🎨✨ 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

📌 مدل‌های دیفیوژن بلد نبودن فکر کنن — تا اینکه پژوهشگران کره‌ای قفلش رو شکستند!

مدل‌هایی مثل Stable Diffusion در تولید محتوا فوق‌العاده‌ان، ولی وقتی پای استدلال و تفکر به میون میاد، کم میارن.

اما حالا یه تیم از کره جنوبی با یه ترکیب هوشمندانه این محدودیت رو کنار زده:

🔘 مدل دیفیوزن رو با Monte Carlo Tree Search (MCTS) ترکیب کردن تا فرآیند اکتشاف هوشمندتر بشه
🏆 تونستن یک ماموریت پیچیده در حل مارپیچ رو با ۱۰۰٪ موفقیت انجام بدن — اولین بار برای این نوع مدل!
⚡️ و بعد با ترفندهای موازی‌سازی، سرعت اجرا رو تا ۱۰۰ برابر افزایش دادن!

✅ به‌نظر می‌رسه مدل‌های دیفیوزن بالاخره به چیزی شبیه «سیستم ۲» مغز انسان مجهز شدن — شاید «استدلال بلادرنگ» گام بعدی باشه...

@rss_ai_ir 🪙 🥇

#هوش_مصنوعی #مدل_دیفیوزن #استدلال #پژوهش #AI

مرجع مقاله

🎥 ویدیو آموزشی: آشنایی با Autoencoder در یادگیری عمیق

👇 اگر دوست داری مفاهیم اتواینکودر (Autoencoder) رو به ساده‌ترین و تصویری‌ترین شکل ممکن یاد بگیری، این ویدیو رو از دست نده!

در این ویدیو:

معماری کلی اتواینکودرها
نحوه یادگیری و آموزش آن‌ها
مفهوم فضای نهفته (Latent Space)
و کاربردهای مهم آن‌ها در دنیای هوش مصنوعی
همه رو به زبان ساده و با انیمیشن‌های جذاب یاد می‌گیری.


@rss_ai_ir

🧑‍💻 نکات مهم پرامپت‌نویسی در برنامه‌نویسی با هوش مصنوعی

برای دریافت جواب بهتر از ابزارهای هوش مصنوعی (مثل ChatGPT, Copilot و …) هنگام برنامه‌نویسی، این نکات مهم را رعایت کنید:

1️⃣ دقیق و مشخص بنویسید:

خواسته‌ی خود را با جزئیات بیان کنید (چه زبان، چه نوع برنامه، چه سطح جزئیات، ورودی و خروجی مدنظر و …).

2️⃣ مثال بزنید:

با دادن نمونه کد یا ورودی/خروجی مدنظر، هوش مصنوعی بهتر متوجه منظور شما می‌شود.

3️⃣ اطلاعات لازم را ارائه دهید:

لایبرری‌های مورد استفاده، ورژن زبان برنامه‌نویسی، محدودیت‌ها و یا تنظیمات پروژه را بیان کنید.

4️⃣ خروجی مورد انتظار را شفاف کنید:

فرمت، سبک نوشتاری، سطح توضیح کد یا حتی داشتن تست نمونه را ذکر کنید.

5️⃣ از منابع رسمی راهنما بگیرید:

راهنمای پرامپت‌نویسی سایت OpenAI و Prompting Guide بهترین نقطه شروع هستند.

6️⃣ پرامپت‌نویسی را ساده و کوتاه توضیح دهید:

اگر مفهوم پرامپت‌نویسی را معرفی می‌کنید فقط در چند جمله ساده و بدون افراط در توضیحات بیان نمایید.

#پرامپت #برنامه‌نویسی #هوش_مصنوعی #ChatGPT #PromptEngineering #AI_Coding #کدنویسی


@rss_ai_ir

💡 تبدیل هر مقاله ML به یه ریپازیتوری کامل کد!


👨🏻‍💻 با Paper2Code هر مقاله یادگیری ماشین رو می‌تونی مستقیم به یه پروژه عملی و ریپوی قابل اجرا تبدیل کنی، بدون دردسر!

✏️ پشت این کار، یه سیستم مولتی‌ایجنت مبتنی بر LLM هست که هر عاملش یه وظیفه تخصصی داره:

1️⃣ برنامه‌ریزی
2️⃣ تحلیل عمیق
3️⃣ تولید کد نهایی

┌ 🏳️‍🌈 Paper2Code
└ 🐱 GitHub-Repos



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

🧠 ۱۰ چالش داغ پردازش تصویر که محققان در سال ۲۰۲۵ دنبال می‌کنند

📷 بر اساس منابع معتبر مانند OpenCV و گزارش‌های تحقیقاتی جدید، این‌ها مهم‌ترین دغدغه‌های امروز در بینایی ماشین و Image Processing هستن:

1. کیفیت پایین و کمبود داده‌های آموزشی:
- کیفیت پایین تصاویر به‌خاطر نویز حسگرها، فشرده‌سازی، زاویه دید، نورپردازی و غیره.
- کمبود دیتاست برچسب‌خورده مخصوصاً در حوزه‌های صنعتی یا پزشکی، که مدل‌ها برای یادگیری عمیق به داده‌ زیاد و دقیق نیاز دارند.

