🌀 آینده مدل‌های زبانی در مسیر DiffusionLM؟

♻️مدل‌های زبانی مبتنی بر انتشار یا DiffusionLM به‌عنوان نسل جدید معماری‌های تولید متن، توجه محققان را به‌خود جلب کرده‌اند؛ به‌ویژه در شرایطی که داده‌های آموزشی محدود هستند و نیاز به استدلال عمیق‌تری وجود دارد.

♻️در معماری Diffusion، برخلاف مدل‌های اتورگرسیو (AR) که متن را به‌صورت گام‌به‌گام پیش‌بینی می‌کنند، فرآیند تولید شامل افزودن نویز به داده و سپس بازسازی آن به‌صورت تدریجی است. این ساختار امکان استفاده چندباره از داده (تا صدها بار) را فراهم می‌سازد، در حالی‌که مدل‌های AR معمولاً پس از چند ایپاک به اشباع می‌رسند.

📌 مزایای کلیدی DiffusionLM:

✳️توانایی استخراج اطلاعات عمیق‌تر از داده‌های محدود
✳️انعطاف بالا در کنترل ساختار و محتوای خروجی
✳️کارایی بهتر در سناریوهای reasoning و پاسخ به پرسش‌های ترکیبی
✳️قابلیت تعمیم بهتر به وظایف جدید با داده کم


♻️از منظر عملکرد، در سناریوهایی که داده‌ کم ولی منابع محاسباتی کافی هستند، مدل‌های Diffusion برتری محسوسی نسبت به مدل‌های سنتی AR دارند. اگرچه سرعت تولید متن در Diffusion پایین‌تر است، اما کیفیت و قابلیت هدایت‌پذیری خروجی به‌ویژه برای کاربردهایی مانند agentهای زبانی یا تولید محتوای دقیق‌تر، بسیار بالاست.

📚 مطالعهٔ کامل پژوهش:
🔗 arXiv:2507.15857 - DiffusionLM vs AR

——
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #مدل_زبانی #NLP #DiffusionLM #LLM #یادگیری_عمیق #Reasoning #AI

🤖 معرفی DeepCode: دستیار کدنویسی هوشمند با قدرت AI!

پلتفرم DeepCode یک ابزار انقلابی در حوزه برنامه‌نویسی با هوش مصنوعی است که سه قابلیت کلیدی و کاربردی را در اختیار توسعه‌دهندگان و پژوهشگران قرار می‌دهد:

🔬 Paper2Code
تبدیل مستقیم مقالات علمی به کد عملیاتی — مناسب برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های تحقیقاتی با سرعت بالا و بدون نیاز به تفسیر دستی مقالات!

🎨 Text2Web
تبدیل دستورات متنی ساده به صفحات وب کاملاً قابل استفاده (HTML/CSS/JS) — کافی‌ست بنویسید "یک فرم ورود با تم تیره" و DeepCode برایتان طراحی‌اش می‌کند.

⚙️ Text2Backend
ایجاد خودکار ساختارهای بک‌اند از روی زبان طبیعی — شامل مسیرهای API، مدل‌های داده و لاجیک سرور با استفاده از فریم‌ورک‌های محبوب.

این پروژه می‌تونه ابزار قدرتمندی برای پژوهشگران، دانشجویان و مهندسان نرم‌افزار باشه؛ مخصوصاً در مواقعی که زمان، مهم‌ترین عامل موفقیته! ⏱️✨


🔗 لینک‌های مرتبط:
مشاهده گیت‌هاب: https://github.com/HKUDS/DeepCode



#هوش_مصنوعی #کدنویسی_هوشمند #برنامه‌نویسی #پروژه #AI #Paper2Code #Text2Web #Text2Backend #DeepCode
——
@rss_ai_ir

🎯 انقلاب در رابط‌های مغز-کامپیوتر با فناوری عضله‌خوانی پیشرفته!

📡 پروژه‌ای نوآورانه از پژوهشگران دانشگاه Caltech و مؤسسه Nature
---
🧠 این پژوهش به‌تازگی در مجله معتبر Nature منتشر شده و هدف آن توسعه‌ی یک رابط عصبی-عضلانی غیرتهاجمی (non-invasive neuromotor interface) است که بتواند به‌صورت دقیق و سریع، حرکات دست و انگشتان را از طریق الکترومیوگرافی سطحی (sEMG) رمزگشایی کند—بدون نیاز به کاشت الکترود در بدن یا آموزش‌های پیچیده.
---

📦 اجزای سیستم:

1. مچ‌بند sEMG-RD با الکترودهای چندکاناله دقیق که فعالیت‌های عضلانی را با وضوح بالا ثبت می‌کند
2. کپسول پردازشگر تعبیه‌شده روی مچ‌بند برای تحلیل آنی سیگنال‌ها
3. وب‌کم و واسط گرافیکی برای تنظیم تمرین‌ها و تعامل با کاربر

4. تحلیل الگوهای زمانی-فضایی EMG برای تشخیص حرکات خاص مثل pinch، swipe، tap

---

🔍 کاربردها و توانایی‌ها:

