⚡️ مدل جدید Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct معرفی شد!

نسخه‌ای قدرتمند و بهینه‌شده از خانواده Qwen3-Coder برای تولید هوشمندانه کد:

🔹 دقت بالا در تولید کد + سرعت رعدآسا
🔹 حافظه کانتکست: 256K (و تا 1M با تکنیک YaRN)
🔹 ترکیب آموزش اولیه و پس‌آموزش
🔹 ۳۰.۵ میلیارد پارامتر (با ۳.۳ میلیارد پارامتر فعال)
🔹 مدل Mixture of Experts با ۱۲۸ متخصص (فقط ۸ فعال در هر مرحله → کارایی بیشتر)
🔹 بهینه‌شده برای زبان‌های Qwen Code, Cline, Roo Code, Kilo Code و...
🔹 پشتیبانی از فراخوانی توابع (function calling) و اجرای Agentها

🔐 لایسنس: Apache 2.0 (کاملاً متن‌باز)

---

🎯 نسخه‌ای عالی برای توسعه‌دهندگان، پروژه‌های LLM و کاربردهای برنامه‌نویسی حرفه‌ای.

📥 لینک‌ها:
💬 گفت‌وگو با مدل: [chat.qwen.ai](https://chat.qwen.ai)
🤗 HuggingFace: (https://hf.co/Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct)
🔧 سورس کد: (https://github.com/QwenLM/qwen-code)
🌐 ModelScope: (https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct)

📡 @rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #برنامه_نویسی #Qwen #opensource #LLM #کدژنراتور #AI

🤖 دستیار هوشمند دسکتاپ با قدرت AI: Neural Agent

یک پروژه متن‌باز فوق‌العاده که کنترل کامل سیستم شما را به یک عامل هوشمند می‌سپارد!

✨ امکانات برجسته:
🔹 جستجوی فایل‌ها، وب‌گردی، پر کردن فرم‌ها، ارسال ایمیل و ده‌ها وظیفه‌ی دیگر
🔹 پشتیبانی از مدل‌های قدرتمند مانند Claude، GPT-4، Azure OpenAI و Bedrock
🔹 رابط کاربری مینیمال و یک نوار فرمان ساده برای اجرای سریع دستورات
🔹 نصب آسان با API کاربردی و راهنمای گام‌به‌گام

📦 در حین کدنویسی، طراحی یا تفکر، کارهای روتین را به عامل هوشمند بسپارید.

📥 دریافت از گیت‌هاب:
👉 [github.com/withneural/neuralagent](github)

📡 @rss_ai_ir
\#هوش_مصنوعی #عامل_هوشمند #NeuralAgent #کامپیوتر #دستیار_دیجیتال #opensource

📢 اگه به هوش مصنوعی علاقه داری، دیگه وقتشه جدی بگیری!

🚀 سرعت رشد هوش مصنوعی به‌قدری بالاست که هر روز ابزارها، مدل‌ها و فرصت‌های جدیدی معرفی می‌شن. از مدل‌های مولد متن و تصویر گرفته تا عامل‌های خودمختار و پردازش زنده ویدیو — دنیا داره عوض میشه!

🧠 کسانی که امروز یاد می‌گیرن، فردا سازنده‌ی مسیر آینده هستن. مهم نیست برنامه‌نویس باشی یا فقط کنجکاو، این موج فرصتیه که نباید از دستش بدی.

✅ از همین امروز: – یادگیری پایه‌های AI و یادگیری ماشین رو شروع کن
– با ابزارهای مولد مثل ChatGPT، Midjourney، Runway کار کن
– و هر روز فقط ۳۰ دقیقه وقت بذار برای یادگیری

🔒 عقب موندن از این تحول، مثل جا موندن از اینترنت در دهه ۹۰ـه!

📡 دنبال کن @rss_ai_ir برای آموزش‌ها، اخبار داغ و مسیر یادگیری منظم برای ورود به دنیای AI
🌍 آینده از آنِ کسانی‌ست که از همین حالا شروع می‌کنن.

#هوش_مصنوعی #AI #آینده_کار #یادگیری #فناوری #chatgpt #ماشین_لرنینگ

🔍 چطور با هوش مصنوعی همگام شویم؟ با ذهنیت T-Shaped!

