💡 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

🔬 چه زمانی باید از شبکه‌های عصبی گرافی (GNN) استفاده کنیم؟

شبکه‌های عصبی گرافی (Graph Neural Networks) ابزار قدرتمندی برای پردازش داده‌هایی هستند که ساختار گرافی دارند — یعنی داده‌هایی که به‌جای اینکه فقط لیستی از ویژگی‌ها باشند، دارای روابط و ارتباطات ساخت‌یافته بین واحدها هستند.

🧠 برخلاف CNN یا RNN که روی داده‌های ترتیبی یا تصویری کار می‌کنند، GNN برای داده‌هایی طراحی شده‌اند که روابط بین نودها (گره‌ها) بخش اصلی اطلاعات را تشکیل می‌دهد.


---

📌 چه زمانی GNN بهترین انتخاب است؟

🔹 تحلیل شبکه‌های اجتماعی
اگر بخوای بفهمی چه کاربری در شبکه اجتماعی تأثیرگذارتره، یا پیش‌بینی کنی که بین کدام کاربران ارتباط جدید شکل می‌گیره، ساختار گراف ارتباط‌ها بسیار مهمه.

🔹 تشخیص تقلب در تراکنش‌های بانکی
در سیستم‌های مالی، تراکنش‌ها می‌تونن به‌صورت گرافی بین افراد، حساب‌ها یا دستگاه‌ها مدل‌سازی بشن — GNN می‌تونه الگوهای مشکوک در ساختار این گراف‌ها رو شناسایی کنه.

🔹 تحلیل مولکولی و شیمی محاسباتی
مولکول‌ها ذاتاً ساختار گرافی دارن (اتم به‌عنوان نود و پیوندها به‌عنوان یال). GNN برای پیش‌بینی خواص شیمیایی یا طراحی دارو بسیار موفق عمل کرده.

🔹 سیستم‌های توصیه‌گر (Recommendation Systems)
برای مدل‌سازی روابط بین کاربران و آیتم‌ها، ساخت گراف دوطرفه و استفاده از GNN به پیش‌بینی دقیق‌تر علایق کاربران کمک می‌کنه.

🔹 برنامه‌ریزی و بهینه‌سازی در شبکه‌های حمل‌ونقل یا برق
ساختار این نوع شبکه‌ها اغلب گرافی هست (مثل مسیرهای حمل‌ونقل یا توزیع انرژی). GNN می‌تونه برای پیش‌بینی بار، بهینه‌سازی جریان یا مدیریت اختلالات استفاده بشه.


---

🎯 جمع‌بندی:
اگر داده‌ی شما صرفاً جدولی یا ترتیبی نیست، بلکه شامل روابط ساخت‌یافته بین اجزا است — مثلاً «چه چیزی به چه چیزی وصل است»، یا «چه کسی با چه کسی در ارتباط است»، شبکه‌های عصبی گرافی می‌تونن نتایجی بسیار قوی‌تر و معنادارتر ارائه دهند.


#هوش_مصنوعی #GraphNeuralNetwork #GNN #یادگیری_عمیق #تحلیل_گراف #شبکه_عصبی #یادگیری_ساختارمند #AI

@rss_ai_ir

🧠 شبکه Lavender؛ ترور هدفمند با هوش مصنوعی؟

شبکه‌ای به نام Lavender که توسط ارتش اسرائیل طراحی شده، یکی از بحث‌برانگیزترین کاربردهای نظامی هوش مصنوعی در تاریخ معاصر است.

🔍 این سامانه‌ی مبتنی بر AI، وظیفه دارد *اهداف انسانی بالقوه* را شناسایی کند — افرادی که احتمال عضویتشان در گروه‌های مسلح فلسطینی وجود دارد.

---

⚙️ عملکرد این سیستم چطور است؟

1. جمع‌آوری داده‌های رفتاری: از شنود تماس‌ها، ردیابی گوشی، شبکه‌های اجتماعی و حتی روابط خانوادگی
2. تحلیل الگوریتمی: بررسی تماس‌ها، مکان، تردد، شبکه ارتباطی و رفتار دیجیتال
3. خروجی‌گیری خودکار: تولید لیستی از افراد «مشکوک» برای حمله هوایی یا موشکی
4. اتصال به سیستم Gospel: برای اجرای حملات بدون بررسی انسانی یا فقط با بررسی ۲۰ ثانیه‌ای!