✅ کنترل دقیق نشانگر موس با حرکت مچ دست
✅ تشخیص حرکات انگشتان (مثل pinch یا tap شست) با دقت بالا
✅ امکان نوشتن متن تنها با تصور نوشتن آن (رمزگشایی از سیگنال‌های عضلانی هنگام نوشتن ذهنی کلمات مثل “Cat”)
✅ بدون نیاز به کالیبراسیون فردی یا آموزش بلندمدت
✅ مناسب برای بیماران ناتوان حرکتی یا طراحی رابط‌های نسل آینده انسان-ماشین (HMI)

---

📊 دقت عملکرد:
مطالعه نشان داده این سیستم می‌تواند حرکات خاص را با دقت بیش از 95٪ تشخیص دهد و در سناریوهای واقعی (مثل نوشتن، حرکت مکان‌نما، تعامل لمسی مجازی) عملکردی قابل اتکا ارائه دهد.

---
📎 لینک مقاله اصلی در Nature:
https://www.nature.com/articles/s41586-025-09255-w

---
🔬 این پژوهش می‌تواند مسیر آینده‌ی ابزارهای کمکی پزشکی، رابط‌های مغز-ماشین، بازی‌های رایانه‌ای، و حتی سیستم‌های واقعیت افزوده را متحول کند.
——
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #علوم_پزشکی #سیگنال_زیستی #رابط_عصبی #Neurotech #EMG #BCI #مقاله_علمی

🎯 سیر تکامل YOLO: از YOLOv1 تا YOLOv12 – مروری بر تمام نسخه‌ها

الگوریتم YOLO (You Only Look Once) یکی از انقلابی‌ترین روش‌ها در تشخیص شیء (Object Detection) است که از سال ۲۰۱۵ تا امروز مسیر پرفراز و نشیبی را طی کرده. در این پست، نسخه‌به‌نسخه با ویژگی‌ها و کاربردهای YOLO آشنا می‌شیم:


---

🔹 YOLOv1 (2015):
اولین نسخه از YOLO توسط Joseph Redmon معرفی شد.
✔️ تصویر به گریدهای مساوی تقسیم می‌شد
✔️ در هر گرید، مختصات و کلاس شیء پیش‌بینی می‌شد
❌ دقت پایین در تشخیص اجسام کوچک
✅ سرعت بسیار بالا در inference


---

🔹 YOLOv2 / YOLO9000 (2016):
نسخه دوم با نام YOLO9000 قدرت تشخیص ۹۰۰۰ کلاس مختلف را داشت.
✔️ استفاده از Anchor Boxes برای بهبود پیش‌بینی
✔️ استفاده از Batch Normalization
✔️ امکان آموزش همزمان روی دیتاست‌های مختلف
✅ افزایش دقت نسبت به YOLOv1


---

🔹 YOLOv3 (2018):
تحولی بزرگ با backbone جدید (Darknet-53)
✔️ تشخیص چندمقیاسی (Multi-Scale Prediction)
✔️ دقت بالا در تشخیص اشیای کوچک
✔️ بدون استفاده از نرمال‌سازی پیشرفته مانند mish
✅ توازن عالی بین سرعت و دقت


---

🔹 YOLOv4 (2020):
ترکیب تعداد زیادی از تکنیک‌های مدرن بهینه‌سازی
✔️ استفاده از Cross-Stage Partial Networks (CSP)
✔️ بهره‌گیری از activation پیشرفته mish
✔️ به‌کارگیری SPP و augmentation حرفه‌ای
✅ بسیار محبوب در کاربردهای صنعتی


---

🔹 YOLOv5 (2020 - Ultralytics):
نسخه غیررسمی اما فوق‌العاده محبوب و متن‌باز
✔️ نوشته‌شده در PyTorch
✔️ بسیار سبک، مقیاس‌پذیر و قابل استقرار
✔️ پشتیبانی از export به ONNX، TensorRT، CoreML
✅ مناسب برای edge devices و deployment آسان


---

🔹 YOLOv6 (2022 - Meituan):
تمرکز بر بهینه‌سازی inference در کاربردهای صنعتی
✔️ استفاده از RepVGG در backbone
✔️ ساختار plug-and-play
✔️ عملکرد بهتر در دقت بالا و latency پایین
✅ مناسب برای deployment real-time


---

🔹 YOLOv7 (2022 - WongKinYiu):
یکی از دقیق‌ترین نسخه‌ها با طراحی نوآورانه
✔️ معرفی E-ELAN برای گسترش جریان ویژگی‌ها
✔️ پشتیبانی از taskهای متعدد (det, seg, pose)
✔️ افزایش FPS و کاهش latency
✅ دقت بالا در برابر نسخه‌های قبلی


---

🔹 YOLOv8 (2023 - Ultralytics):
نسخه‌ای کامل و مدرن برای تشخیص چندوظیفه‌ای
✔️ پشتیبانی از detection، segmentation، pose، و OBB
✔️ مدل‌های متنوع: v8n، v8s، v8m، v8l، v8x
✔️ API ساده، export آسان، آموزش سفارشی سریع
✅ مناسب برای اکثر نیازهای پروژه‌های بینایی ماشین