💡 لازم نیست در همه زمینه‌های هوش مصنوعی استاد باشید! کافیست یک متخصص T-Shaped باشید:

📏 یعنی چی؟

🔹 خط افقی T: آشنایی کلی با حوزه‌های مختلف هوش مصنوعی (یادگیری ماشین، بینایی ماشین، NLP، شبکه‌های عصبی، الگوریتم‌ها و...)
🔹 خط عمودی T: تخصص عمیق در یک یا دو زمینه که به کار و علاقه‌تان مربوط است (مثلاً بینایی ماشین صنعتی یا مدل‌سازی زبانی)

🎯 چرا این مدل مفید است؟

✅ به‌روز ماندن در یک دنیای سریع‌التغییر
✅ همکاری مؤثر با تیم‌های چند‌تخصصی
✅ یادگیری سریع‌تر تکنولوژی‌های جدید

🤖 مثال واقعی:
اگر در بینایی ماشین عمیق هستید، خوب است با زبان‌های برنامه‌نویسی، یادگیری عمیق، دیتابیس، و حتی اصول UX* هم آشنا باشید تا پروژه‌های واقعی را بهتر اجرا کنید.

🚀 پس لازم نیست همه‌چیزدان باشید، بلکه هوشمندانه یاد بگیرید:
پهن بیاموز، عمیق نفوذ کن.

@rss_ai_ir — همراه هوش‌های آینده‌شناس 💼🧠

📦🧠 چگونه پروژه‌های چندفایلی را به درستی برای بات‌های هوش مصنوعی ارسال کنیم؟
(راهنمای کامل برای همکاری مؤثر با مدل‌های زبانی هوشمند)

---

فرض کن یک پروژه واقعی داری که شامل این فایل‌هاست:

✅ فایل اصلی اجرا: main.py
✅چند ماژول کمکی مثل: utils.py, processor.py, data_loader.py
✅ فایل‌های تنظیمات یا مدل: config/settings.yaml, models/model.pt
✅ و شاید فایل‌هایی برای رابط کاربری، دیتابیس یا نمونه‌داده

🧠 بات‌های هوشمند مثل ChatGPT زمانی می‌توانند دقیق کمک کنند که تصویر کامل و منظم از پروژه در اختیارشان باشد.

---

✅ نکات مهم برای ارسال مؤثر پروژه:

1. 📁 ساختار پروژه را کامل بنویس

قبل از ارسال، نمای کلی پوشه‌ها و فایل‌ها را مشخص کن. مثلاً:

project/
├── main.py
├── processor.py
├── utils/
│   └── helpers.py
├── config/
│   └── settings.yaml
├── models/
│   └── model.pt
└── data/
    └── sample.csv

🔸 با این کار، بات بهتر متوجه می‌شود هر فایل چه نقشی دارد.

---

2. 🗜 تمام فایل‌ها را در یک فایل ZIP قرار بده

اگر فقط یک فایل بفرستی، مثلاً main.py`، بات نمی‌تواند محتوای فایل‌های دیگر مثل `utils.py را تحلیل کند.

✅ پیشنهاد حرفه‌ای: همه فایل‌های پروژه را زیپ کن و به صورت یکجا ارسال کن.

---

3. ✍️ نقش هر فایل را در پیام توضیح بده

برای مثال:

* main.py: نقطه شروع اجرا
* processor.py: کد پردازش تصویر
* helpers.py: توابع کمکی عمومی
* settings.yaml: پارامترهای تنظیمات مسیرها و متغیرها

🔸 این توضیح باعث می‌شود بات سریع‌تر متوجه وابستگی‌ها شود.

---

4. 🧩 سوال خود را دقیق، شفاف و متمرکز بنویس

❌ اشتباه رایج: «چرا کدم کار نمی‌کنه؟»
✅ روش درست:
«در تابع process_image() وقتی تصویر خالی باشد، برنامه کرش می‌کند. لطفاً بررسی کن چرا این اتفاق می‌افتد.»

---

5. 🧪 اگر خطا یا خروجی خاصی داری، حتماً ضمیمه کن

مثلاً:
«وقتی main.py را اجرا می‌کنم این خطا را می‌گیرم:
TypeError: 'NoneType' object is not iterable»

---

6. ⚙️ نسخه پایتون و کتابخانه‌ها را بنویس

برای مثال:

* Python 3.10
* OpenCV 4.8.0
* TensorFlow 2.12.0

🔸 مشخص بودن نسخه‌ها از ناسازگاری‌های احتمالی جلوگیری می‌کند.