---

⚠️ چالش‌ها و انتقادات جدی:

🔻 ریسک بالای شناسایی اشتباه و کشتار غیرنظامیان
🔻 نقض آشکار حقوق بشر و نبود شفافیت قضایی
🔻 تبدیل عملیات ترور به فرآیند نیمه‌خودکار بر اساس نمره‌ تهدید تخمینی!
🔻 در برخی موارد، کل ساختمان‌ها نابود شده‌اند تنها به دلیل حضور یک نفر در آن

---

📢 افشاگری بزرگ رسانه‌ای
در مارس ۲۰۲۴، مجلاتی مثل +972 Magazine و The Guardian با کشته شدن چند سرباز اسرائیلی، جزئیات این سامانه و اشتباهات مرگبار آن را فاش کردند.

✅زیرنویس فارسی.
---

🎯 جمع‌بندی:
شبکه Lavender نمونه‌ای هشداردهنده از استفاده‌ی افراطی و غیرانسانی هوش مصنوعی در تصمیم‌گیری‌های مرگ‌بار است. مسأله‌ای که جامعه جهانی باید جدی بگیرد.

#هوش_مصنوعی #Lavender #AI #جنگ_غزه #ترور_خودکار #Gospel #نقض_حقوق_بشر #Israel #جنگ_و_هوش_مصنوعی

@rss_ai_ir

📉 آموزش مدل در یادگیری ماشین: تعادل بین Underfitting و Overfitting

در مسیر آموزش مدل‌های یادگیری ماشین، همیشه باید دنبال یک «نقطه تعادل» بین دقت بالا و تعمیم‌پذیری مناسب باشیم. تصویر زیر به‌خوبی سه وضعیت مختلف را نمایش می‌دهد:

---

🔵 مدل ضعیف و ساده Underfitting
وقتی مدل شما نتواند حتی روی داده‌های آموزشی عملکرد خوبی داشته باشد، دچار Underfitting شده‌اید.

📌 علائم:

* دقت پایین روی داده‌های آموزش و تست
* کاهش خطا بسیار کند است
* منحنی‌های خطای آموزش و اعتبارسنجی بسیار به هم نزدیک‌اند

🛠 راهکارها:

* استفاده از مدل‌های پیچیده‌تر (افزودن لایه در شبکه عصبی یا درخت‌های بیشتر در Random Forest)
* آموزش بیشتر (افزایش epochs)
* کاهش regularization (کاهش مقدار λ در L2 یا L1)
* اضافه‌کردن ویژگی‌های جدید یا مهندسی بهتر ویژگی‌ها (feature engineering)

---

🟠 مدل بیش‌از‌حد یادگرفته Overfitting
مدل بیش‌از‌حد خودش را با داده‌های آموزشی تطبیق داده و قدرت تعمیم به داده‌های جدید را از دست داده.

📌 علائم:

* خطای آموزش خیلی پایین، ولی خطای اعتبارسنجی بالا می‌رود
* شکاف زیاد بین منحنی Train و Validation
* عملکرد بد روی داده‌های جدید یا واقعی

🛠 راهکارها:

* استفاده از تکنیک‌های Regularization (مثل L1/L2، Dropout)
* کاهش پیچیدگی مدل
* افزایش داده با Data Augmentation
* استفاده از EarlyStopping
* استفاده از Cross-validation برای انتخاب مدل عمومی‌تر

---

🟢 — نقطه تعادل Best Fit
مدلی که هم روی داده‌های آموزشی و هم اعتبارسنجی عملکرد خوبی دارد.

📌 ابزارهای تشخیص خودکار نقطه تعادل:

*ابزار EarlyStopping: توقف خودکار آموزش زمانی که خطای اعتبارسنجی کاهش نمی‌یابد
* ابزار Learning Curve: رسم نمودار Train/Validation Loss برای پیدا کردن نقطه جدایی
* ابزار Cross-Validation: اعتبارسنجی با داده‌های مختلف برای تشخیص تعمیم بهتر

---

📌 نکته نهایی:
دقت بالا به‌تنهایی ملاک خوبی نیست. مدل خوب، مدلی‌ست که بتواند روی داده‌های جدید نیز عملکرد مطلوبی داشته باشد، نه فقط داده‌هایی که دیده.


🧠 با ما در مسیر حرفه‌ای شدن در یادگیری ماشین همراه باشید!