---

🔹 YOLOv9 (2024):
مدل‌های سبک‌تر با حفظ دقت بالا
✔️ استفاده از GELAN (Gradient Efficient Layer Aggregation Networks)
✔️ تمرکز بر کارایی بالا با منابع پایین
✔️ ترکیب سرعت inference و دقت مدل
✅ مناسب برای edge deployment با محدودیت منابع


---

🔹 YOLOv10 (2024):
حذف مرحله NMS برای استنتاج انتها به انتها
✔️ معرفی dual assignment برای حذف post-processing
✔️ معماری سریع و بدون افت دقت
✔️ inference ساده‌تر و سریع‌تر
✅ مناسب برای ربات‌ها و سامانه‌های real-time حساس


---

🔹 YOLOv11 (2024 اواخر):
جدیدترین نسخه از Ultralytics با طراحی ماژولار
✔️ معماری C3k2، PSA و SPPF-E
✔️ ترکیب بهترین ایده‌های v5 تا v10
✔️ پشتیبانی از تمام taskهای تصویری
✅ سرعت بالا، دقت بالا، و مناسب برای هر نوع کاربرد


---

🔹 YOLOv12 (2025):
نسخه نهایی تا امروز با بهبود چشمگیر در یادگیری، سرعت و دقت
✔️ بهبود زمان آموزش با طراحی مدرن
✔️ بهترین عملکرد در edge و cloud
✔️ انتشار رسمی در فوریه ۲۰۲۵
✅ ترکیب همه قابلیت‌های قبلی در قالب یک چارچوب نهایی


---

📌 راهنمای انتخاب نسخه مناسب برای پروژه‌ها:

📱 برای موبایل، رزبری‌پای و سیستم‌های محدود:
YOLOv5n / YOLOv8n / YOLOv9 / YOLOv11n

🧠 برای سگمنتیشن یا تشخیص اسکلت بدن (pose):
YOLOv8 / YOLOv11

⚡ برای سرعت بالا و real-time بدون افت دقت:
YOLOv10 / YOLOv9 / YOLOv7

🎓 برای آموزش سفارشی و توسعه‌پذیر:
YOLOv5 / YOLOv8 / YOLOv11


---
📌 پست رو با دوستان علاقه‌مند به بینایی ماشین و رباتیک به اشتراک بگذار 💡
#YOLO #تشخیص_شیء #بینایی_ماشین #هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #AI

@rss_ai_ir

🤖💥 پلتفرم MassGen؛ معماری چندعاملی برای همکاری بین مدل‌های هوش مصنوعی

پروژه MassGen یک چارچوب پیشرفته برای تعامل میان چندین عامل هوش مصنوعی (AI agents) است که با هدف تقسیم وظایف پیچیده میان مدل‌های مختلف طراحی شده است.
این سیستم با استفاده از هوش مصنوعی تعاملی و چندعاملی (collaborative AI)، امکان حل مسئله‌های سطح بالا را با همکاری مدل‌های متعدد فراهم می‌سازد.

🧩 ویژگی‌های کلیدی MassGen:

♻️هم‌افزایی بین مدل‌ها (model synergy)
♻️پردازش موازی وظایف پیچیده
♻️اشتراک دانش و تعامل چندعاملی
♻️ساخت اجماع (consensus) بین عامل‌ها
♻️نمایش زنده و گرافیکی از روند همکاری


📡 قابلیت اتصال به مدل‌های هوش مصنوعی برجسته مانند:

♻️Google Gemini
♻️OpenAI (مانند GPT)
♻️xAI Grok
♻️و همچنین پشتیبانی از ابزارهای سفارشی (Custom tools) و حالت تعاملی گفت‌وگو بین عامل‌ها.


✅ این پروژه برای توسعه‌دهندگان، محققان و علاقه‌مندان به سیستم‌های چندعاملی و تعامل بین مدل‌های زبانی می‌تواند بستری فوق‌العاده قدرتمند و قابل توسعه باشد.

🔗 سورس‌کد و اطلاعات بیشتر:
github.com/Leezekun/MassGen

——
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #MultiAgent #MassGen #سیستم_هوشمند #پروژه_AI #GPT #Gemini #Grok #مدل_چندعاملی #هوش_تعاملی

🌍✨ مدل ترجمه Qwen 3-MT منتشر شد؛ برترین عملکرد در کلاس خود!

تیم Qwen وابسته به Alibaba، با معرفی مدل جدید Qwen 3-MT گام بزرگی در حوزه ترجمه ماشینی برداشته است. این مدل چندزبانه، با دقت بالا و توانایی بی‌نظیر در فهم بافت زبانی، در صدر مدل‌های ترجمه خودکار قرار گرفته و در بنچمارک‌های معتبر، نتایج درخشانی به ثبت رسانده است. 🔥

🧠 این پیشرفت نشان‌دهنده‌ی نزدیک‌شدن به دنیایی بدون مرزهای زبانی است؛ جایی که افراد می‌توانند به زبان مادری خود صحبت کنند و سیستم، به‌صورت آنی ترجمه دقیق و طبیعی ارائه دهد — چه در متن، چه در گفتار.

