌ 🏳️‍🌈 River
├ 🌎 Website
└ 🐱 GitHub-Repos

pip install river


🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @rss_ai_ir

📣 گوگل از مدل‌ زبانی جدید خودش رونمایی کرد: T5-Gemma!

سلام به علاقه‌مندان دنیای هوش مصنوعی 🤖
گوگل به‌تازگی سری جدیدی از مدل‌های زبانی خودش به نام T5-Gemma رو معرفی کرده که بر پایه معماری Encoder-Decoder ساخته شدن — بر خلاف مدل‌هایی مثل GPT که فقط Decoder-only هستن.


---

🔍 چی شد؟ گوگل چیکار کرد؟

مدل‌های زبانی مثل GPT فقط از یه بخش رمزگشا (Decoder) استفاده می‌کنن که جمله رو به‌صورت مرحله‌به‌مرحله تولید می‌کنه. ولی توی معماری T5، یه بخش رمزگذار (Encoder) هم داریم که اول کل ورودی رو می‌فهمه و پردازش می‌کنه، بعد خروجی به شکل دقیق‌تری تولید می‌شه.

🔧 حالا گوگل چی کار کرده؟
اومده مدل‌های Decoder-only موجود رو با یک تکنیک انطباقی هوشمندانه به مدل‌های Encoder-Decoder تبدیل کرده! این یعنی با استفاده از وزن‌های مدل‌های قبلی، یک بخش رمزگذار دوطرفه هم بهش اضافه کرده. (در تصویر مشخصه 👇)


---

📊 چه چیزی باعث تفاوت می‌شه؟ ✅ درک بهتر جمله‌های ورودی
✅ پاسخ دقیق‌تر به پرسش‌ها
✅ پشتیبانی بهتر از وظایف پیچیده‌تر مثل ترجمه، خلاصه‌سازی و QA
✅ استفاده بهینه از مدل‌های قبلاً آموزش‌دیده (Initialization reuse)


---

🧠 تعداد پارامترها چقدره؟
مدل‌های T5-Gemma در اندازه‌های مختلف منتشر شدن:

نسخه سبک با ~2 میلیارد پارامتر

نسخه قوی‌تر با ~9 میلیارد پارامتر



---

💻 از کجا بگیریم؟
این مدل‌ها کاملاً open source هستن و از طریق HuggingFace قابل دریافتن.

📌 لینک: huggingface.co/google


---

💬 نظر شما چیه؟ آیا معماری Encoder-Decoder برگ برنده مدل‌های آینده‌ست؟
اگه تستش کردی، تجربت رو کامنت کن 😉

—
🧠
📡 @rss_ai_ir

🌧️ در مسکو سیل آمده — اما وقتشه از تجربه‌ی چین یاد بگیریم!

این روزها مسکو با بحران سیل و آب‌گرفتگی مواجهه، اما بیایید نگاهی بندازیم به اینکه چینی‌ها چطور با استفاده از فناوری و دِرون‌ها (پهپادها) در برابر چنین بحران‌هایی عمل می‌کنن:

🚁 ۱. نجات جان انسان‌ها:
پهپادها به مناطق غیرقابل‌دسترس می‌رن و با دوربین و بلندگو افراد گیر‌افتاده رو شناسایی می‌کنن و موقعیتشون رو به تیم‌های امداد اطلاع می‌دن.

📦 ۲. ارسال کمک‌های انسانی:
از غذا، دارو و آب تا تجهیزات حیاتی رو با دقت بالا به ساکنان مناطق سیل‌زده می‌رسونن — حتی بدون نیاز به جاده!

🧴 ۳. ضدعفونی مناطق آلوده:
بعد از عقب‌نشینی آب، پهپادها سطح خیابون‌ها، مناطق مسکونی و محل‌های تجمع آب رو ضدعفونی می‌کنن تا جلوی بیماری‌های عفونی گرفته بشه.


---

💡 واقعاً جای تأمل داره!
در شرایط بحرانی، داشتن زیرساخت فناورانه می‌تونه جون هزاران نفر رو نجات بده. ما هم می‌تونیم از این تجربه‌ها درس بگیریم و آماده‌تر باشیم.