#MachineLearning #Overfitting #Underfitting #هوش_مصنوعی
🎓 @rss_ai_ir| آموزش‌های تخصصی و حرفه‌ای هوش مصنوعی

📌 ویدیوی آموزشی: درک مکانیزم Attention در ترنسفورمرها

اگر به دنبال درکی عمیق و بصری از نحوه کار «attention» در ترنسفورمرها هستید، این ویدیو از 3Blue1Brown دقیقاً همینه!

🔍 در این ویدیو خواهید دید:

❎ چطور ماتریس‌های Key و Query شباهت بین توکن‌ها (کلمات یا پچ‌های تصویر) را محاسبه می‌کنند
❎چطور ماتریس Value آمیخته با وزن‌های attention به ایجاد Embedding های غنی کمک می‌کند
❎ چرا attention اساس قدرت مدل‌های LLM و Vision Transformer است

♨️ این آموزش فوق‌العاده مناسب کسانیه که:

❇️ ساختار توجه (Self-Attention) رو بصری یاد بگیرن
❇️ درک بهتری از نقش Q، K و V در هر Head داشته باشن
❇️ مسیر فکری ترنسفورمرها (از جمله GPT و BERT) رو فرا بگیرن

❌♨️زیرنویس فارسی

#هوش_مصنوعی #ترنسفورمر #Attention #DeepLearning #3Blue1Brown #NLP #VL #آموزش_بصری
@rss_ai_ir

🎥 انقلاب در ساخت ویدیو با Act-Two از Runway!


🔮 دیگر برای ساخت ویدیوی حرفه‌ای، نیازی به دوربین و بازیگر نیست!
مدل Act-Two از شرکت Runway آمده تا مرز بین واقعیت و تخیل را از بین ببرد!

📌 چی هست Act-Two؟
یک مدل تولید ویدیوی پیشرفته با هوش مصنوعی که فقط با یک متن یا تصویر، ویدیوهایی با کیفیت بالا، حرکات طبیعی و افکت سینمایی تولید می‌کند — ادامه‌ای بر مدل Gen-2 اما بسیار هوشمندتر و خلاق‌تر!

---

✨ ویژگی‌های خیره‌کننده:
🔹 حرکات طبیعی کاراکترها و چهره‌ها
🔹 کنترل دقیق سبک، نورپردازی و دوربین
🔹 تولید ویدیوهایی بلندتر، با وضوح بالا
🔹 امکان روایت داستان چند مرحله‌ای

---

📍 مثال واقعی:
📝 «یک ربات آینده‌نگر در خیابانی نئون‌دار با باران، در سبک Blade Runner راه می‌رود»
👁فناوری Act-Two همین صحنه را به‌صورت یک ویدیوی سینمایی با افکت نور و باران و زاویه دوربین خلق می‌کند!

---

🎯 کاربردها:
✅ ساخت تیزر تبلیغاتی
✅ تولید فیلم کوتاه و انیمیشن
✅ بازسازی صحنه‌های تخیلی یا تاریخی
✅ تولید محتوای آموزشی، صنعتی یا هنری

---

با Act-Two، تخیل شما دیگر محدود به ذهن نیست آن را ببینید، بسازید، منتشر کنید.

📎 لینک تست: [https://runwayml.com]


@rss_ai_ir | #Runway #ActTwo #هوش_مصنوعی #AI_Video

🚀 هوش مصنوعی در کنار LoRaWAN، Zigbee و سایر پروتکل‌های IoT؛ ترکیب آینده‌ساز فناوری!


در دنیای اینترنت اشیاء (IoT)، انتخاب پروتکل بی‌سیم مناسب مهم است — اما وقتی این شبکه‌ها با هوش مصنوعی (AI) ترکیب شوند، همه‌چیز متحول می‌شود! 🌐🤖


---

🔌 مقایسه سریع پروتکل‌ها:

🔹 LoRaWAN
✅ برد بلند (تا ۱۰ کیلومتر)
✅ مصرف انرژی بسیار پایین
🎯 عالی برای جمع‌آوری داده‌های محیطی، کشاورزی، شهر هوشمند
🤖 هوش مصنوعی می‌تواند روی داده‌های LoRa تجزیه‌وتحلیل بلادرنگ انجام دهد (مثلاً تشخیص نشت آب، تحلیل الگوهای ترافیکی، پایش سلامت در روستاها)


