🧠 جهشی بزرگ به سوی پذیرش هوش مصنوعی در صنعت!
🔷 شرکت IBM در حال توسعه معماری جدید پردازنده‌های خود با نام Power11 است؛ طراحی‌شده برای اجرای مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی، تحلیل کلان‌داده و بارهای کاری استنتاج.
✅ ویژگی کلیدی:
«معماری بدون توقف» (Zero-Downtime Architecture)
بدون نیاز به خاموشی سیستم هنگام به‌روزرسانی و نگهداری – ایده‌آل برای صنایع حساس مثل تولید، انرژی و مالی.
📊 Power11 گامی مهم در مسیر پذیرش هوش مصنوعی در مقیاس سازمانی است.
📎 منبع: Artificial Intelligence News
#IBM #Power11 #هوش_مصنوعی #AI #BigData #سخت‌افزار #فناوری
🔷 شرکت IBM در حال توسعه معماری جدید پردازنده‌های خود با نام Power11 است؛ طراحی‌شده برای اجرای مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی، تحلیل کلان‌داده و بارهای کاری استنتاج.
✅ ویژگی کلیدی:
«معماری بدون توقف» (Zero-Downtime Architecture)
بدون نیاز به خاموشی سیستم هنگام به‌روزرسانی و نگهداری – ایده‌آل برای صنایع حساس مثل تولید، انرژی و مالی.
📊 Power11 گامی مهم در مسیر پذیرش هوش مصنوعی در مقیاس سازمانی است.
📎 منبع: Artificial Intelligence News
#IBM #Power11 #هوش_مصنوعی #AI #BigData #سخت‌افزار #فناوری
👏2👍1🔥1
📊 استک اورفلو زنده است، اما در حال تغییر!
با ورود ChatGPT، فعالیت‌ها در استک اورفلو کاهش پیدا کرده، اما ماهیت پرسش‌ها عوض شده است:
🔹 تعداد سؤال‌ها کمتر شده، اما طولانی‌تر و پیچیده‌تر هستند.
🔹 مثال‌های کدنویسی بیشتر شده‌اند، به‌ویژه در پایتون (+۲۱٪).
🔹 پاسخ‌ها هم طولانی‌تر و مفصل‌تر شده‌اند.
📈 نتایج تحقیق دو ساله:
✳️تعداد کل سؤال‌ها همچنان در حال کاهش است.
✳️سؤال‌های ساده کمتر شده‌اند.
✳️سؤال‌های سطح متوسط افزایش یافته‌اند.
✳️سؤال‌های سخت تقریبا ثابت مانده‌اند.
👉 منطق ماجرا ساده است:
♻️کاربران برای پرسش‌های ساده سراغ ChatGPT می‌روند.
♻️استک اورفلو تبدیل شده به محل طرح مسائل پیچیده و نیازمند تجربه انسانی.
❌بنابراین استک اورفلو نمی‌میرد، بلکه دارد به پلتفرمی برای بحث‌های فنی عمیق تبدیل می‌شود؛ در حالی که رفع سریع مشکلات روزمره به سمت هوش مصنوعی رفته است.
📖 جزئیات کامل تحقیق:
arxiv.org/abs/2509.05879
@rss_ai_ir
#AI #StackOverflow #ChatGPT #MachineLearning #BigData #Programming #Python
با ورود ChatGPT، فعالیت‌ها در استک اورفلو کاهش پیدا کرده، اما ماهیت پرسش‌ها عوض شده است:
🔹 تعداد سؤال‌ها کمتر شده، اما طولانی‌تر و پیچیده‌تر هستند.
🔹 مثال‌های کدنویسی بیشتر شده‌اند، به‌ویژه در پایتون (+۲۱٪).
🔹 پاسخ‌ها هم طولانی‌تر و مفصل‌تر شده‌اند.
📈 نتایج تحقیق دو ساله:
✳️تعداد کل سؤال‌ها همچنان در حال کاهش است.