---

📝
#پیشرفت #فناوری #سیل #مدیریت_بحران #چین #روسیه #هوش_مصنوعی

@rss_ai_ir

🤯 تنها یک انسان توانست OpenAI را در چالش نخبگان AtCoder شکست دهد!

مسابقات AtCoder World Tour Finals یکی از سخت‌ترین رقابت‌های برنامه‌نویسی دنیاست — مخصوصاً بخش Heuristic که جواب درست نداره، فقط جواب بهتر مهمه! مثل Kaggle ولی برای حرفه‌ای‌ها.

امسال OpenAI یکی از مدل‌های هوش مصنوعی خودش رو وارد این رقابت کرد تا مستقیم با انسان‌ها رقابت کنه.

و بعد یه اتفاق عجیب افتاد:

از بین همه شرکت‌کننده‌ها، فقط یک انسان تونست از AI بهتر عمل کنه:
🇵🇱 برنامه نویسPrzemysław Dębiak معروف به Psyho — یکی از چهره‌های سرشناس دنیای کدنویسی.

جالبه که گفته از هیچ ابزار هوش مصنوعی استفاده نکرده و فقط با VSCode کار کرده!
به گفته خودش:

> «انسانیت فعلاً پیروز شد.




🪙 @rss_ai_ir | صفحه ما در X 🥇

🚨 دستاورد تاریخی OpenAI؛ طلای المپیاد جهانی ریاضی برای هوش مصنوعی!

در یک پیشرفت بی‌سابقه، مدل آزمایشی جدید شرکت OpenAI موفق شد در آزمون سال ۲۰۲۵ المپیاد جهانی ریاضی (International Mathematical Olympiad - IMO) امتیازی معادل مدال طلا کسب کند.

♨️جزئیات این موفقیت:

✳️مدل OpenAI توانست ۵ سوال از ۶ سوال اصلی IMO 2025 را به طور کامل و صحیح حل کند.
✳️نمره کسب شده توسط این مدل، بیشتر از آستانه موردنیاز برای دریافت مدال طلا بود.
✳️تمام پاسخ‌ها توسط سه داور مستقل (مدالیست‌های سابق IMO) و بدون اطلاع از منبع پاسخ‌ها تصحیح شدند تا قضاوت انسانی و عادلانه انجام شود.
✳️نکته مهم اینجاست که مدل OpenAI فقط با قابلیت‌های عمومی زبان و استدلال تعبیه‌شده در خود (و بدون دسترسی به اینترنت، نرم‌افزار حل مسأله یا افزونه ریاضی خاص)، موفق به حل این مسائل شد.
✳️شایان ذکر است که مدل‌های هوش مصنوعی دیگر مانند Gemini 2.5 و Grok-4 در این آزمون عملکرد بسیار ضعیف‌تری داشتند.
❌چرا این اتفاق مهم است؟

این اولین بار است که یک مدل هوش مصنوعی عمومی، بدون برنامه‌نویسی یا آموزش خاص برای حل مسائل المپیاد، در چالش‌برانگیزترین آزمون ریاضی جهان، به سطح مدال‌داران طلای انسانی رسیده است.

این موضوع می‌تواند افق‌های جدیدی برای نقش AI در حل مسائل علمی و ریاضی باز کند.

منابع خبری:

🔗 Engadget

🔗 Indian Express

🔗 گفت‌وگوها و تحلیل‌ها در Hacker News

—

@rss_ai_ir

رونمایی از نسل آینده هوش مصنوعی: یادگیری تقویتی + مغز کوانتومی!

در تازه‌ترین مرزهای پژوهش، ترکیب یادگیری تقویتی (RL) با شبکه‌های عصبی کوانتومی (QNN) مورد توجه دانشمندان قرار گرفته!

در این روش، مدل‌ها به‌جای استفاده از مغز دیجیتال کلاسیک، با “مغز کوانتومی” آموزش می‌بینند تا مسائل پیچیده‌تر و پرچالش را خیلی سریع‌تر حل کنند. ✨

👈 کاربردها؟

از کنترل ربات‌های پیشرفته و مدیریت شبکه‌های هوشمند گرفته تا مدل‌سازی شیمی و مالی، همه می‌توانند از این ترکیب خارق‌العاده سود ببرند.