2. تنوع و پیچیدگی داده‌های تصویری:
- تغییرات زیاد در زاویه، نور، مقیاس، پس‌زمینه و پوشش جزئی (Occlusion) باعث می‌شود الگوریتم‌ها در شناسایی اشیاء یا ویژگی‌ها دچار مشکل شوند.

3. پردازش بلادرنگ (Real-Time):
- کاربردهای صنعتی، خودروهای خودران یا واقعیت افزوده نیازمند تحلیل سریع و دقیق هستند. محدودیت توان محاسباتی و بازده الگوریتم‌ها موضوع داغ تحقیقات است.

4. انتزاع ویژگی‌های سه‌بعدی از تصاویر دوبعدی:
- استخراج عمق، شکل و موقعیت فضایی اجسام—با استفاده از فقط چند تصویر—همچنان یکی از چالش‌های بنیادی است.

5. یکپارچگی داده‌ها از منابع چندگانه (Multi-modal):
- ترکیب اطلاعات تصویری با سیگنال‌های دیگر (مانند صوت، متون یا داده‌های سنسورهای مختلف)، همچنان یک چالش کلیدی برای افزایش دقت در برنامه‌های مختلف است.

6. برچسب‌گذاری نادرست (Imbalanced/Incorrect Labels):
- وجود برچسب‌های غلط یا نامتعادل در دیتاست‌ها باعث عملکرد ضعیف مدل‌های یادگیری می‌شود.

7. ابعاد بالا و پیچیدگی محاسباتی:
- حجم بالای داده‌های تصویری (میلیون‌ها پیکسل در هر تصویر) منجر به مسائل "curse of dimensionality" و نیاز به بهینه‌سازی شدید مدل‌ها می‌شود.

8. ملاحظات اخلاقی و سوگیری مدل‌ها
- مدل‌ها ممکن است نسبت به دسته‌های خاص (جنسیت، نژاد،...) دچار سوگیری شوند یا در شناسایی تصاویر حساس دچار خطا گردند.

9. تولید خودکار داده از طریق مدل‌های مولد (GANs و Diffusion models):
- چگونه می‌شود داده‌های مصنوعی واقع‌گرایانه تولید کرد که برای آموزش مدل‌ها مفید باشند و دچار overfitting یا خطا نشوند؟

10. خودتوضیح‌دهی مدل‌ها (Explainability):
- مدل‌های Deep Learning عمدتاً یک "جعبه سیاه" محسوب می‌شوند. توضیح تصمیمات مدل، به ویژه در پزشکی یا صنایع حساس، یک چالش برجسته است.



#پردازش_تصویر #بینایی_ماشین #هوش_مصنوعی #ImageProcessing #ComputerVision #DeepLearning #AI_2025 #تحقیقات_هوش_مصنوعی

🖼 @rss_ai_ir

🇺🇸 مدیرعامل انویدیا: «اگه امروز ۲۰ ساله بودم، فیزیک می‌خوندم نه برنامه‌نویسی!»

🎙 جنسن هوانگ (Jensen Huang)، مدیرعامل افسانه‌ای Nvidia، در یک سخنرانی در پکن اعلام کرد:
«اگر امسال فارغ‌التحصیل می‌شدم، به جای رفتن به بوت‌کمپ‌های برنامه‌نویسی، رشته‌هایی مثل فیزیک یا شیمی می‌خوندم.»

🔍 دلیلش؟
هوش مصنوعی آینده فقط چت‌بات و تولید تصویر نیست — بلکه باید دنیا رو بفهمه:
گرانش، اصطکاک، اینرسی و روابط علت و معلولی.

🧠 هوانگ این مفهوم رو «هوش مصنوعی فیزیکی (Physical AI)» می‌نامد؛
جایی که هوش مصنوعی فقط نمی‌نویسه یا می‌کشه، بلکه اشیا رو حرکت می‌ده، درک می‌کنه، و از دنیای واقعی پیش‌بینی می‌کنه — مثلاً اینکه وقتی لیوان قهوه‌تو برمی‌داره، نشکنه!

🤖 وقتی این نوع AI رو در یک جسم فیزیکی مثل ربات قرار بدی، نتیجه می‌شه آینده‌ی رباتیک.

