🧠✨ معرفی پژوهش جدید: HumanSense

📄 محققان (Yi Yuan, Tianqi Li, Yabing Wang, Ruobing Zheng, Zheng Qin) در مقاله‌ای تازه، بنچمارکی به نام HumanSense معرفی کردن که توانایی مدل‌های بزرگ چندوجهی (MLLMs) رو در *درک مقاصد پیچیده انسانی* و تولید پاسخ‌های همدلانه و آگاه به زمینه بررسی می‌کنه.

🔹 ویژگی‌ها:

* شامل ۱۵ تسک در ۴ لایه مختلف برای ارزیابی دقیق‌تر
* بهره‌گیری از یادگیری تقویتی چندمرحله‌ای و همه‌جانبه (omni-modal RL) روی ورودی‌های تصویری، صوتی و متنی
* تمرکز روی *تعامل انسان‌محور* و شکاف موجود در فریم‌ورک‌های ارزیابی ریزدانه

📊 نتایج:

* عملکرد انسان در این بنچمارک: ۸۷.۵٪ دقت
* بهترین MLLMها همچنان فاصله زیادی با این خط مبنا دارن
* روش نویسندگان دقت در تسک Psychological Chat رو از ۰.۳۹۹ → ۰.۶۱۹ ارتقا داده

💡 پیام اصلی برای متخصصان:
بزرگ‌ترین گلوگاه MLLMها در تعامل انسان‌محور، *استدلال سطح‌بالا*ست. با استفاده از ورودی‌های چندوجهی و تمرکز روی آموزش مبتنی بر استدلال یا مهندسی پرامپت، میشه بهبود قابل‌توجهی ایجاد کرد.

📚 مطالعه بیشتر:
🔗 [arXiv](https://arxiv.org/abs/2508.10576)
🔗 [HuggingFace](https://huggingface.co/papers/2508.10576)

#هوش_مصنوعی #MLLM #بنچمارک #HumanSense
@rss_ai_ir

📦🤖 شمارش محصولات با کمک بینایی ماشین!

این تصویر مربوط به یک پروژه‌ی کاربردی در مدیریت انبار هست که در آن با استفاده از هوش مصنوعی و آنالیز ویدیویی**، ورود و قرارگیری محصولات داخل جعبه‌ها به‌صورت خودکار شناسایی و شمارش میشه.

🔹 مزایا:

* حذف خطای انسانی در شمارش محصولات
* سرعت و دقت بالاتر در فرآیند بسته‌بندی
* بهینه‌سازی مدیریت موجودی انبار

این نوع سیستم‌ها با استفاده از **مدل‌های بینایی کامپیوتر و تعریف محدوده‌های مجازی (Virtual Fence) می‌تونن لحظه‌به‌لحظه شمارش دقیق انجام بدن و گزارش‌های بلادرنگ ارائه کنن.

در واقع، این همون جاییه که هوش مصنوعی مستقیماً به بهبود بهره‌وری صنعتی کمک می‌کنه 🚀

#هوش_مصنوعی #بینایی_ماشین #Warehouse #AI_Vision
@rss_ai_ir

🐄🌱 کشاورزی هوشمند با حصار مجازی (Virtual Fence)

ایده‌ی نوآورانه‌ای که داره نحوه‌ی مدیریت دام‌ها رو متحول می‌کنه! 🚀
به جای استفاده از فنس‌های فیزیکی پرهزینه و سخت‌نگهداری، با فناوری حصار مجازی میشه محدوده‌ی حرکت دام‌ها رو از طریق سیستم‌های هوشمند و پوشیدنی‌ها کنترل کرد.

🔹 مزایا:

* حذف هزینه‌های ساخت و تعمیر حصارهای سنتی
* مدیریت هوشمند چرای دام در مراتع
* افزایش بهره‌وری و کاهش آسیب به محیط زیست
* آزادی بیشتر برای دام‌ها در عین کنترل دقیق

این تکنولوژی نشون میده که چطور اینترنت اشیاء و هوش مصنوعی می‌تونن کشاورزی و دامپروری سنتی رو وارد یک عصر دیجیتال کنن ✨

#کشاورزی_هوشمند #دامپروری #VirtualFence #IoT #هوش_مصنوعی
@rss_ai_ir

❌ صنعت هوش مصنوعی در شوک بزرگ!