🔬 چرا مهمه؟

🎯 قدرت پردازش موازی شدید

🎯 حل مسائل پیچیده‌ای که هوش مصنوعی معمولی از پسش برنمیاد

🎯 صرفه‌جویی در زمان و انرژی

البته هنوز سخت‌افزار کوانتومی در حال پیشرفت است، اما آینده‌ی این حوزه بسیار هیجان‌انگیز به نظر می‌رسد! 🚦🧠
مرجع 1

#AI #ReinforcementLearning #QuantumComputing

@rss_ai_ir

💥 خبر فوق‌العاده برای علاقه‌مندان به هوش مصنوعی!

🧠 سرویس هوش مصنوعی Manus AI حالا به همه کاربران روزانه اعتبار رایگان می‌ده — بدون نیاز به پرداخت اولیه یا اشتراک پولی!

📌 با فقط یک ثبت‌نام ساده، 1000 اعتبار رایگان دائمی دریافت کن! این اعتبار بدون تاریخ انقضاست و برای انجام کارهای مختلف هوش مصنوعی قابل استفاده است.


---

🎯 چند نمونه از قابلیت‌های Manus AI و هزینه‌های تقریبی هر Task:

📊 تحلیل داده و رسم نمودار حرفه‌ای: فقط با 200 اعتبار
🌐 طراحی یک وب‌سایت ساده: تنها 360 اعتبار
📱 ساخت اپلیکیشن پیشرفته (موبایل/وب): تا 900 اعتبار
🧾 تولید کد در زبان‌های مختلف برنامه‌نویسی
📚 خلاصه‌سازی مقالات یا استخراج نکات کلیدی
🌍 ترجمه حرفه‌ای به زبان‌های مختلف با حفظ دقت و سبک
🎨 تولید تصاویر با هوش مصنوعی (AI Image Generation)
🤖 ساخت بات یا ابزارهای تعاملی هوشمند
و ده‌ها قابلیت دیگه در زمینه‌ی برنامه‌نویسی، طراحی، دیتا ساینس، مارکتینگ و...


---

🆓 تنها محدودیت نسخه رایگان:
🔹 هر کاربر رایگان می‌تونه فقط یک Task در روز ارسال کنه.
(برای استفاده بیشتر، امکان ارتقا به نسخه حرفه‌ای هم هست)


---

📲 قابل استفاده در همه پلتفرم‌ها: 📱 Android | 🍏 iOS | 💻 Web

🔗 برای ثبت‌نام و دریافت اعتبار رایگان وارد سایت شوید:
🌐 manus.ai


---

📌 اگر به دنیای هوش مصنوعی علاقه‌مند هستی، حتماً این فرصت رو از دست نده!

📚
📢 کانال ما: @rss_ai_ir

#هوش_مصنوعی #ManusAI #AI_Tools #ابزار_هوش_مصنوعی #فناوری #تکنولوژی #خبر #دیتا_ساینس #برنامه‌نویسی #DataScience #MachineLearning #DeepLearning

🚀 بررسی تخصصی AutoML؛ خودکارسازی یادگیری ماشین 🤖

🔍 منظور ازAutoML چیست؟
(یادگیری ماشین خودکار) مجموعه‌ای از ابزارها و تکنیک‌هاست که فرایند ساخت مدل‌های یادگیری ماشین را از ابتدا تا پایان به‌صورت خودکار انجام می‌دهد؛ از پیش‌پردازش داده‌ها و انتخاب ویژگی‌ها گرفته تا انتخاب مدل، تنظیم هایپرپارامترها و حتی پیاده‌سازی مدل نهایی.