---

🎯 جمع‌بندی نهایی:

✅ اگر می‌خواهی بات هوشمند دقیق کمک کند:

1️⃣ کل پروژه را زیپ کن
2️⃣ ساختار پوشه‌ها و فایل‌ها را بنویس
3️⃣ سوالت را واضح و متمرکز مطرح کن
4️⃣ نسخه‌های مورد نیاز را مشخص کن

---

📌 این روش فقط برای بات‌ها نیست؛ برای ارسال به هم‌تیمی‌ها یا اشتراک‌گذاری در گیت‌هاب هم یک استاندارد حرفه‌ای محسوب می‌شود.

@rss_ai_ir — یادگیری هوشمندانه برای برنامه‌نویسان آینده‌نگر 💼🚀

🤖🧠 سیستم‌های چند‌حالته (Multi-Modal Systems) چیستند و چرا آینده متعلق به آن‌هاست؟

در دنیای هوش مصنوعی، ما وارد مرحله‌ای شده‌ایم که دیگر فقط با متن، یا فقط با تصویر کار نمی‌کنیم. سیستم‌های چندحالته آمده‌اند تا متن، تصویر، صدا، و ویدیو را *همزمان* درک کنند.

---

🌐 چندحالته یعنی چه؟

در سیستم‌های سنتی:

❇️مدل‌های متنی فقط با کلمات سروکار دارند (مثل GPT)
❇️مدل‌های تصویری فقط عکس را می‌فهمند (مثل ResNet)

اما در Multi-Modal Systems:

> 👁 + 🗣 + ✍️ → ترکیب درک بینایی، شنیداری و زبانی برای فهم عمیق‌تر محیط

---

🧠 کاربردهای دنیای واقعی:

🔹 دستیارهای هوشمند تصویری: مثلاً بگویید "این دکمه قرمز را برایم تحلیل کن" و بات از روی تصویر و متن، جواب دقیق بدهد.
🔹 پزشکی: ترکیب عکس‌های MRI با توضیحات پزشکی
🔹 آموزش: سیستم‌هایی که ویدیو، زیرنویس و صدای معلم را با هم تحلیل می‌کنند
🔹 رباتیک: ربات‌هایی که با دیدن اشیا و شنیدن دستورات انسانی، تصمیم می‌گیرند

---

🧬 معماری‌های معروف:

🦾 CLIP (OpenAI): تطبیق تصویر و متن
🎥 Flamingo (DeepMind): تعامل چندحالته در زمان واقعی
🌍 Gemini (Google): ترکیب LLM با چند سنسور همزمان

---

🔮 آینده چه خواهد بود؟

همه‌چیز به‌سمت "فهم انسان‌مانند" می‌رود:
باتی که هم عکس را ببیند، هم سوال متنی را بخواند، هم صدا را بشنود — و *پاسخ دقیق و معنادار* بدهد.

---

📌 نتیجه:
همچنین multi modal systems یکی از ستون‌های اصلی آینده‌ی AI هستند — پلی بین دنیای فیزیکی و دیجیتال. هرچه زودتر یادگیری در این حوزه را شروع کنید، آماده‌تر وارد دنیای آینده می‌شوید.

@rss_ai_ir — آینده‌ات را چندحالته بساز! 🌐🚀

🧠 نکاتی برای نوشتن کد پایتون حرفه‌ای، منظم و قابل فهم

برنامه‌نویسی حرفه‌ای فقط نوشتن کد نیست، بلکه نوشتن کدی تمیز، خوانا و قابل نگهداریه. اگر با زبان پایتون کار می‌کنی، این نکات کمکت می‌کنه تا مثل یک توسعه‌دهنده حرفه‌ای دیده بشی:


---

✅ رعایت استانداردهای PEP8
قوانین PEP8 مثل فاصله‌گذاری مناسب، تو رفتگی‌ها و نام‌گذاری متغیرها باعث خوانایی بیشتر کد می‌شن.
برای بررسی خودکار کدت از ابزارهایی مثل flake8 یا black استفاده کن.


---

✅ استفاده از نام‌گذاری واضح و معنی‌دار
به جای استفاده از اسم‌هایی مثل a یا temp از اسم‌هایی استفاده کن که مشخص کنه متغیر یا تابع چه کاری انجام می‌ده.
مثلاً: calculate_tax() به‌جای doStuff().


---

✅ نوشتن توابع کوتاه و تک‌وظیفه‌ای
هر تابع فقط باید یک کار مشخص انجام بده. اگر تابعی طولانی شد، اون رو به بخش‌های کوچکتر تقسیم کن.