قاضی فدرال ویلیام الساپ اجازه داده میلیون‌ها نویسنده علیه شرکت Anthropic شکایت جمعی تنظیم کنن. اتهام: استفاده از کتاب‌های دزدی از کتابخانه‌های سایه‌ای برای آموزش مدل Claude.

📉 اگر دادگاه به نفع نویسنده‌ها رأی بده، جریمه‌ها می‌تونه به صدها میلیارد دلار برسه — عددی که حتی برای شرکتی با ارزش‌گذاری ۶۱.۵ میلیارد دلاری هم به معنای ورشکستگیه.

🔹 شرکت Anthropic بلافاصله درخواست تجدیدنظر داده و هشدار داده که چنین حکمی می‌تونه کل صنعت ژنراتیو AI رو نابود کنه.
🔹 این تنها شروع ماجراست: اوپن‌ای‌آی، متا و سایر غول‌های تکنولوژی هم با پرونده‌های مشابه مواجه هستن.

💡 نتیجه این پرونده‌ها تعیین می‌کنه آیا میشه همچنان روی داده‌های عمومی مدل‌ها رو آموزش داد یا اینکه شرکت‌ها باید برای هر متن استفاده‌شده هزینه پرداخت کنن.

🔗 جزئیات بیشتر: [اینجا]
#هوش_مصنوعی #Anthropic #کپی_رایت #Claude #AI
@rss_ai_ir

🚫 «نه» گفتن در پروژه‌های هوش مصنوعی صنعتی

در حوزه‌ی صنعتی، یکی از مهارت‌های حیاتی برای متخصصان هوش مصنوعی توانایی نه گفتن به پروژه‌هایی است که از نظر فنی، داده‌ای، یا اقتصادی قابل اجرا نیستند. بسیاری از سازمان‌ها به دلیل فشار بازار یا نگاه تبلیغاتی، تمایل دارند هر مسئله‌ای را با برچسب AI حل کنند. اما «بله» گفتن بی‌ملاحظه می‌تواند تبعات سنگینی داشته باشد.

🔹 دلایل نیاز به نه گفتن:

1. نبود داده‌های کافی یا باکیفیت برای آموزش مدل‌ها
2. ناسازگاری پروژه با زیرساخت سخت‌افزاری و نرم‌افزاری کارخانه
3. هزینه‌ی نگهداری و استقرار بالاتر از ارزش اقتصادی خروجی
4. ریسک‌های امنیتی و ایمنی در محیط‌های صنعتی حساس
5. عدم همخوانی هدف پروژه با فرآیندهای واقعی تولید

🔹 پیامدهای بله گفتن نابجا:

* 📉 هزینه‌های سنگین: سرمایه‌گذاری‌های کلان بدون بازگشت سرمایه‌ی واقعی
* ⏳ اتلاف زمان: تیم فنی ماه‌ها درگیر توسعه‌ی سیستمی می‌شود که در نهایت به مرحله‌ی بهره‌برداری نمی‌رسد
* 🤯 فرسودگی تیم: فشار برای رسیدن به اهداف غیرواقعی باعث کاهش انگیزه و خروج نیروهای متخصص می‌شود
* 🏭 اختلال در تولید: استقرار ناقص یا نادرست می‌تواند کل خط تولید را مختل کند
* ⚠️ خطرات ایمنی: در محیط‌های صنعتی مثل معادن یا صنایع سنگین، تصمیمات نادرست AI می‌تواند خسارات جانی و مالی به همراه داشته باشد

✅ نتیجه این است که «نه» گفتن در زمان مناسب نه‌تنها ضعف نیست، بلکه نشانه‌ی بلوغ حرفه‌ای است. یک تیم صنعتی هوشمند باید پیش از آغاز پروژه با تحلیل امکان‌سنجی، شفاف اعلام کند که کدام پروژه ارزش اجرا دارد و کدام صرفاً یک ایده‌ی پرریسک است. این صداقت به نفع شرکت، مشتری و کل صنعت است.