💡 چرا AutoML اهمیت دارد؟
- کاهش نیاز به تخصص عمیق در ML
- صرفه‌جویی در زمان توسعه مدل
- کشف بهترین مدل‌ها و معماری‌ها
- بهبود دقت و عملکرد مدل در پروژه‌های واقعی

🔧 کاربردهای اصلی:
- شناسایی الگوهای پنهان در داده‌های پیچیده
- خودکارسازی تحلیل داده‌ها در کسب‌وکارها
- استفاده در تحقیقات پزشکی، مالی و صنعتی
- تسهیل پردازش سری‌های زمانی، تصاویر و داده‌های متنی

🔥 محبوب‌ترین ابزارهای AutoML:
- Google AutoML
- AutoKeras
- H2O AutoML
- Microsoft Azure AutoML
- Auto-sklearn

🔬 مزایا و چالش‌ها:
✔️ مزایا: سرعت بالا، دقت مناسب، حذف حدس و خطا
⚠️ چالش‌ها: تفسیرپذیری پایین، نیاز به منابع محاسباتی بیشتر، محدودیت در پیکربندی دستی

✨ جمع‌بندی:
AutoML آینده علم داده را متحول کرده و یادگیری ماشین را برای همه قابل‌دسترسی‌تر می‌کند. اگر هنوز با این ابزارها کار نکردی، همین امروز شروع کن!

#AutoML #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #علم_داده

@rss_ai_ir

🌐 معرفی ROTUNBOT — ربات کروی برای شرایط سخت و محیط‌های خطرناک

🤖 رباتROTUNBOT یک ربات هوشمند با طراحی کروی است که می‌تواند در سخت‌ترین و بحرانی‌ترین شرایط به کار گرفته شود. این ماشین منحصر‌به‌فرد توانایی کار در محیط‌هایی را دارد که سایر تجهیزات از پا درمی‌آیند!


---

🎯 قابلیت‌ها و کاربردها:

✅ حرکت در زمین‌های ناهموار: کوهستان، بیابان، باتلاق و مناطق سنگلاخی
✅ مقاومت در برابر شرایط آب‌و‌هوایی شدید: برف، باران، طوفان شن و تایفون
✅ کار در محیط‌های خطرناک: مناطق رادیواکتیو، مواد شیمیایی خورنده، مناطق قابل انفجار
✅ انجام مأموریت‌های امنیتی و نظامی: تحمل ضربه، سقوط و حمله دشمن


---

⚙️ ویژگی‌های فنی منحصر‌به‌فرد:

🔸 فناوری حرکت با سیستم «ماژول پاندولی + ساختار کروی + چرخش پرسرعت»
🔸 مقاوم در برابر واژگونی و بسیار پایدار
🔸 مصرف انرژی بسیار پایین (۸ تا ۹ برابر کمتر از ربات‌های قدم‌زن)
🔸 سرعت بالا: ۰ تا ۳۵ کیلومتر بر ساعت تنها در ۲.۵ ثانیه!
🔸 شارژدهی تا ۱۰ ساعت یا ۱۲۰ کیلومتر


---

🧠 سیستم کنترل هوشمند:

👁️ دارای سنسورهای ۳۶۰ درجه شبیه چشم حشرات برای درک دقیق محیط
🚫 اجتناب خودکار از موانع
🗺️ بدون نیاز به نقشه‌های دقیق؛ کاملاً خودران و مستقل


---

📍 موارد استفاده در صنایع مختلف:

🏭 فرودگاه‌ها، نیروگاه‌ها، صنایع شیمیایی و پلیس
🛡️ گشت‌زنی، نظارت، عملیات امداد و نجات، کنترل امنیتی و مقابله با تروریسم


---

🚀 رباتROTUNBOT گامی بلند به سوی آینده‌ی ماشین‌های خودران برای مأموریت‌های دشوار!

#روبات #هوش_مصنوعی #امنیت #روبات_صنعتی #رباتیک #فناوری #ROTUNBOT #ربات_جنگی #نجات #پایش #فناوری_نوین #AI #robotics #security #future_tech


@rss_ai_ir

📣 فعالسازی حالت Agent در ChatGPT! 🤖

از این به بعد می‌تونی یک تیم‌ از ایجنت‌های هوشمند بسازی تا هر کدوم به‌صورت تخصصی بخشی از کار رو انجام بدن!
برای راه‌اندازی کافیه:

1. حالت Agent رو فعال کنی.


2. برای هر ایجنت، وظیفه مشخص تعریف کنی.


3. اجازه بدی ایجنت‌ها بصورت هم‌زمان با هم همکاری کنن تا خروجی دقیق‌تر و کامل‌تری ارائه بدن!