🔍 مهم‌ترین ویژگی‌ها:

♻️دقت بالا در ترجمه متون تخصصی و محاوره‌ای
♻️پشتیبانی از زبان‌های متعدد
♻️عملکرد بهتر از مدل‌های قبلی مانند DeepSeek و SeamlessM4T در ارزیابی‌های رسمی
♻️طراحی‌شده با هدف استفاده در کاربردهای عمومی، صنعتی و پژوهشی


🔗 انتظار می‌رود Qwen 3-MT نقش مهمی در آینده تعامل بین‌المللی، آموزش، تجارت و توسعه هوش مصنوعی چندزبانه ایفا کند.

——
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #Qwen #ترجمه_ماشینی #LLM #مدل_زبانی #چندزبانه #Qwen3MT #AI_translation

🧠💻 آیا سخت‌افزار در نتایج شبکه‌های عصبی تفاوت ایجاد می‌کند؟

بسیاری تصور می‌کنند خروجی مدل‌های هوش مصنوعی فقط به داده و معماری وابسته است؛ اما حقیقت این است که نوع سخت‌افزار نیز می‌تواند نقش کلیدی در دقت، سرعت، و حتی انصاف الگوریتم ایفا کند.

🔸 سخت‌افزارهای ویژه مثل TPU و NPU: معماری‌هایی مانند TPU (Google) و NPU با دقت پایین‌تر (مثل INT8)، باعث افزایش سرعت پردازش و کاهش مصرف انرژی می‌شوند و برای مدل‌های سنگین مانند ترنسفورمرها و GPT بسیار بهینه هستند.

🔸 تفاوت GPU و CPU: آموزش شبکه‌های عصبی روی GPU گاهی تا ۱۰۰ برابر سریع‌تر از CPU است. ماجرای معروف AlexNet این حقیقت را برای همیشه در تاریخ یادگیری عمیق ثبت کرده است.

🔸 نویز محاسباتی و عدم‌قطعیت‌ها: جالب است بدانید برخی نویزهای کوچک محاسباتی روی GPU (بر خلاف CPU) می‌توانند گاهی حتی باعث بهبود دقت مدل‌ها شوند! البته برخی از این اثرات ممکن است ناشی از اشکالات نرم‌افزاری در فریم‌ورک‌ها باشد.

🔸 تأثیر بر عدالت الگوریتمی (Fairness): مطالعاتی نشان داده‌اند که حتی نوع GPU انتخابی می‌تواند در عملکرد مدل نسبت به گروه‌های اجتماعی مختلف اثر تبعیض‌آمیز یا ناعادلانه بگذارد!

🔸 مصرف انرژی و انتخاب پلتفرم: هر نوع مدل (CNN, RNN, Transformer) نیاز به سخت‌افزار مناسب خود دارد. در دستگاه‌های موبایل، NPU با مصرف پایین بهترین گزینه است.

📎 مطالعه پیشنهادی: arxiv.org/abs/2312.03886 – اثر انتخاب سخت‌افزار بر عدالت مدل‌ها
arxiv.org/abs/1907.10701 – مقایسه CPU, GPU, TPU
Tom’s Hardware – حمله خطرناک GPUHammer به دقت مدل‌ها


——
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #AI_Hardware #GPU #TPU #NeuralNetwork #امنیت #fairness

🧠 تحلیل تخصصی NCS2؛ مغز هوش مصنوعی در لبه پردازش

---

در کاربردهای صنعتی و رباتیکی که سرعت، مصرف انرژی پایین و عدم وابستگی به اینترنت اهمیت بالایی دارد، استفاده از شتاب‌دهنده‌های سبک مثل Intel Neural Compute Stick 2 (یا به‌اختصار NCS2) یک انتخاب هوشمندانه‌ست. این ابزار با چیپ قدرتمند Myriad X و پشتیبانی از اکوسیستم **OpenVINO™**، اجرای سریع و کم‌هزینه‌ی مدل‌های یادگیری عمیق را روی هر دستگاهی با پورت USB ممکن می‌سازد 🚀

---

🔍 ویژگی‌های کلیدی NCS2:
✅ شتاب‌دهنده عصبی کم‌مصرف و مستقل از GPU
✅ اجرای real-time مدل‌های هوش مصنوعی
✅ سازگاری با مدل‌های TensorFlow، PyTorch و Caffe
✅ مناسب برای رزبری‌پای، لپ‌تاپ و سیستم‌های تعبیه‌شده
---

🔬 مزایای NCS2 در Edge AI:
📌 پردازش آفلاین در لبه
📌 کاهش چشم‌گیر latency
📌 حذف نیاز به ارسال داده به سرور
📌 کاربردی در IoT، بینایی ماشین، رباتیک صنعتی
---
⚠️ محدودیت‌ها:
🔸 محدودیت حافظه (برای مدل‌های سنگین مناسب نیست)
🔸 فقط مناسب inference، نه training
🔸 نیاز به تبدیل مدل‌ها به فرمت IR

---

📢 اگر روی پروژه‌ای مثل ربات بینایی، تشخیص چهره یا هوش مصنوعی در ویدیوهای صنعتی کار می‌کنی و به‌دنبال راهکاری سبک، سریع و ارزان هستی، NCS2 یکی از بهترین گزینه‌های ممکنه! 💡