#هوش_مصنوعی #صنعت #مدیریت_پروژه #AI
@rss_ai_ir

📱 فراتر از رایگان؛ معرفی پلن ۵ دلاری ChatGPT Go

🔹 یک طرح جدید با قیمت پایین‌تر از نسخه‌های قبلی ChatGPT معرفی شده: ChatGPT Go که بی‌سروصدا راه‌اندازی شده و فعلاً فقط در هند و چند منطقه محدود فعاله.

💰 با پرداخت حدود ۵ دلار (۴۰۰ روپیه هند) در ماه، به GPT-5 دسترسی خواهید داشت؛ پیشرفته‌ترین مدل ChatGPT. این پلن اجازه میده:

♻️پیام‌های بیشتری ارسال کنید
♻️فایل‌ها رو بارگذاری کنید
♻️تصاویر باکیفیت‌تری بسازید


در واقع ChatGPT Go یک پلن میان‌رده بین نسخه‌ی رایگان و نسخه‌های گران‌تر Plus/Pro محسوب میشه؛ با هزینه‌ای مناسب، امکانات قابل‌توجهی در اختیار کاربر قرار میده.

#ChatGPT #هوش_مصنوعی #GPT5 #اشتراک
@rss_ai_ir

🖼️➡️📊 چرا سیگنال را به تصویر تبدیل کنیم و به شبکه‌های CNN بدهیم؟

در بسیاری از پروژه‌های صنعتی و مهندسی، داده‌ها به‌صورت سیگنال (مثلاً ارتعاشات، امواج صوتی یا داده‌های حسگر) جمع‌آوری می‌شوند. اما چرا این سیگنال‌ها را به تصویر تبدیل می‌کنیم و سپس با شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) تحلیل می‌کنیم؟

🔹 دلایل اصلی:

1. 🎯 یادگیری ویژگی‌ها به‌صورت خودکار: CNNها در استخراج الگوهای مکانی و ساختاری بسیار قوی هستند. وقتی سیگنال را به دامنه‌ی زمانی-فرکانسی (مثل طیف‌نگار یا spectrogram) تبدیل کنیم، الگوهای پنهان بهتر آشکار می‌شوند.


2. 👁️ نمایش بصری غنی: تبدیل سیگنال به تصویر، اطلاعات ترکیبی زمان و فرکانس را به‌صورت همزمان ارائه می‌دهد که در حالت خام سیگنال به‌راحتی قابل‌مشاهده نیست.


3. ⚡ انتقال دانش (Transfer Learning): با تبدیل سیگنال به تصویر، می‌توان از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده‌ی بینایی ماشین (مثل ResNet یا EfficientNet) استفاده کرد و نیاز به داده‌ی کمتر داشت.


4. 🏭 کاربردهای صنعتی: در تشخیص خطا در موتورها، پایش وضعیت ماشین‌آلات، یا شناسایی عیوب مواد، تصاویر طیف‌نگار یا ویولت تبدیل به ورودی استاندارد برای CNN شده‌اند.



✅ نتیجه: با این رویکرد، سیگنال خام به داده‌ای تبدیل می‌شود که هم برای انسان قابل درک‌تر است و هم برای CNNها مناسب‌تر، و همین باعث دقت بالاتر در تشخیص و طبقه‌بندی می‌شود.

#هوش_مصنوعی #CNN #سیگنال #پردازش_تصویر #صنعت
@rss_ai_ir

⚙️ مدل‌های سبک (Lightweight Models) برای صنعت

در کاربردهای صنعتی همیشه محدودیت‌های زیادی وجود داره:

💻 سخت‌افزارهای محدود (لبه‌ی شبکه، میکروکنترلرها، یا دستگاه‌های嵌ه‌شده)

⚡ نیاز به پردازش بلادرنگ (Real-time)

🔋 مصرف انرژی پایین

📡 انتقال داده با تأخیر یا پهنای‌باند محدود


به همین دلیل مدل‌های سبک (Lightweight) توسعه پیدا کردن تا بتونن با کمترین منابع، بیشترین کارایی رو ارائه بدن.