🎯 مثال کاربرد:

یک ایجنت برای تحقیق و گردآوری اطلاعات

ایجنت دیگه برای نوشتن متن محتوا

ایجنتی هم برای بازبینی و ویرایش


و در نهایت: خروجی‌ای قوی، سریع و حرفه‌ای.

✍️ توسعه‌دهنده: @rss_ai_ir


---

✅ نتیجه: یک تیم خودگردان از ایجنت‌ها که در همکاری هوشمند و موثر، پروژه‌هات رو به سطح بالاتری می‌رسونن!

🔥 مدل HQ-SAM به ترنسفورمرها اضافه شد!


👨🏻‍💻 مدت‌ها با SAM (همون Segment Anything Model معروف Meta که سال ۲۰۲۳ اومد) کار کردم و همیشه تو پروژه‌ها به این فکر می‌کردم که چقدر خوب می‌شد دقتش تو شناسایی جزئیات ریز بالاتر بره.


✅ حالا HQ-SAM اومده که دقیقاً همین مشکل رو با یه راهکار ابتکاری حل کنه؛ بدون اینکه هسته اصلی SAM رو دستکاری کنه یا کارایی و قابلیت پرامپت‌پذیری و zero-shot بودنش رو خراب کنه. یعنی به عنوان یه جایگزین مستقیم (drop-in replacement)، راحت و بی‌دردسر می‌تونی‌ جای SAM بندازیش و لذت ببری!


✏️ این مدل اولین بار تو کنفرانس NeurIPS سال ۲۰۲۳ ارائه شد، که یکی از ‌بالاترین رویدادهای هوش مصنوعیه.


┌ 💠 HQ-SAM
├ 📖 Documentation
├ 🖥 Notebook
└ 🐱 GitHub-Repos



🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید :
🧠 @rss_ai_ir

چند نکته‌ کلیدی درباره HQ‑SAM:

1. 🧠 افزودن ساده و مستقیم (Drop‑in Replacement)
بدون تغییر در هسته اصلی SAM، HQ‑SAM با کمترین تغییرات (تنها ~۰.۵٪ پارامتر اضافه) جایگزینی راحت و بی‌دردسر برای SAM است .


2. 🎯 دقت بالاتر در جزئیات پیچیده
مدل SAM در شناسایی لبه‌های باریک و ساختارهای ظریف ضعف داشت. HQ‑SAM با استفاده از «توکن خروجی با کیفیت بالا» و «ادغام ویژگی‌های جهانی-محلی» دقت ماسک‌گذاری را به‌طور چشمگیری افزایش داده .


3. 📚 داده‌های اختصاصی برای آموزش
مدلHQ‑SAM فقط با ۴۴هزار ماسک دقیق آموزش دیده است، نه میلیاردها ماسک؛ فرآیند آموزش تنها حدود ۴ ساعت با ۸ GPU طول کشید .


4. 🔁 حفظ قابلیت zero-shot و promptability
برخلاف فاین‌تیون کامل، این مدل قابلیت تعمیم‌دهی بدون آموزش مجدد به صحنه‌ها و اشیا جدید را حفظ کرده و عملکرد promptable آن دست‌نخورده است .


5. 🏆 نتایج برتر در رقابت‌ها
نکته دیگر اینکه HQ‑SAM در benchmark معروف SGinW (Segmentation in the Wild) جایگاه اول بخش zero-shot را کسب کرده؛ همچنین در کاربردهایی مثل ویدئو و inpainting نیز عملکرد قابل توجهی دارد .

🧠✍️ ؛ ابزار هوشمند UnAIMyText "انسانی‌سازی" متن‌های تولیدشده با هوش مصنوعی!

اگه با ابزارهایی مثل ChatGPT، Jasper یا هر مدل دیگه‌ای از هوش مصنوعی متن می‌نویسی ولی نمی‌خوای که نوشته‌ات شبیه متن رباتی باشه یا توسط ابزارهایی مثل Turnitin یا GPTZero شناسایی بشه، این ابزار مخصوص توئه!

✅ مدلUnAIMyText کاری فراتر از بازنویسی ساده انجام می‌ده؛
جمله‌ها رو بازطراحی می‌کنه، ساختار متن رو تغییر می‌ده، و یه سری ویژگی‌های ظریف و طبیعی شبیه انسان بهش اضافه می‌کنه — طوری که حتی ابزارهای تشخیص AI هم گول می‌خورن!