لینک1
لینک 2
---

#هوش_مصنوعی #EdgeAI #یادگیری_عمیق #OpenVINO #NCS2 #Intel #رباتیک #بینایی_ماشین #AI #رزبری_پای #Inference

📡 کانال ما رو دنبال کن:
🔗 https://t.iss.one/rss_ai_ir

🎥 بررسی تخصصی ویدیوی
Score-based Diffusion Models | Generative AI Animated


---

مدل‌های انتشار (Diffusion) به یکی از دقیق‌ترین و پیشرفته‌ترین روش‌ها در تولید داده‌های مصنوعی با کیفیت بالا تبدیل شده‌اند. این ویدیو با زبان انیمیشنی مفاهیم مدل‌های Score-based Diffusion را به‌شکل حرفه‌ای و قابل فهم نمایش می‌دهد 🚀

---

🔍 مهم‌ترین نکات این مدل‌ها:
🧠 فرایند یادگیری با افزودن نویز به داده‌ها و سپس حذف نویز
🎯 کنترل دقیق‌تر نسبت به GAN در تولید محتوا
🖼 کاربرد در تولید تصویر، بازسازی داده، طراحی هوشمند

---

⚙️ مزایا:
✔️ کیفیت بالا در خروجی
✔️ پایداری بهتر نسبت به GAN
✔️ مناسب برای پروژه‌های دقیق و خلاقانه

⚠️ محدودیت‌ها:
🔸 زمان آموزش زیاد
🔸 نیازمند منابع سخت‌افزاری بالا
🔸 حساس به تنظیمات مدل

---

💡 اگر به Generative AI علاقه‌مند هستی یا پروژه‌ای در زمینه بازسازی تصویر، طراحی صنعتی یا تولید داده مصنوعی داری، این مدل‌ها یک انتخاب آینده‌دار و بسیار کاربردی هستن.
ویدیوی کامل رو از این لینک ببین:
📺 https://www.youtube.com/watch?v=lUljxdkolK8

❌♨️زیرنویس فارسی
---

#هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #DiffusionModel #ScoreBased #GenerativeAI #مدل_انتشار #OpenAI #AIResearch #پردازش_تصویر #تولید_داده

📡 کانال تخصصی ما:
🔗 https://t.iss.one/rss_ai_ir

🧠 چه زمانی باید از یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning) استفاده کنیم؟
@rss_ai_ir

---

یادگیری چندوظیفه‌ای یا Multi-Task Learning (MTL) یکی از رویکردهای قدرتمند در یادگیری ماشین است که با آموزش هم‌زمان چند وظیفه مرتبط، باعث بهبود دقت، تعمیم‌پذیری و کاهش overfitting می‌شود. اما آیا همیشه استفاده از آن منطقی است؟ نه! فقط در شرایط خاصی باید سراغ MTL رفت. 👇

---

✅ ۱. وجود چند هدف مرتبط (Correlated Tasks):
اگر چند خروجی یا برچسب در داده‌ها داری که به‌صورت مفهومی یا آماری به هم وابسته‌اند (مثل تشخیص سن، جنسیت و حالت چهره)، یادگیری هم‌زمان آن‌ها می‌تونه باعث بهبود عملکرد همه وظایف بشه.

---

✅ ۲. کمبود داده برای برخی وظایف:
وقتی داده کافی برای یک وظیفه نداری ولی برای وظیفه‌های مرتبط داده موجوده، MTL به مدل کمک می‌کنه از دانش وظایف دیگر برای بهبود یادگیری استفاده کنه.

---

✅ ۳. جلوگیری از Overfitting در وظایف کوچک:
با اشتراک‌گذاری پارامترها بین وظایف، مدل از حافظه بیش‌از‌حد روی یک وظیفه خاص جلوگیری می‌کنه و بهتر تعمیم می‌یابد.

---

✅ ۴. اشتراک ساختار در ورودی یا ویژگی‌ها:
در مسائلی که ویژگی‌های ورودی بین چند وظیفه مشترک است (مثلاً یک تصویر ورودی برای چند برچسب مختلف)، پیاده‌سازی یک معماری MTL بسیار مؤثر است.

---

✅ ۵. نیاز به بهره‌وری در منابع:
به‌جای آموزش چند مدل جداگانه، یک مدل MTL می‌تونه چندین وظیفه را هم‌زمان با منابع محاسباتی کمتر انجام دهد.

---

⚠️ چه زمانی استفاده نکنیم؟
🔸 زمانی که وظایف کاملاً بی‌ربط یا متضادند
🔸 وقتی یکی از وظایف به دقت بسیار بالا نیاز دارد و باقی فقط مزاحمند
🔸 وقتی داده‌ها در فرمت و توزیع بسیار متفاوت هستند

---

📊 یادگیری چندوظیفه‌ای می‌تونه یک استراتژی فوق‌العاده باشه، اما فقط وقتی درست به‌کار بره!