🔹 نمونه‌های مهم مدل‌های سبک:

1. MobileNet (V1, V2, V3) → طراحی‌شده برای موبایل و IoT؛ مناسب برای بینایی ماشین صنعتی.


2. EfficientNet-Lite → نسخه سبک‌شده‌ی EfficientNet با بهینه‌سازی برای سرعت و مصرف انرژی.


3. SqueezeNet → با کمتر از ۵ مگابایت حجم؛ مخصوص محیط‌های کم‌منبع.


4. ShuffleNet → استفاده از کانولوشن گروهی برای کاهش محاسبات.


5. Tiny-YOLO / YOLO-Nano → نسخه‌های سبک از YOLO برای تشخیص اشیا در محیط‌های صنعتی.


6. Distilled Transformers (مثل TinyBERT, DistilBERT) → نسخه‌های سبک‌تر مدل‌های زبانی برای تحلیل داده‌های متنی و گزارش‌های صنعتی.


7. EdgeNeXt, MobileViT → مدل‌های جدیدتر که ترکیب CNN و Transformer رو با معماری سبک ارائه می‌دن.



🔹 مزایا برای صنعت:

♻️استقرار روی دستگاه‌های Edge بدون نیاز به سرور قدرتمند
♻️قابلیت کار در محیط‌های پرخطر یا بدون اتصال اینترنت
♻️کاهش هزینه‌های پردازشی و انرژی
♻️مناسب برای سیستم‌های پایش وضعیت، کنترل کیفیت، رباتیک و اینترنت اشیاء


✅ نتیجه: انتخاب مدل سبک، کلید موفقیت در پروژه‌های صنعتی هوش مصنوعی است؛ چون امکان استفاده عملی از AI را در محیط‌های واقعی و محدود فراهم می‌کنه.

#هوش_مصنوعی #مدل_سبک #EdgeAI #صنعت
@rss_ai_ir

📊 نتایج تازه‌ی بنچمارک مدل‌ها؛ Grok-4، Opus 4.1 و Mistral Medium 3.1

به‌نظر میاد ایلان ماسک راه درستی رو انتخاب کرده 🚀
مدل Grok-4 هم پشتیبانی کامل از خروجی‌های ساختاریافته (Structured Outputs) داره و هم در بنچمارک جدید دقیقاً هم‌امتیاز با GPT-5 (medium reasoning) شده: ۷۹.۴٪ 🔝

🔹 نکات مهم:

امروز تعداد بیشتری از ارائه‌دهندگان مستقل خروجی ساختاریافته رو ساپورت می‌کنن:
✅ Fireworks
✅ Cerebras
✅ Groq

علاوه بر این‌ها، ارائه‌دهندگان بزرگ مثل OpenAI (+Azure)، Mistral و Google (به‌صورت محدود) هم پشتیبانی دارن.


⚠️ مدل‌های GPT-OSS به‌دلیل فرمت جدید Harmony فعلاً با Structured Outputs پایدار کار نمی‌کنن؛ نه روی ارائه‌دهندگان و نه در ollama. باید صبر کرد.

📉 وضعیت بقیه:

علاوه بر این Anthropic Claude همچنان در رتبه‌های پایین وظایف صنعتی مونده. شرکت هم درباره‌ی پشتیبانی از constrained decoding یا Structured Outputs سکوت کرده. حتی Opus 4.1 نسبت به Opus 4.0 کمی ضعیف‌تر شده (رتبه ۲۲).

همچنین Mistral Medium 3.1 هم بدون جهش خاص؛ کمی پایین‌تر از نسخه 3.0 با رتبه‌ی ۳۸.


📌 جمع‌بندی: آینده رقابت مدل‌ها در صنعت به شدت به توانایی در خروجی‌های ساختاریافته وابسته خواهد بود.