📈 این صحبت‌ها در حالی مطرح شد که انویدیا اولین شرکت ۴ تریلیون دلاری جهان شده.

🪙 @rss_ai_ir

#NVIDIA #رباتیک #هوش_مصنوعی #فیزیک #AI #PhysicalAI #آینده_فناوری #جنسن_هوانگ #ربات

🚦 آموزش تصویری و ساده شبکه‌های ترنسفورمر (Transformer Networks)

🧠 ترنسفورمرها پایه‌ی مدل‌های پیشرفته‌ای مثل ChatGPT، BERT و T5 هستند، اما فهمیدن ساختار درونی‌شون همیشه کار راحتی نیست...
تا حالا! 👇

📌 با استفاده از ابزار تعاملی Transformer Explainer از تیم PoloClub، می‌تونی ساختار داخلی ترنسفورمرها رو مرحله‌به‌مرحله و کاملاً بصری ببینی:

🔍 چه اتفاقی در Attention می‌افته؟
🔁 چطور لایه‌ها با هم کار می‌کنن؟
🔡 وزن‌ها چطور بین کلمات توزیع می‌شن؟
🎯 چطور می‌تونیم ببینیم مدل چه چیزی رو “توجه” می‌کنه؟

✅ این ابزار برای یادگیری مفهومی معماری ترنسفورمر عالیه، چه مبتدی باشی چه پیشرفته!

📎 امتحانش کن 👇
🔗 Transformer Explainer

#هوش_مصنوعی #ترنسفورمر #یادگیری_عمیق #توضیح_بصری #Transformer #AI #DeepLearning #NLP #شبکه_عصبی #پرامپتینگ

@rss_ai_ir

چالش نهایی بازتولید خودکار مقالات ML با هوش مصنوعی (تابستان ۲۰۲۵)

✳️ پروژه‌ PaperBench اپن‌سورس و جدید از OpenAI است که یک گام مهم در ارزیابی و سنجش توان مدل‌های هوش مصنوعی (بخصوص LLMها و عامل‌های چندمرحله‌ای) در بازتولید کامل مقالات پژوهشی یادگیری ماشین برداشته است.

💡 هدف چیست؟
علاوه PaperBench با چالشی واقعی روبروست:

❌مدل‌های هوش مصنوعی (مانند Claude 3.5، GPT-4o و o1) باید یک مقاله واقعی از کنفرانس‌های معتبر ML (مثلاً ICML 2024 یا NeurIPS و…) را به‌شکل زیر بازتولید کنند:

✅درک و تجزیه و تحلیل کامل مقاله
✅نوشتن تمام کدها و فایل‌های مرتبط پروژه از ابتدا
✅اجرای کد، تربیت مدل و تولید نتایج مشابه مقاله
✅مقایسه و سنجش نتایج با خروجی مقاله اصلی


😎 ویژگی‌های متمایز PaperBench
1️⃣روبریک‌های دقیق و قابل داوری:
برای هر مقاله، بیش از ۸۰۰۰ وظیفه و معیار ارزیابی تعریف شده که مدل باید تک تک آنها را انجام دهد (تشخیص فایل‌ها، اجرای صحیح، بازتولید نتایج عددی و …).

2️⃣داور خودکار LLM-Judge:
برای مقیاس‌پذیر بودن داوری، از مدل‌های زبان بزرگ (مثل o3-mini) با «پرامپت‌های برنامه‌ریزی شده» برای ارزیابی هر گام بازتولید استفاده شده که همسطح داور انسانی عمل می‌کند.

3️⃣مسیرهای مختلف سنجش:
همچین PaperBench هم “تمام فرآیند” (شامل اجرا و نتایج عددی) و هم “صرفا ساختار کد” (یعنی کدولی اجرا نمی‌شود) را ارزیابی می‌کند


📊 نتایج اولــیه PaperBench
❇️بهترین مدل فعلی (Claude 3.5 Sonnet) روی PaperBench تنها ۲۱٪ موفقیت کسب کرده، o1 حدود ۱۳٪ و GPT-4o فقط ۴٪!
❇️انسان‌ها (مثلاً دانشجویان دکتری ML): متوسط موفقیت تا ۴۱٪ روی یک زیرمجموعه از چالش‌هاست (در ۴۸ ساعت).
❇️اشکالات شایع مدل‌ها:کمبود برنامه‌ریزی، ضعف در ادامه‌دادن پروژه تا انتها (“give up early”)، ضعف بازخوانی و اجرا، ضعف در iterative promptها و نبود جست‌وجوی استراتژیک.