🔹 بدون جمله‌بندی خشک و ماشینی
🔹 بدون الگوهای تکراری و قابل شناسایی
🔹 فقط یه متن روان، جذاب و کاملاً انسانی 🤝

📌 برای نویسنده‌ها، دانشجوها و تولیدکننده‌های محتوا که می‌خوان حرفه‌ای و طبیعی دیده بشن!

@rss_ai_ir

🎨✨ قابلیت جدید ChatGPT برای ساخت تصویر با استایل دلخواه!

🖼️ فقط کافیه یه سبک انتخاب کنی، یا حتی عکست رو آپلود کنی تا تصویرت با همون استایل و حال‌و‌هوا ساخته بشه — بدون از بین رفتن جزئیات اصلی! 😍

✅ قابل استفاده برای همه کاربران (رایگان یا پولی)
📌 ساده، خلاقانه و کاملاً قابل شخصی‌سازی!

🔗 امتحانش کن و تصویر دلخواهت رو بساز!

#هوش_مصنوعی #chatgpt #تولید_تصویر #سبک_هنری #AIImage #خلاقیت #تکنولوژی

@rss_ai_ir

🤖 آیا دولت‌ها از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی رفتار سایر کشورها استفاده می‌کنند؟

✅ جواب کوتاه: بله، و برخی از آن‌ها خیلی جدی این کار را انجام می‌دهند!

🔍 چند نمونه جالب:

🇺🇸 آمریکا
آژانس‌های اطلاعاتی مثل CIA و IARPA از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی جنگ، انتخابات و حتی رفتار نظامی کشورها استفاده می‌کنند. مدل‌هایی مثل Osiris و Sentient می‌تونن تحرکات دشمن رو قبل از وقوع شناسایی کنن!

🇮🇱 اسرائیل
ارتش اسرائیل از سیستمی به نام Habsora (انجیل) استفاده می‌کنه که با AI اهداف بمباران و حرکات دشمن رو به‌صورت دقیق پیشنهاد می‌ده — تا ۱۰۰ هدف در روز!

🇨🇳 چین
پلیس چین از AI برای تحلیل رفتار شهروندان و پیش‌بینی وقوع جرم استفاده می‌کنه. با بررسی مصرف آب، تماس‌ها و شبکه اجتماعی، قبل از وقوع جرم هشدار می‌دهند!

🌍 سایر کشورها
کشورهای مختلف از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی بحران‌های زیست‌محیطی، اعتراضات اجتماعی، تهدیدات سایبری و حتی تحلیل بازخورد عمومی استفاده می‌کنن.

⚠️ اما...

نگرانی‌هایی درباره حریم خصوصی، سوگیری داده‌ها و تصمیم‌گیری‌های خودکار وجود داره. AI ابزار قدرتمندیه، اما بدون نظارت انسانی می‌تونه خطرناک هم باشه.
📌
#هوش_مصنوعی #سیاست_بین‌الملل #AI #تحلیل_داده #دولت‌ها #امنیت_ملی #آینده_جنگ #سیاست_هوشمند

@rss_ai_ir

🚀 ام‌ال‌اوپس (MLOps)؛ وقتی یادگیری ماشین وارد فاز مهندسی واقعی می‌شود!

🧠 ام‌ال‌اوپس به مجموعه‌ای از ابزارها، استانداردها و رویه‌ها گفته می‌شود که با هدف خودکارسازی و مدیریت کل چرخه عمر مدل‌های یادگیری ماشین طراحی شده‌اند؛ از مرحله‌ی تحقیق و توسعه تا استقرار نهایی و نگهداری در محیط واقعی.