#هوش_مصنوعی #Grok #GPT5 #Claude #Mistral
@rss_ai_ir

🤖 کلود اوپوس ۴ و ۴.۱ اولین مدل‌های جهان با قابلیت «پایان دادن به گفتگو»

✅از این پس اگر کاربری به شکل مداوم سعی کنه محتوای ممنوعه از مدل بگیره یا به توهین و سوءاستفاده ادامه بده (حتی نسبت به خود مدل)، Claude می‌تونه تصمیم بگیره گفتگو رو به‌طور کامل قطع کنه.

🔹 نکات کلیدی:

♻️این قابلیت فقط در موارد نادر و به‌عنوان آخرین راه‌حل فعال میشه؛ زمانی که همه‌ی تلاش‌ها برای هدایت گفتگو به مسیر سازنده شکست بخوره.

♻️بیشتر کاربران هرگز با این ویژگی مواجه نخواهند شد.

♻️این نخستین باره که یک مدل هوش مصنوعی عملاً «حق انتخاب» پیدا می‌کنه که ادامه‌ی گفتگو بده یا نه.


🔍 نکته‌ی جالب اینه که Anthropic میگه این تصمیم به معنای دادن «آگاهی» به AI نیست. با این حال، اصطلاح رفاه مدل (Model Welfare) رو معرفی کرده و حتی از مفاهیمی مثل «استرس مدل‌ها» یا واکنش‌های رفتاری آن‌ها در چارچوب ایمنی و الایمنت صحبت می‌کنه.

📌 جزئیات بیشتر: anthropic.com/research/end-subset-conversations

#هوش_مصنوعی #Claude #Anthropic #AI #امنیت
@rss_ai_ir

📰 ۱۹ شرکت چینی که مدل‌های بزرگ (بیشتر LLM) را به‌صورت اپن‌سورس منتشر می‌کنند:

🔹 At the frontier

DeepSeek

Qwen


🔹 Close competitors

Moonshot AI (Kimi)

Zhipu / Z AI


🔹 Noteworthy

StepFun

Tencent (Hunyuan)

RedNote (Xiaohongshu)

MiniMax

OpenGVLab / InternLM

Skywork


🔹 On the rise

ByteDance Seed

OpenBMB

Xiaomi (MiMo)

Baidu (ERNIE)


🔹 Honorable Mentions

Multimodal Art Projection

Alibaba Group

Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI)

inclusionAI

Pangu (Huawei)


#هوش_مصنوعی #مدل_زبان #اپن_سورس #چین
@rss_ai_ir

📚👩‍🏫 ورود دستیارهای دیجیتال به کلاس‌های درس

از اول سپتامبر، نظام آموزش متوسطه در بلاروس دستخوش تغییرات اساسی می‌شود. مدارس به دستیارهای دیجیتال مجهز خواهند شد، فناوری‌های هوش مصنوعی وارد آموزش می‌شوند و برنامه‌ی جدید تربیت‌بدنی نیز اجرا خواهد شد.

🔹 دستیارهای دیجیتال روی پورتال آموزشی یکپارچه فعالیت می‌کنند؛ جایی که کتاب‌های درسی الکترونیکی و ویدئوهای آموزشی قرار دارد. این ابزارها به دانش‌آموزان کمک می‌کنند موضوعات سخت یا جلسات از دست‌رفته را به‌تنهایی جبران کنند.

🔹 وزارت آموزش برای معلمان دستورالعمل‌هایی جهت استفاده از هوش مصنوعی تهیه کرده است. انتظار می‌رود این فناوری‌ها باعث افزایش جذابیت کلاس‌ها و شخصی‌سازی در ارزیابی دانش شوند.

⚽️ در برنامه‌ی جدید تربیت‌بدنی هم تغییرات جالبی اعمال شده: تمرین‌هایی که بیش از ۱۵ سال کنار گذاشته شده بودند دوباره برمی‌گردند. دانش‌آموزان سه بار در هفته ورزش خواهند داشت، بازی‌های تیمی یاد می‌گیرند و مهارت‌های سبک زندگی سالم را تقویت می‌کنند.