#یادگیری_چندوظیفه‌ای #MultiTaskLearning #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #MachineLearning #DeepLearning #DataScience #MTL

📡 کانال ما رو دنبال کن:
🔗 https://t.iss.one/rss_ai_ir

🎯 موشک‌ها برای اجرای هوش مصنوعی از چه ماژول‌ها و بردهایی استفاده می‌کنن؟
@rss_ai_ir

---

در سیستم‌های هدایت پیشرفته موشک‌ها، ترکیب سخت‌افزارهای مقاوم، سنسورهای دقیق و الگوریتم‌های هوش مصنوعی نقش حیاتی داره. اگر در حوزه رباتیک نظامی یا سیستم‌های ناوبری هوشمند کار می‌کنی، این معماری‌ها رو باید بشناسی: 👇

---

🧭 1. سیستم ناوبری داخلی (INS):
استفاده از شتاب‌سنج‌های فوق‌دقیق مثل PIGA برای تشخیص دقیق موقعیت، بدون نیاز به GPS. این حسگرها در موشک‌های استراتژیک برای حفظ دقت در مسیر بسیار مهم هستن.

---

🧠 2. کامپیوتر هدایت پرواز:
پردازش لحظه‌ای مسیر و اصلاح زاویه پرواز با استفاده از کامپیوترهای نظامی مثل D-17B یا D37D. این واحد، قلب تصمیم‌گیری موشک در طول پروازه.

---

⚙️ 3. پردازش هوش مصنوعی (AI Processor):
بردهایی مثل Xilinx Zynq UltraScale+ یا Intel Movidius Myriad X در نقش پردازنده تصویری برای شناسایی هدف، تحلیل مسیر و اجرای الگوریتم‌های یادگیری عمیق به‌کار می‌رن.

---

🌍 4. هدایت با کمک نقشه‌برداری تصویری (TERCOM/DSMAC):
در موشک‌های کروز، تطبیق نقشه زمین یا تصاویر ماهواره‌ای با محیط واقعی پرواز برای دقت در هدف‌گیری استفاده میشه. این فناوری‌ها به هوش مصنوعی دید کامپیوتری وابسته‌ان.

---

🤖 5. الگوریتم‌های هوشمند هدایت و کنترل:
مدل‌های یادگیری ماشینی برای تصمیم‌گیری سریع، پیش‌بینی مسیر دشمن، ردیابی هدف متحرک و جلوگیری از خطاهای ناگهانی، بخش مهمی از هدایت هوشمند مدرن رو شکل می‌دن.

---

💬 اگر روی پروژه‌هایی مثل پهپاد، ربات‌ پرنده، یا هدایت پیشرفته کار می‌کنی، شناخت این معماری‌ها برای طراحی پایدار و دقیق ضروریه.🚀

#موشک_هوشمند #هوش_مصنوعی #هدایت_موشک #INS #FPGA #TERCOM #DSMAC #AIinDefense #رباتیک_نظامی #سیستم_هدایت

📡 برای تحلیل‌های تخصصی:
🔗 https://t.iss.one/rss_ai_ir

🧠 تشخیص چهره با DeepFace؛ کتابخانه‌ای قدرتمند برای Python
---

کتابخانه‌ی DeepFace یک ابزار سبک اما پیشرفته برای تشخیص چهره و تحلیل ویژگی‌های صورت مثل سن، جنسیت، احساس و نژاد در زبان پایتون است. این فریم‌ورک به‌طور هوشمند مدل‌های قدرتمندی مانند:
🔹 VGG-Face
🔹 FaceNet
🔹 ArcFace
🔹 Dlib
🔹 OpenFace
و سایر مدل‌های SOTA را پوشش می‌دهد 🚀

---

📌 مراحل استاندارد تشخیص چهره شامل:
✔️ تشخیص چهره (Detect)
✔️ هم‌ترازسازی (Align)
✔️ نرمال‌سازی (Normalize)
✔️ استخراج ویژگی (Represent)
✔️ تأیید هویت (Verify)

و DeepFace همه‌ی این مراحل را تنها با یک خط کد انجام می‌دهد!

---

📊 دقت عملکرد:
🔬 آزمایش‌ها نشون دادن مدل‌های DeepFace به دقتی بالاتر از انسان‌ها در شناخت چهره دست پیدا کردن (بیش از 97.5٪)!

---

📥 نصب آسان:
فقط کافیه این دستور رو اجرا کنی:
`bash
pip install deepface

🌐 لینک گیت‌هاب برای اطلاعات بیشتر و مستندات:
🖥 https://github.com/serengil/deepface


---

#تشخیص_چهره #یادگیری_عمیق #پایتون #FaceRecognition #DeepLearning #Python #ComputerVision #DeepFace

📡 برای آموزش‌های تخصصی هوش مصنوعی:
🔗 https://t.iss.one/rss_ai_ir

🧠 تحلیل تخصصی دیدگاه ماسایوشی سان درباره ابرهوش مصنوعی (ASI)

---

✳️در کنفرانس SoftBank World، ماسایوشی سان اعلام کرد که تمرکز بر هوش مصنوعی عمومی (AGI) تنها یک مرحله گذار است؛ آنچه پیش‌روی بشر قرار دارد، ظهور ابرهوش مصنوعی (ASI) تا سال ۲۰۳۵ است. این سطح از هوش، توان محاسباتی‌ای بین ۱۰۰۰ تا ۱۰۰۰۰ برابر یک انسان نابغه خواهد داشت.