---

🔄 چرا استفاده از ام‌ال‌اوپس اهمیت دارد؟

تنها داشتن دقت بالا در نوت‌بوک کافی نیست!
در دنیای واقعی، مدل‌ها با چالش‌هایی مثل موارد زیر روبه‌رو می‌شوند:

✅ مدیریت نسخه‌های مختلف مدل و داده
✅ ساخت و اجرای پایپ‌لاین داده‌ها
✅ اعتبارسنجی، تست و بررسی عملکرد مدل
✅ نظارت بر مدل‌های مستقر در زمان اجرا
✅ بازآموزی خودکار براساس داده‌های جدید
✅ همکاری مؤثر بین تیم‌های داده و توسعه


---

🛠 ابزارهایی که در ام‌ال‌اوپس رایج هستند:

🔹 ابزار ام‌ال‌فلو (MLflow) برای مدیریت تجربیات مدل و استقرار
🔹 کتابخانه کیوب‌فلو (Kubeflow) جهت اجرای مدل‌ها روی کابرنتیس
🔹 ابزار DVC برای کنترل نسخه داده‌ها
🔹 سیستم‌های ایر‌فلو یا پرفکت برای زمان‌بندی و اجرای پایپ‌لاین‌ها
🔹 پلتفرم Weights & Biases برای نظارت و مانیتورینگ
🔹 چارچوب TFX از گوگل برای چرخه کامل مدل‌های تنسورفلو


---

📈 جمع‌بندی:

هر تیمی که به‌صورت حرفه‌ای با مدل‌های یادگیری ماشین سروکار دارد، برای تبدیل پروژه‌های تحقیقاتی به راهکارهای قابل اتکا در دنیای واقعی، به ام‌ال‌اوپس نیاز دارد.

✅ با استفاده از این رویکرد:

◀️زمان توسعه تا استقرار به‌طور چشم‌گیری کاهش پیدا می‌کند
◀️عملکرد مدل در محیط تولیدی قابل اطمینان‌تر می‌شود
◀️همکاری بین تیم‌های چند‌نقشی مؤثرتر انجام می‌شود



---

📌 در پست های بعدی در این مورد بیشتر صحبت میکنیم


#هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #ام‌ال‌اوپس #علم_داده #مدیریت_مدل #استقرار_مدل #پایپ‌لاین_داده #مهندسی_یادگیری_ماشین

@rss_ai_ir

🎓 کدام کارت گرافیک برای آموزش شبکه‌های عصبی مناسب‌تر است؟

در دنیای یادگیری عمیق، کارت گرافیک فقط یک قطعه سخت‌افزاری نیست، بلکه قلب پردازش مدل‌هاست!
در ادامه نگاهی تخصصی به محبوب‌ترین GPUها برای آموزش شبکه‌های عصبی داریم:


---

🏢 مراکز تحقیقاتی و دیتاسنترها

🔹 NVIDIA A100
با حافظه بالا (۴۰ یا ۸۰ گیگ HBM2e)، قدرت فوق‌العاده FP16، و پشتیبانی از NVLink، انتخاب شماره یک برای آموزش مدل‌های بزرگ مثل LLMهاست.
🔹 H100 / H200
نسل جدیدتر A100 که در سال ۲۰۲۴-۲۰۲۵ توسط شرکت‌هایی مثل Meta و OpenAI در مقیاس بالا استفاده می‌شود.


---

💻 توسعه‌دهندگان مستقل و محققان

🔹 RTX 3080 / 3090 / 4090
محبوب بین پژوهشگران و فریلنسرها؛ قدرت بالا، قیمت منطقی و نصب ساده روی دسکتاپ.

🔹 RTX 5070 Ti / 5080
در سال ۲۰۲۵ مدل‌های جدیدتری با حافظه ۱۶ تا ۲۴ گیگ معرفی شدند که برای پروژه‌های بینایی ماشین و مدل‌های متوسط کاملاً کافی هستند.


---

📊 بازار و واقعیت

📌 بیش از ۹۰٪ پروژه‌های AI جهان روی کارت‌های NVIDIA آموزش داده می‌شن.
📌 سری‌های A100 و RTX همچنان صدرنشین بازار تحقیقات یادگیری ماشین هستند.
📌 پشتیبانی قوی CUDA و cuDNN از سوی NVIDIA دلیل اصلی این تسلط است.