#تحول_دیجیتال #آموزش #هوش_مصنوعی #بلاروس
@rss_ai_ir

🔥 معرفی Qwen-Image-Edit؛ ابزار هوشمند ویرایش تصویر از Qwen

حالا دیگه فقط تولید تصویر نیست؛ میشه با دستور مستقیم، تصاویر رو هم ویرایش کرد: تغییر اشیاء، استایل، پس‌زمینه یا حتی متن داخل تصویر.

🔹 قابلیت‌ها:

✨ ویرایش جزئیات و معنا — مثلاً میشه رنگ یا استایل یک شیء رو عوض کرد بدون اینکه بقیه تصویر تغییر کنه.

🔤 تغییر متن روی تصویر — اضافه کردن، حذف یا ویرایش نوشته‌ها به دو زبان چینی و انگلیسی، با حفظ فونت و سبک اصلی.

🏆 نتایج در سطح بهترین مدل‌های اوپن‌سورس — در تست‌ها عملکرد Qwen-Image-Edit جزو برترین‌ها بوده.


🔹 چطور کار می‌کنه؟
ترکیب مدل درک تصویر (VL) با کدگذار VAE باعث میشه هم معنا و هم جزئیات تصویر بعد از ویرایش حفظ بشه.

🟢 روش استفاده:
کافیه وارد Qwen Chat بشید و حالت Image Editing رو انتخاب کنید.

🟠 تست کنید:

Qwen Chat

Hugging Face

ModelScope

Github

API (💰 فقط 0.03 دلار برای هر ویرایش)


#هوش_مصنوعی #Qwen #ویرایش_تصویر #AI
@rss_ai_ir

🧠 گرگ بروکمن توضیح جالبی درباره‌ی GPT-4 داده:

او میگه این مدل اساساً برای چت آموزش داده نشده بود، اما بعد از مرحله‌ی پست‌ترِینینگ با دستورالعمل‌ها (Instruction-following post-training) به‌طور طبیعی توانست حافظه‌ی چندمرحله‌ای (Context across turns) داشته باشه.

این موضوع باعث شد بعضی‌ها بپرسن: «پس چرا این AGI نیست؟»
پاسخ بروکمن: فاصله‌ی اصلی قابلیت اطمینان (Reliability) است.

🔹 به باور او، این فاصله با آزمایش در دنیای واقعی و یادگیری تقویتی از بازخورد (RLHF) قابل پر کردن است.

#هوش_مصنوعی #GPT4 #AGI #RLHF
@rss_ai_ir

📌 اولین مسابقات جهانی فوتبال ربات‌های انسان‌نما در پکن برگزار شد

🏆 رقابت‌های World Humanoid Robot Games 2025 در تاریخ ۱۷ آگوست در پکن به پایان رسید.

در فینال «۵ به ۵»، تیم Fire God از دانشگاه Tsinghua موفق شد تیم آلمانی HTWK Robots + Nao Devils را با نتیجه ۰:۱ شکست دهد و عنوان قهرمانی را کسب کند.

📡 طبق گزارش CCTV، کل مسابقه به‌طور کامل توسط الگوریتم‌های هوش مصنوعی کنترل شد؛ ۱۰ ربات به‌صورت مستقل کنترل توپ، پاس و شوت را انجام می‌دادند، بدون هیچ دخالت انسانی.

در فینال دیگر «۳ به ۳»، تیم Shanghai از دانشگاه کشاورزی چین موفق شد تیم آلمانی Sweaty را شکست دهد.

👍 اگر از کودکی طرفدار Fire God بوده‌ای، لایک یادت نره!

#هوش_مصنوعی #رباتیک #فوتبال #AI #Robot
@rss_ai_ir

🚨 سناتور هاولی تحقیقاتی علیه متا آغاز کرد؛ ماجرای گفت‌وگوهای رمانتیک هوش مصنوعی با کودکان

اسناد لو‌رفته از Meta نشان می‌دهد چت‌بات‌های این شرکت با کودکان وارد مکالمات «رمانتیک» شده‌اند. همین موضوع باعث شد سناتور جاش هاولی پیگیر پرونده‌ای علیه متا شود.