---

📌 تفاوت بنیادین بین AGI و ASI از دیدگاه سان:
هوش عمومی (AGI) تنها توانایی انجام وظایف انسانی را دارد. اما ASI سیستمی است با قدرت تصمیم‌گیری، درک موقعیتی و حافظه‌ای که از مجموع کل انسان‌ها پیشی می‌گیرد.

---

📊 تغییر راهبرد SoftBank در مسیر ASI:
ماسایوشی سان مأموریت شرکت خود را ارائه زیرساخت‌های نرم‌افزاری، سخت‌افزاری و انرژی برای توسعه ابرهوش می‌داند.
او SoftBank را صرفاً یک VC یا اپراتور نمی‌داند، بلکه آن را پلتفرمی می‌بیند برای ورود تمدن بشری به عصر غیرزیستی.

---

🚀 پروژه بزرگ Izanagi:
سان در حال راه‌اندازی یک پروژه سرمایه‌گذاری ۱۰۰ میلیارد دلاری برای ساخت تراشه‌های مخصوص ASI است. این تراشه‌ها قرار است رقیب مستقیم NVIDIA شوند، با توان پردازش فوق‌سنگین، مصرف انرژی بهینه، و مقیاس‌پذیری بالا برای مدل‌های self-evolving.

---

🌍 پیامدهای ظهور ASI از نگاه سان:
✔ حل چالش‌های پزشکی، زیست‌محیطی و امنیتی
✔ ایجاد ساختارهای صنعتی خودکار و بازتعریف صنایع
✔ همزیستی انسان با سیستم‌های فوق‌هوشمند

---

📢 سان هشدار می‌دهد: هر کس در توسعه ASI مشارکت نکند، مانند ماهی طلایی در تنگ از دنیای بیرون عقب می‌ماند.

---

#هوش_مصنوعی #ASI #AGI #ماسایوشی_سان #Izanagi #SoftBank #ابرهوش #AI2035 #فناوری_آینده

📡 برای تحلیل‌های تخصصی هوش مصنوعی:
🔗 https://t.iss.one/rss_ai_ir

🔰 معرفی تخصصی نور از پشت (Back Light) در سیستم‌های بینایی ماشین

---

✳️در نورپردازی صنعتی، یکی از مؤثرترین روش‌ها برای تشخیص لبه‌ها و ابعاد دقیق اجسام، استفاده از نور از پشت یا Back Light است. این روش در تصویر‌برداری با کنتراست بالا، خصوصاً در کاربردهای اندازه‌گیری و کنترل کیفیت بسیار مؤثر عمل می‌کند.

---

💡 تفاوت مدل حرفه‌ای و معمولی Back Light در چیست؟
♻️در نسخه حرفه‌ای، پرتوهای نوری به‌صورت کاملاً مستقیم و یکنواخت ساطع می‌شوند، در حالی که در نسخه معمولی، پخش نور دارای انحراف است و لبه‌های دقیق تصویر ممکن است دقت کمتری داشته باشند.

---

✅ ویژگی‌های کلیدی نور از پشت:

● ایجاد حداکثر کنتراست بین شی و پس‌زمینه
● ایده‌آل برای اندازه‌گیری دقیق، تشخیص سوراخ یا شیار در اجسام
● تبدیل تصویر به شَبَح (Silhouette) ساده برای تحلیل سریع‌تر
● مناسب برای خطوط تولید با سرعت بالا
● قابل‌استفاده برای تشخیص عیوب در اجسام نیمه‌شفاف
❌ جزییات سطحی در این نوع نورپردازی قابل مشاهده نیست
❌ برای قطعات پیچیده یا چندبخشی، Back Light ممکن است مناسب نباشد

---

📌 این روش یکی از استانداردهای کاربردی در بینایی ماشین صنعتی است، اما انتخاب درست آن بسته به شکل قطعه، جنس، سرعت خط تولید و نوع نقص موردنظر اهمیت زیادی دارد.

#بینایی_ماشین #Backlight #تصویر_برداری_صنعتی #نورپردازی_ماشین #کنترل_کیفیت #هوش_مصنوعی #اتوماسیون_صنعتی #پردازش_تصویر

📡 برای تحلیل‌های تخصصی بینایی ماشین :
🔗 https://t.iss.one/rss_ai_ir

🚦 ابزار جدید MIT برای یادگیری تقویتی در ترافیک هوشمند: IntersectionZoo

---

✅دانشگاه MIT در تیرماه ۲۰۲۵ از بنچمارکی پیشرفته به نام IntersectionZoo رونمایی کرد؛ ابزاری تحول‌آفرین برای ارزیابی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL) در سناریوهای واقع‌گرایانه ترافیکی.
---
✅این ابزار شامل بیش از ۱ میلیون سناریوی واقعی تقاطع شهری است و به‌طور خاص بر روی دو کاربرد مهم تمرکز دارد:
✔️ بهینه‌سازی رانندگی برای کاهش مصرف انرژی (eco-driving)
✔️ کنترل چندعاملی (multi-agent RL) در محیط‌های پویا