---

#هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #GPU #کارت_گرافیک #NVIDIA #DeepLearning #ML #AI #کدینگ #تحلیل_تخصصی

@rss_ai_ir

🤖 در هر پروژه‌ای کدام سخت‌افزار برای هوش مصنوعی مناسب‌تر است؟

🌍 دنیای هوش مصنوعی روی سخت‌افزارهای مختلفی قابل اجراست — ولی انتخاب درست بین Arduino، Raspberry Pi، Jetson، Zynq و سایر بردها بستگی به نیاز پروژه داره!
در ادامه یک راهنمای سریع برای انتخاب بهترین گزینه آوردم:

🔹 Arduino – آردوینو
مناسب برای پروژه‌هایی با پردازش ساده مثل خواندن سنسور، کنترل موتور یا ارسال داده.
برای اجرای مدل‌های AI کاربرد زیادی نداره، مگر برای مدل‌های بسیار کوچک (TinyML).
📌 مثال: کنترل حرکت یا تشخیص ضربه در یک وسیله ساده.

🔹 Raspberry Pi
مناسب برای اجرای مدل‌های سبک یادگیری ماشین، مخصوصاً با نسخه‌های فشرده مثل TensorFlow Lite.
برای پروژه‌های خانگی و بینایی ماشین ابتدایی گزینه خوبی هست.
📌 مثال: تشخیص چهره در سیستم درب هوشمند.

🔹 NVIDIA Jetson (مثل Nano یا Xavier)
مناسب برای بینایی ماشین پیشرفته، رباتیک، و پردازش real-time.
دارای GPU قدرتمند با پشتیبانی CUDA و TensorRT، انتخابی حرفه‌ای برای پروژه‌های صنعتی.
📌 مثال: ربات خودران یا بازوی صنعتی با شناسایی اشیاء.

🔹 Zynq (بردهای FPGA با پردازنده ARM)
مناسب برای سیستم‌هایی که نیاز به تأخیر بسیار پایین، پردازش همزمان، و مصرف انرژی کم دارند.
پیاده‌سازی پیچیده‌تری دارد ولی در پروژه‌های صنعتی یا حساس کاربرد زیادی دارد.
📌 مثال: سیستم‌های تشخیص عیب سریع در خطوط تولید.

🔹 Coral Edge TPU
ساخته‌شده توسط گوگل، برای اجرای مدل‌های سبک TensorFlow Lite با سرعت بالا در لبه شبکه.
برای دستگاه‌های هوشمند کوچک با نیاز به پاسخ سریع عالیه.
📌 مثال: شمارش افراد یا تشخیص حرکت در فضای هوشمند با پردازش داخلی.
📌


#هوش_مصنوعی #آردوینو #رسپبری_پای #جتسون #زینک #EdgeAI #الکترونیک #AI #رباتیک #بینایی_ماشین #تکنولوژی

@rss_ai_ir

➕معرفی یه پرامپت جذاب و ساخت تیزر تبلیغاتی با هوش مصنوعی #Veo3

✔️ساخت تیزرها و ویدیوهای تبلیغاتی با استفاده از هوش مصنوعی به زودی سطح ارائه و معرفی تبلیغات رو دگرگون میکنه.
با استفاده از این پرامپت و هوش مصنوعی VEO3 میتونین برای خودتون یا کسب و کارتون انواع تیزرهای تبلیغاتی رو بسازین و بر اساس نیازتون اون رو ویرایش کنین

#Prompt 👇

{
"description": "Cinematic shot of a sunlit Scandinavian bedroom. A sealed IKEA box trembles, opens, and flat pack furniture assembles rapidly into a serene, styled room highlighted by a yellow IKEA throw on the bed. No text.",
"style": cinematic",
"camera": "fixed wide angle",
"lighting": "natural warm with cool accents",
"room": "Scandinavian bedroom",
"elements": [
"IKEA box (logo visible)",
"bed with yellow throw",
"bedside tables",
"lamps",
"wardrobe",
"shelves",
"mirror",
"art",
"rug",
"curtains",
"reading chair",
"plants"
],
"motion": "box opens, furniture assembles precisely and rapidly",
"ending": "calm, modern space with yellow IKEA accent",
"text": "none",
"keywords": [
"16:9",
"IKEA",
"Scandinavian",
"fast assembly",
"no text",
"warm & cool tones"
]
}



#هوش‌_مصنوعی #Ai #پرامپت #پرامپت_نویسی

🛫@rss_ai_ir