---

🔹 Zigbee
✅ برد کوتاه تا متوسط (۱۰ تا ۱۰۰ متر)
✅ مصرف انرژی پایین، پشتیبانی از شبکه مش
🎯 مناسب برای خانه هوشمند و اتوماسیون
🤖 هوش مصنوعی در اینجا می‌تواند الگوهای رفتاری کاربران را یاد بگیرد، دما و روشنایی را هوشمند تنظیم کند، یا مصرف انرژی را بهینه‌سازی کند


---

🔹 Wi-Fi
✅ سرعت بالا ولی مصرف زیاد
🎯 مناسب برای کاربردهایی مثل دوربین، تشخیص چهره، کنترل زنده
🤖 مدل‌های بینایی ماشین مثل YOLO یا EfficientNet با Wi-Fi قابل پیاده‌سازی‌اند تا در Edge Device (مثلاً ESP32-CAM یا Jetson Nano) خروجی بلادرنگ بدهند


---

🔹 NB-IoT / LTE-M
✅ اتصال وسیع با پشتیبانی اپراتور
🎯 مناسب برای زیرساخت‌های پایش صنعتی، سیستم‌های سلامت از راه دور
🤖 هوش مصنوعی در مرکز سرور (Cloud AI) داده‌های NB-IoT را تحلیل می‌کند و تصمیمات خودکار اتخاذ می‌شود (مثلاً هشدار سریع برای نشت گاز)


---

💡 چرا ترکیب AI + IoT انقلابی است؟

داده‌ها از LoRa/Zigbee/WiFi دریافت می‌شوند

در Edge یا Cloud با AI تحلیل می‌شوند

نتیجه: تصمیم هوشمند، سریع، دقیق


📊 مثال واقعی: 🛰 حسگر LoRa دمای خاک را می‌فرستد
🧠 هوش مصنوعی در Edge یا Cloud پیش‌بینی می‌کند: «نیاز به آبیاری فردا نیست»
✅ نتیجه: صرفه‌جویی در منابع و انرژی


---

🧠 آینده IoT بدون هوش مصنوعی ناقص است!
ترکیب LoRaWAN + AI، یا Zigbee + AI = هوشمندی واقعی در هر پروژه!


@rss_ai_ir | #AI_IoT #EdgeAI #SmartDevices

📦✨ ساخت یک اتاق کامل با فقط یک جعبه IKEA؟!

تصور کن یک جعبه‌ی ساده وسط یک اتاق خالی قرار داره…
و در کمتر از ۸ ثانیه، کل اتاق تبدیل میشه به یک فضای دنج و زیبای اسکاندیناویایی!
همه چیز به کمک این پرامپت ساخته شده — انگار یه آگهی ۱۰۰ هزار دلاری ساختی، اونم فقط با هوش مصنوعی! 🤯

📽 اینم نمونه پرامپت کامل برای ساخت همچین ویدیویی با Veo 3:

metadata:
  prompt_name: "IKEA Empty Room Assembly"
  base_style: "cinematic, photorealistic, 4K"
  aspect_ratio: "16:9"
  room_description: "An empty, large, sunlit Scandinavian room with white walls and light wood floors."
  camera_setup: "A single, fixed, wide-angle shot. The camera does not move for the entire 8-second duration."
  key_elements:
    - "A sealed IKEA box with logo visible"
  assembled_elements:
    - "bed with white duvet"
    - "yellow IKEA throw blanket"
    - "bedside tables"
    - "lamps"
    - "wardrobe"
    - "shelves"
    - "mirror"

🧠 حالا نوبت توئه که اتاقت رو با هوش مصنوعی بچینی!
🔄 @rss_ai_ir

🤖 رباتWalker S2 : اولین ربات انسان‌نمای جهان با تعویض خودکار باتری!


📣 شرکت UBTECH Robotics از نسل جدید ربات انسان‌نمای خود با نام Walker S2 رونمایی کرد؛ مدلی انقلابی با قابلیت‌های منحصربه‌فرد برای تعامل، قدرت، و استقلال عملیاتی.