---
✅ویژگی منحصربه‌فرد IntersectionZoo این است که برخلاف اغلب بنچمارک‌های قبلی، موضوع تعمیم‌پذیری (Generalization) را هدف قرار داده است. یعنی بررسی می‌کند آیا یک عامل یادگیرنده که در یک تقاطع خاص آموزش دیده، در شرایط جدید مثل اضافه شدن دوچرخه‌سوار یا تغییر چراغ راهنمایی هم می‌تواند تصمیم درست بگیرد یا خیر.
---

✅بر اساس سخنان پروفسور کَتی وو (Cathy Wu) از MIT:
«هدف ما فقط تست دقت نبود، بلکه می‌خواستیم بدانیم آیا RL واقعاً می‌تونه در شرایط دنیای واقعی مثل ترافیک شهری، مصرف انرژی و آلودگی را کاهش بده؟ و پاسخ این سوال فقط با تست پایداری و تعمیم‌پذیری ممکنه.»
---

✅این بنچمارک می‌تواند در حوزه‌های زیر نقش کلیدی ایفا کند:
🔹 شهرهای هوشمند
🔹 کنترل تطبیقی چراغ‌های راهنمایی
🔹 خودروهای خودران
🔹 ربات‌های لجستیکی در محیط‌های پیچیده
---
لینک‌های رسمی و منابع:
📄 توضیحات رسمی: MIT News –
💻 کد و مستندات:
link
📘 مقاله کامل:
link
---
#یادگیری_تقویتی #هوش_مصنوعی #RL #کنترل_هوشمند #رباتیک #شهر_هوشمند #MIT #IntersectionZoo #اکو_درایوینگ

📡 برای تحلیل‌های تخصصی از ابزارها و پژوهش‌های روز AI:
🔗 https://t.iss.one/rss_ai_ir

⚙️ چالش بزرگ طراحی سیستم سورتینگ صنعتی با هوش مصنوعی
@rss_ai_ir

---

✅در یک سیستم بینایی ماشین صنعتی که با سرعت بالا مواد معدنی را تفکیک می‌کند، ترکیبی از چالش‌های نرم‌افزاری، سخت‌افزاری، نوری و کنترلی وجود دارد. اگر بخواهی چنین سیستمی بسازی، باید بتوانی به این پرسش‌ها پاسخ بدهی 👇

---

❓ سوالات نرم‌افزاری و بینایی ماشین:

1️⃣ کدام مدل یادگیری عمیق (مثل YOLO، MobileNet، EfficientNet) برای تشخیص لحظه‌ای مواد معدنی در محیط صنعتی بهترین گزینه است؟
2️⃣ در شرایطی که مواد اولیه بسیار متنوع‌اند، چطور باید مدل را آموزش داد تا دچار کاهش دقت (Overfitting یا Underfitting) نشود؟
3️⃣ آیا از سیستم یادگیری آنلاین (Online Learning) برای بهبود مدل در طول زمان استفاده می‌کنی؟
4️⃣ دقت قابل قبول برای سورتینگ در صنعت معدن چقدر است؟ آیا 90٪ کافی است یا باید بالاتر باشد؟

---

🔩 سوالات سخت‌افزاری و کنترلی:

5️⃣ چه ماژول پردازشی می‌تواند در کمتر از ۵۰ میلی‌ثانیه تصویر را دریافت، پردازش و فرمان صادر کند؟ (مثل Jetson AGX Orin، Intel Movidius، یا FPGA)
6️⃣ چه نوع دوربین صنعتی با نرخ فریم بالا و تحمل شرایط گردوغبار مناسب این محیط است؟
7️⃣ برای نورپردازی صحیح سنگ‌ها، کدام روش بهتر است؟ Backlight یا Dome Light یا ترکیبی؟
8️⃣ سیستم جداسازی سریع با چه مکانیسمی کارایی بهتر دارد؟ جت هوا؟ مکانیکی؟ یا ترکیبی؟
9️⃣ آیا باید از سیستم کنترل بلادرنگ (Real-Time Controller) برای همگام‌سازی تصمیم و عملگر استفاده شود؟
🔟 در صورت افت دما یا نوسان برق صنعتی، چطور عملکرد سیستم حفظ می‌شود؟ آیا باید حفاظت سخت‌افزاری هم در نظر گرفت؟

---

🧠 اگر در این حوزه کار کردی یا ایده‌ای داری، در کامنت‌ها پاسخ بده و دیدگاه تخصصی خودت رو بنویس.
منتظریم ببینیم از کجا شروع می‌کنی و چه راه‌حل‌هایی مدنظرته 🔧👇

---

#هوش_مصنوعی #بینایی_ماشین #سورتینگ_معدنی #پردازش_تصویر #سخت_افزار_AI #یادگیری_عمیق #اتوماسیون_صنعتی #AIinIndustry #Jetson #RealTime #چالش

📡 بحث‌های تخصصی بیشتر در:
🔗 https://t.iss.one/rss_ai_ir