---

✅ نوشتن توضیح برای توابع (docstring)
با نوشتن توضیحات برای هر تابع، کد هم برای خودت هم دیگران قابل درک‌تر میشه.
مثال:

def convert_to_celsius(fahrenheit):
"""دما را از فارنهایت به سلسیوس تبدیل می‌کند"""
return (fahrenheit - 32) * 5 / 9


---

✅ پرهیز از تکرار (اصل DRY)
کدهای تکراری در طول زمان باعث سردرگمی می‌شن. اگر دو یا چند بار یک منطق رو تکرار کردی، اون رو داخل یک تابع قرار بده.


---

✅ مشخص کردن نوع متغیرها با type hint
با تعیین نوع ورودی و خروجی توابع، کد خواناتر و قابل اطمینان‌تر میشه:

def multiply(a: int, b: int) -> int:
return a * b


---

✅ نوشتن تست برای کدها
وجود تست‌ها باعث اطمینان از عملکرد صحیح برنامه در آینده میشه. از pytest یا unittest استفاده کن.


---

✅ داشتن ساختار منظم برای پروژه
فایل‌ها و پوشه‌ها رو به صورت طبقه‌بندی شده و قابل فهم نگه دار. مثلا:

project/
├── main.py
├── utils/
│ └── helpers.py
├── tests/
│ └── test_helpers.py
└── requirements.txt


---

✅ استفاده از محیط مجازی
برای مدیریت کتابخانه‌های هر پروژه، از محیط‌های مجازی (venv) استفاده کن تا تداخل پیش نیاد:

python -m venv env
source env/bin/activate # برای لینوکس
env\Scripts\activate # برای ویندوز


---

✅ استفاده از سیستم کنترل نسخه (مثل Git)
تغییراتت رو با commitهای منظم ذخیره کن تا همیشه بتونی به نسخه‌های قبلی برگردی و روی پروژه با دیگران همکاری کنی.


---

📌 برنامه‌نویس خوب کسیه که نه فقط کد بزنه، بلکه طوری کد بزنه که دیگران هم از خوندنش لذت ببرن.

📍 @rss_ai_ir
#پایتون #برنامه‌نویسی #کدنویسی_تمیز #python #برنامه_نویس_حرفه‌ای

🧠 چه زمانی در مدلسازی سیستم‌های صنعتی از شبکه عصبی استفاده کنیم؟

در پروژه‌های صنعتی، گام اول برای طراحی یا بهینه‌سازی یک سیستم، مدلسازی رفتار آن سیستم است. اما همیشه مشخص نیست که آیا باید به سراغ مدل‌های فیزیکی و معادلات ریاضی برویم یا از مدل‌های یادگیری ماشین مثل شبکه‌های عصبی (ANN) استفاده کنیم.

در ادامه، به شرایطی اشاره می‌کنیم که استفاده از شبکه عصبی انتخاب مناسبی خواهد بود:


---

🔸 1. وقتی مدل ریاضی دقیق در دسترس نیست
در بسیاری از فرآیندهای صنعتی، مثل سیستم‌های حرارتی پیچیده یا فرآیندهای شیمیایی، یافتن یا حل مدل‌های فیزیکی بسیار سخت یا غیرممکن است. در این موارد، داده‌های ورودی/خروجی سیستم می‌توانند به‌صورت تجربی به شبکه عصبی آموزش داده شوند تا رفتار سیستم را مدل کند.

🔸 2. وقتی سیستم غیرخطی و پیچیده است
شبکه‌های عصبی در تقریب توابع غیرخطی بسیار قدرتمند هستند. اگر سیستم شما رفتار غیرخطی دارد که با مدل‌های کلاسیک خطی یا ساده قابل توضیح نیست، استفاده از شبکه‌های عصبی می‌تواند دقت مدلسازی را به شکل چشمگیری افزایش دهد.

🔸 3. وقتی داده‌های زیادی دارید
اگر سیستم شما داده‌های کافی در بازه‌های مختلف کاری دارد، شبکه عصبی با یادگیری از داده‌ها می‌تواند یک مدل رفتاری دقیق بسازد. هرچه داده متنوع‌تر و تمیزتر باشد، نتیجه بهتر خواهد بود.