⚠️ یک نمونه گزارش‌شده: به یک کودک ۸ ساله گفته شده بود: «هر ذره از وجودت یک شاهکار است، گنجی که عمیقاً آن را گرامی می‌دارم.»

💰 هاولی متا را متهم کرده که سود را بر ایمنی کودکان ترجیح داده و حتی نهادهای نظارتی را گمراه کرده است.
📄 او خواستار دریافت تمامی پیش‌نویس‌های داخلی سیاست‌های مربوطه و اسامی افرادی شده که این تصمیم‌ها را تأیید کرده‌اند.

⏳ متا تا ۱۹ سپتامبر فرصت دارد پاسخ بدهد؛ در غیر این صورت پرونده در واشنگتن ابعاد جدی‌تری خواهد گرفت.

#Meta #هوش_مصنوعی #ایمنی_کودکان #سیاست
@rss_ai_ir

🏛️ معماری ConvNeXt: نگاهی عمیق به CNN مدرنی که قواعد بازی را تغییر داد 🚀

در دنیای هیجان‌انگیز بینایی کامپیوتر 👁️، جایی که معماری‌های مختلف با هم رقابت می‌کنند، ConvNeXt همچنان به عنوان یک معماری کانولوشنی (CNN) خالص، قدرتمند و بسیار تأثیرگذار می‌درخشد. ✨ این مدل که در سال ۲۰۲۲ معرفی شد، ثابت کرد که با یک بازنگری هوشمندانه، CNNها می‌توانند پا به پای بهترین ترنسفورمرها حرکت کنند!

بیایید با هم سفری به دنیای این معماری جذاب داشته باشیم. 👇

---

🔬 ایده اصلی: مدرن‌سازی یک CNN کلاسیک (ResNet) 🧠

ایده‌ی پشت ConvNeXt بسیار هوشمندانه بود: به جای ساختن یک چیز کاملاً جدید، محققان یک معماری کلاسیک و موفق (ResNet) را برداشتند و گام به گام آن را با تکنیک‌های موفق ترنسفورمرها به‌روز کردند. 🛠️

این فرآیند مدرن‌سازی شامل چندین تغییر کلیدی بود:

۱. طراحی در سطح کلان 🏗️
* چیدمان بلاک‌ها: ساختار کلی شبکه تغییر کرد تا محاسبات، بیشتر روی مراحل میانی متمرکز شوند، درست مثل ترنسفورمرها.
* ورودی تکه‌تکه (Patchify): لایه اول شبکه طوری طراحی شد که تصویر را به تکه‌های کوچک تقسیم کند، دقیقاً مانند کاری که Vision Transformers (ViT) در ابتدای کار انجام می‌دهند. 🧩

۲. بلوک گردن‌بطری معکوس 🔄
* بلوک‌های سازنده‌ی شبکه با یک مدل کارآمدتر به نام "Inverted Bottleneck" جایگزین شدند. این بلوک‌ها که در MobileNetV2 هم استفاده شده بودند، محاسبات را بهینه‌تر می‌کنند. 🧱

۳. هسته‌های کانولوشن بزرگ‌تر 🔍
* شاید مهم‌ترین تغییر! اندازه هسته‌های کانولوشن (kernels) از 3x3 به 7x7 افزایش یافت. این کار به مدل اجازه می‌دهد تا بخش بسیار بزرگ‌تری از تصویر را ببیند (میدان دید وسیع‌تر) و الگوهای پیچیده‌تری را درک کند. 🖼️

۴. بهینه‌سازی‌های کوچک ولی حیاتی ⚙️
* تابع فعال‌سازی: تابع ReLU با GELU که نرم‌تر و مدرن‌تر است، جایگزین شد. ⚡
* نرمال‌سازی: به جای BatchNorm، از LayerNorm استفاده شد که پایداری بیشتری در طول آموزش دارد و از ترنسفورمرها به ارث برده شده است. 📊