♨️دستاورد و اهمیت برای جامعه ML و پروژه‌های Paper2Code
❎پروژه‌های مولد کد مانند Paper2Code به‌شدت به این بسترهای استاندارد و روبریک نیاز دارند تا کیفیت خود را ارتقاء دهند و به موفقیت‌های قابل داوری برسند.
❎کدها، روبریک، و فریم‌ورک داوری PaperBench کاملاً اپن‌سورس است و می‌تواند توسط توسعه‌دهندگان، پژوهشگران و پروژه‌های ایرانی هم استفاده شود.

📎 لینک‌های مهم:
پیپر اصلی PaperBench (arXiv)
PaperBench GitHub — پروژه آماده‌سازی و ارزیابی

🎓 ویدیوی کارتونی: یادگیری تقویتی از صفر تا درک!


اگر هنوز نمی‌دونی یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) چطور کار می‌کنه، این انیمیشن کوتاه و بامزه دقیقاً همونه که دنبالش بودی!

💡 توی این ویدیو با مفاهیم پایه RL آشنا می‌شی مثل:
– عامل (Agent)، محیط (Environment)، پاداش (Reward)، سیاست رفتاری (Policy)
– چطور یه عامل با آزمون‌و‌خطا یاد می‌گیره که بهترین تصمیم رو بگیره؟
– چرا RL با بقیه روش‌های یادگیری ماشین فرق داره؟

🔁 مناسب برای مبتدی‌ها، دانشجوها و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی که می‌خوان مفاهیم رو تصویری و قابل لمس یاد بگیرن.

✅زیرنویس فارسی.

#هوش_مصنوعی #یادگیری_تقویتی #ReinforcementLearning #AI #آموزش #RL #DeepLearning #ویدیو_آموزشی

@rss_ai_ir

🚀 یه ابزار جدید هوش مصنوعی جامعه اوپن‌سورس: Bagel-AI! 🥯🤖

🔍 چی هست؟
مدل BAGEL یک مدل مولتی‌مدال (چندحسی) اوپن‌سورسه که همزمان می‌تونه متن و تصویر رو بفهمه و تولید کنه!
(یه چیزی شبیه ChatGPT Vision یا Gemini که می‌تونن با عکس و نوشته کار کنن)

🌟 ویژگی‌هاش چیه؟
- رایگان و اوپن‌سورس برای همه! 🆓
- مبتنی بر مدل‌های قدرتمند زبانی (LLM) 💬
- قابل استفاده برای ساخت بات‌های هوشمند متنی-تصویری و پروژه‌های تحقیقاتی 🛠️

📊 کاربردها:
- ساخت ربات‌های چت تصویری-متنی 🤩
- آنالیز و تولید اتوماتیک عکس و متن 🎨✏️
- تکمیل ابزارهای تحقیقاتی و توسعه AI 🧑‍🔬

🧑‍💻 نکته کاربران:
فعلاً نسخه دمو کمی کند کار می‌کنه ولی آینده روشنی داره و رایگانه!

🔗 اطلاعات بیشتر:
[سایت رسمی Bagel-AI](https://bagel-ai.org/)
[نقد کاربری در Medium](https://medium.com/@AI_Explore/want-a-bagel-ai-30634ebf6754)

@rss_ai_ir

📚 خلاصه‌سازی مقالات با هوش مصنوعی در چند دقیقه با Genspark.ai!

🧠 دنبال راهی هستی که مقالات علمی رو سریع و دقیق خلاصه کنی؟
با ابزار فوق‌العاده‌ی Genspark.ai و قابلیت Drive AI، می‌تونی تا ۵ مقاله رو رایگان بارگذاری کنی و در قالب یک جدول مرتب، خلاصه‌ای کامل بگیری! 👌

🔹 فقط کافیه وارد سایت genspark.ai بشی
🔹 مقالاتت رو در بخش Drive AI آپلود کن
🔹 بعد از اون وارد بخش Deep Research شو و فایل‌ها رو انتخاب کن
🔹 یه پرامپت بنویس مثل: «جدولی بساز که ستون‌هایی مثل نام نویسنده، سال انتشار، هدف تحقیق، نتایج کلیدی و روش تحقیق رو نشون بده»

⏳ بعد از چند دقیقه، یه جدول حرفه‌ای و دقیق تحویلت داده می‌شه!

📌 تجربه من نشون داد که این ابزار نسبت به همه ابزارهای AI مشابه، خروجی خیلی دقیق‌تری ارائه می‌ده.
اگه می‌خوای وقتتو صرف خوندن ده‌ها مقاله نکنی و سریع به اصل مطلب برسی، حتماً این روش رو امتحان کن! 💡

#genspark #هوش_مصنوعی #خلاصه_مقاله #AI_Research #یادگیری_عمیق #پژوهش #PaperSummary #مطالعه_هوشمند


@rss_ai_ir