---

🦿 مشخصات فنی کلیدی Walker S2
▪️ قد: ۱۷۶ سانتی‌متر
▪️ وزن: ۷۳ کیلوگرم
▪️ سرعت حرکت: ۲ متر در ثانیه
▪️ ۵۲ درجه آزادی در مفاصل
▪️ زاویه چرخش بالاتنه: ۱۶۲ درجه
▪️ دسترسی افقی: ۱.۸ متر
▪️ توانایی حمل بار: تا ۱۵ کیلوگرم


---

🖐 دست رباتیک نسل چهارم (Gen-4)
این ربات به دو دست پیشرفته با ۱۱ درجه آزادی در هر دست مجهز است، همراه با ۶ سنسور لمسی.
🔹 توان گرفتن با یک انگشت: ۱ کیلوگرم
🔹 گرفتن کامل با دست: تا ۷.۵ کیلوگرم


---

🎧 تعامل صوتی و ادراکی پیشرفته
▪️ مجهز به ۴ میکروفون و ۲ بلندگو
▪️ پشتیبانی از مدل‌های زبانی (LLM) برای درک دستورات پیچیده
▪️ نمایشگر چهره ۴ اینچی گرد با قابلیت تعامل اجتماعی


---

🔋 سیستم هوشمند تعویض باتری
دارای دو باتری مجزا با قابلیت تعویض کاملاً خودکار است — تنها در ۳ دقیقه!
این ویژگی به ربات اجازه می‌دهد بدون توقف وظایف بحرانی، باتری خود را شارژ یا جایگزین کند.


---

👀 بینایی استریو RGB (مثل چشم انسان!)
سیستم دوچشمی RGB داخلی در سر ربات، امکان درک عمق و محیط را با دقتی مشابه بینایی انسان فراهم می‌سازد.


---

🧠 سیستم دوگانه هوش مصنوعی (BrainNet 2.0 + Co-Agents)
این معماری پیشرفته، به Walker S2 توانایی عملکرد کاملاً مستقل و نیز همکاری هماهنگ با سایر ربات‌ها را می‌دهد — گامی مهم به سوی ناوگان رباتیک!


---

🧩 موارد استفاده پیشنهادی:
خانه هوشمند | ربات خدماتی | صنعت | مراقبت از سالمندان | محیط‌های تحقیقاتی


---

#هوش_مصنوعی #ربات_انسان‌نما #رباتیک
@rss_ai_ir

💻 یادگیری فدرال (Federated Learning) چیست و چرا آینده‌ساز است؟


آیا تا به حال فکر کرده‌اید چگونه یک مدل هوش مصنوعی می‌تواند بدون دیدن مستقیم داده‌های شما آموزش ببیند؟
🔐 این دقیقاً همان کاری است که یادگیری فدرال انجام می‌دهد!


---

🔍 یادگیری فدرال چگونه کار می‌کند؟

1️⃣ حریم خصوصی محور: برخلاف روش‌های کلاسیک که همه داده‌ها به سرور مرکزی منتقل می‌شوند، در یادگیری فدرال داده‌ها روی دستگاه شما باقی می‌مانند.
✅ یعنی اطلاعات پزشکی، مکالمات، تصاویر یا داده‌های حساس هرگز از گوشی، لپ‌تاپ یا سیستم درمانی خارج نمی‌شوند.

2️⃣ یادگیری توزیع‌شده: هر دستگاه، نسخه‌ای از مدل AI را به‌صورت محلی آموزش می‌دهد.
📤 فقط به‌روزرسانی مدل (نه خود داده) به سرور مرکزی ارسال می‌شود.

3️⃣ ترکیب هوشمند نتایج: سرور مرکزی این به‌روزرسانی‌ها را از هزاران دستگاه جمع‌آوری و ترکیب می‌کند تا یک مدل قوی‌تر و عمومی‌تر بسازد.
📥 سپس نسخه بهبودیافته برای همه کاربران ارسال می‌شود.


---

🧠 کاربردهای کلیدی یادگیری فدرال
🔹 سلامت دیجیتال: آموزش مدل‌ها بر داده‌های بیماران بدون افشای اطلاعات شخصی
🔹 کیبورد گوشی: پیشنهاد هوشمند کلمات بدون ارسال پیام‌های شما
🔹 سیستم‌های مالی: تشخیص تقلب با حفظ امنیت مشتری‌ها


---

✨ یادگیری فدرال = هوش مصنوعی + حریم خصوصی + عملکرد توزیع‌شده
🔗 اگر به AI در پزشکی و امنیت داده علاقه دارید، ما را در آکادمی Med-AI دنبال کنید!

🎓 @rss_ai_ir | #FederatedLearning #PrivacyAI #MedicalAI