✳️سؤال‌های ساده کمتر شده‌اند.
✳️سؤال‌های سطح متوسط افزایش یافته‌اند.
✳️سؤال‌های سخت تقریبا ثابت مانده‌اند.
👉 منطق ماجرا ساده است:
♻️کاربران برای پرسش‌های ساده سراغ ChatGPT می‌روند.
♻️استک اورفلو تبدیل شده به محل طرح مسائل پیچیده و نیازمند تجربه انسانی.
❌بنابراین استک اورفلو نمی‌میرد، بلکه دارد به پلتفرمی برای بحث‌های فنی عمیق تبدیل می‌شود؛ در حالی که رفع سریع مشکلات روزمره به سمت هوش مصنوعی رفته است.
📖 جزئیات کامل تحقیق:
arxiv.org/abs/2509.05879
@rss_ai_ir
#AI #StackOverflow #ChatGPT #MachineLearning #BigData #Programming #Python
😁21🥰20👍15🔥15🎉14❤12👏5😍3❤🔥3💯3🤩1
🧮 وقتی حافظه مهم‌تر از دقت است: ساختارهای داده تقریبی
⛔️در عصر داده‌های عظیم، حتی بهینه‌ترین الگوریتم‌ها با مصرف خطی حافظه از پس حجم داده‌ها برنمی‌آیند. راه‌حل چیست؟
❌ استفاده از ساختارهای داده تقریبی 📊 که کمی از دقت می‌کاهند اما سرعت و فشردگی فوق‌العاده‌ای دارند.
✅در این مقاله سه ابزار کلیدی بررسی می‌شوند:
HyperLogLog —
برای تخمین تعداد عناصر یکتا 🔢
فیلتر بلوم (Bloom Filter) —
برای بررسی تعلق یک عضو به مجموعه 🌐
Count-Min Sketch —
برای شمارش فراوانی عناصر 📈
✅ درست است که این روش‌ها دقیق نیستند، اما امکان تحلیل مجموعه‌های عظیم داده را فراهم می‌کنند، جایی که روش‌های دقیق عملاً از کار می‌افتند.
📌 جزئیات و نمونه‌های کاربردی را اینجا بخوانید:
👉 https://blog.deepschool.ru/math/kogda-pamyat-dorozhe-tochnosti-priblizhyonnye-struktury-dannyh/
#BigData #علوم‌داده #الگوریتم #HyperLogLog #BloomFilter #CountMinSketch
⛔️در عصر داده‌های عظیم، حتی بهینه‌ترین الگوریتم‌ها با مصرف خطی حافظه از پس حجم داده‌ها برنمی‌آیند. راه‌حل چیست؟
❌ استفاده از ساختارهای داده تقریبی 📊 که کمی از دقت می‌کاهند اما سرعت و فشردگی فوق‌العاده‌ای دارند.
✅در این مقاله سه ابزار کلیدی بررسی می‌شوند:
HyperLogLog —
برای تخمین تعداد عناصر یکتا 🔢
فیلتر بلوم (Bloom Filter) —
برای بررسی تعلق یک عضو به مجموعه 🌐
Count-Min Sketch —
برای شمارش فراوانی عناصر 📈
✅ درست است که این روش‌ها دقیق نیستند، اما امکان تحلیل مجموعه‌های عظیم داده را فراهم می‌کنند، جایی که روش‌های دقیق عملاً از کار می‌افتند.
📌 جزئیات و نمونه‌های کاربردی را اینجا بخوانید:
👉 https://blog.deepschool.ru/math/kogda-pamyat-dorozhe-tochnosti-priblizhyonnye-struktury-dannyh/
#BigData #علوم‌داده #الگوریتم #HyperLogLog #BloomFilter #CountMinSketch
DeepSchool
Когда память дороже точности: приближённые структуры данных - DeepSchool
HyperLogLog, Bloom/Cuckoo, Count-Min Sketch: что выбрать, если данные огромные, а память ограничена. Алгоритмы, точность и подбор параметров.