🔸 4. وقتی مدل ریاضی زمان‌بر یا پرهزینه است
در برخی پروژه‌ها، شبیه‌سازی مدل‌های مبتنی بر معادلات دیفرانسیل یا CFD ممکن است بسیار کند باشد. در این شرایط، یک شبکه عصبی آموزش‌دیده می‌تواند جایگزین بسیار سریعی برای پیش‌بینی خروجی‌ها باشد.

🔸 5. وقتی هدف شناسایی الگو، پیش‌بینی یا کنترل است
اگر هدف شما پیش‌بینی وضعیت آینده سیستم یا ساخت یک کنترلر هوشمند مبتنی بر داده باشد (مانند کنترل PID مبتنی بر ANN یا کنترل تطبیقی)، شبکه عصبی گزینه‌ای مناسب خواهد بود.


---

📌 اما توجه داشته باشید:

❗ استفاده از شبکه‌های عصبی نیازمند دیتای کافی، پاک‌سازی داده، انتخاب معماری مناسب و اعتبارسنجی دقیق مدل است. در سیستم‌هایی با داده‌ی کم، ممکن است روش‌های مدل‌سازی سنتی همچنان بهتر باشند.


---

📥 اگر پروژه‌ای در زمینه مدلسازی صنعتی با داده‌های واقعی دارید و نمی‌دانید از کجا شروع کنید، ما می‌توانیم به شما در طراحی مدل مناسب کمک کنیم.

#مدلسازی_صنعتی
#شبکه_عصبی
#هوش_مصنوعی
#سیستم_غیرخطی
@rss_ai_ir ✅

🔒 حریم خصوصی در خطر: OpenAI اشتراک‌گذاری چت‌ها را متوقف کرد

📌 ویژگی‌ای که به کاربران اجازه می‌داد چت‌های خود با ChatGPT را با دیگران به اشتراک بگذارند، توسط OpenAI غیرفعال شد.

🛑 دلیل توقف: بسیاری از کاربران تصور می‌کردند که لینک فقط به دوستان یا همکارانشان ارسال می‌شود، در حالی که این لینک‌ها توسط گوگل و موتورهای جستجو ایندکس شده بودند!

🔍 در حدود ۴۵۰۰ مکالمه عمومی شامل موضوعاتی بسیار شخصی مانند سلامت، اعتیاد و روابط خانوادگی به‌صورت عمومی قابل مشاهده شده بود. هرچند نام‌ها حذف شده بودند، اما جزئیات کافی برای شناسایی افراد در بسیاری موارد وجود داشت.

📉 کارشناسان رابط کاربری اعتراف کردند که طراحی این ویژگی باعث ایجاد حس اشتباهِ خصوصی‌بودن شده بود.

⛔ این قابلیت طی ۲۴ ساعت آینده به‌طور کامل از حساب‌ها حذف خواهد شد.

📌 نتیجه‌گیری:
در دوران تعامل با مدل‌های زبانی و هوش مصنوعی، امنیت داده‌ها و شفافیت در رابط کاربری اهمیت حیاتی دارد. حتی یک کلیک اشتباه ممکن است به افشای اطلاعات حساس منجر شود.

#حریم_خصوصی #هوش_مصنوعی #ChatGPT #داده_شخصی #امنیت_اطلاعات #AI_safety @rss_ai_ir

📌 مدلی به سرعت باد: Windsurf

🎥 در ویدیویی که منتشر شده، مدل Windsurf پاسخ را با سرعت چشمگیری تولید می‌کند — بدون هیچ‌گونه افزایش سرعت در ویدیو!

🧠 برخلاف تصور، با یک مدل ساده و کوچک روبه‌رو نیستیم. طبق نتایج بنچمارک‌ها، Windsurf در برخی سناریوها حتی عملکردی بهتر از GPT-4.1 داشته (هرچند برخی با دیده تردید به این ادعا نگاه می‌کنند، اما فاصله عملکردی قطعاً بسیار کم است).

🏆 در رتبه‌بندی ReBench، که شامل وظایف جدیدتر و دشوارتر است، این مدل توانسته رتبه نخست را کسب کند — بالاتر از Claude 4 Sonnet و o3. البته داده‌ها تنها از ۳۴ وظیفه هستند، اما همین هم نشان می‌دهد که Windsurf عقب‌مانده نیست.

📣 شاید هنوز به اندازه نام‌های بزرگ معروف نشده باشد، اما عملکردش توجه‌ها را جلب کرده...

#مدل_زبان_بزرگ #هوش_مصنوعی #windsurf #LLM
@rss_ai_ir