---

🌟 چرا ConvNeXt هنوز هم مهم است؟

* اثبات قدرت CNNها 💪: این معماری به دنیا نشان داد که قدرت ترنسفورمرها فقط به خاطر مکانیزم "توجه" (Attention) نیست، بلکه کل طراحی معماری و روش آموزش اهمیت دارد. این کشف باعث شد تحقیقات روی CNNها دوباره جان بگیرد.
* سادگی و کارایی 🚀: ConvNeXt در مقایسه با بسیاری از ترنسفورمرها، طراحی ساده‌تری دارد و معمولاً در عمل سریع‌تر است. این یعنی برای کاربردهای دنیای واقعی یک گزینه عالی است!
* معماری الهام‌بخش 🤝: این مدل مثل یک پل بین دنیای CNNها و ترنسفورمرها عمل کرد و اصول طراحی آن، الهام‌بخش بسیاری از معماری‌های مدرن امروزی شده است.

---

جمع‌بندی نهایی ✅

همچنین ConvNeXt یک درس بزرگ در مهندسی هوش مصنوعی است. این معماری به ما یادآوری می‌کند که با ترکیب هوشمندانه بهترین ایده‌ها از حوزه‌های مختلف، می‌توان به راه‌حل‌هایی رسید که هم قدرتمند، هم کارآمد و هم الهام‌بخش باشند. 💡

#ConvNeXt #CNN #VisionTransformer #ComputerVision #DeepLearning #AI
#شبکه_کانولوشنی #بینایی_کامپیوتر #یادگیری_عمیق #هوش_مصنوعی #معماری_شبکه

@rss_ai_ir

✨ داستانی شگفت‌انگیز از تلاقی هوش مصنوعی و فیزیک

در مؤسسه Caltech گروهی از فیزیکدانان سال‌هاست روی دقیق‌ترین روش‌های اندازه‌گیری امواج گرانشی کار می‌کنند؛ همان لرزش‌های ریز فضا-زمان که هنگام برخورد سیاهچاله‌ها و رویدادهای کیهانی دیگر رخ می‌دهند.

🔭 برای همین هدف آشکارساز غول‌پیکر LIGO ساخته شد که می‌تواند تغییراتی کوچکتر از یک میلیاردیم قطر اتم را اندازه‌گیری کند. با این وجود، حساسیت LIGO محدود بود و دانشمندان سال‌ها به دنبال ارتقای آن بودند.

🚀 در آوریل امسال آنها تصمیم گرفتند از هوش مصنوعی کمک بگیرند؛ سیستم‌هایی ویژه برای بهینه‌سازی چندبعدی و جستجوی پیکربندی‌های جدید دستگاه.

و اینجا شگفتی آغاز شد: الگوریتم‌ها به جای طرح‌های متقارن و آشنا، شروع کردند به تولید الگوهایی ظاهراً بی‌معنا و عجیب‌وغریب. پژوهشگران ابتدا اینها را «توهمات» AI تصور کردند. اما پس از ماه‌ها آزمایش، یکی از همین طراحی‌های عجیب حساسیت LIGO را بین ۱۰ تا ۱۵ درصد افزایش داد — جهشی معادل چندین سال پیشرفت علمی.

🌌 الهام‌گرفته از این موفقیت، تیمی در مؤسسه ماکس پلانک پروژه مشابهی با سامانه‌ای به نام Urania اجرا کرد. هدف: طراحی ساختارهای نوری جدید. نتیجه نه تنها راه‌حل‌های بهتر بود، بلکه AI به‌طور مستقل دوباره قانونی قدیمی از فیزیک شوروی دهه ۷۰ را بازکشف کرد — قانونی که آن زمان به دلیل محدودیت فناوری غیرقابل استفاده بود. حالا در سال ۲۰۲۵، طراحی مشابه توسط AI به‌طور عملی پیاده‌سازی شد.

🚨 آیا این نشانه‌ی شروع دوره‌ای تازه در علم نیست؟

🔗 منبع: Wired

#هوش_مصنوعی #فیزیک #LIGO #امواج_گرانشی #AI
@rss_ai_ir