🤖 بررسی تخصصی Coral Dev Board؛ سختافزاری قدرتمند برای هوش مصنوعی در لبه
@rss_ai_ir
---
اگر بهدنبال اجرای مدلهای یادگیری عمیق روی دستگاههای کممصرف و بدون وابستگی به سرور هستی، Coral Dev Board یکی از گزینههای کلیدی و محبوب در اکوسیستم Edge AI به شمار میاد.
---
🔧 برد Coral Dev Board چیست؟
برد توسعهای ساخت Google با پردازنده اختصاصی Edge TPU برای اجرای سریع مدلهای TensorFlow Lite در لبه (Edge).
این برد برای پروژههایی طراحی شده که نیاز به پردازش بلادرنگ، مصرف انرژی پایین و ابعاد کوچک دارن.
---
🧠 ویژگیهای فنی کلیدی:
🔹 پردازنده NXP i.MX 8M SoC (ARM Cortex-A53)
🔹 شتابدهنده Edge TPU با توان اجرای ۴ تریلیون عملیات در ثانیه (4 TOPS)
🔹 پشتیبانی از TensorFlow Lite models بهصورت مستقیم
🔹 رم 1GB LPDDR4 + حافظه 8GB eMMC
🔹 اتصال WiFi، بلوتوث، USB-C، GPIO و CSI برای دوربین
---
🚀 کاربردهای عملی:
✅ بینایی ماشین صنعتی و تشخیص آنی اشیا
✅ دستگاههای هوشمند IoT با قابلیت تشخیص تصویر یا صدا
✅ سورتینگ صنعتی، مانیتورینگ محیط، کنترل دسترسی مبتنی بر چهره
✅ پروژههای تحقیقاتی و دانشگاهی در حوزه AI در لبه
---
🎯 مزیت اصلی Coral نسبت به سایر بردها (مثل Jetson Nano):
• مصرف بسیار پایین
• اجرای آنی مدل بدون نیاز به GPU یا اینترنت
• زمان بوت سریع و معماری سبک
---
📦 این برد میتونه در پروژههایی استفاده بشه که باید در محیطهای صنعتی یا مستقل از سرور، تصمیمات سریع بگیرن؛ جایی که latency پایین و پاسخ بلادرنگ حیاتیه.
📌 آیا تجربهای با Coral Dev Board داشتی؟ یا پروژهای مدنظرت هست؟
نظرت رو بنویس 👇
---
#EdgeAI #هوش_مصنوعی #CoralDevBoard #TPU #GoogleAI #پردازش_لبه #TensorFlowLite #بینایی_ماشین #AIسختافزاری
📡 بررسی تخصصی ابزارهای هوش مصنوعی در:
🔗 https://t.iss.one/rss_ai_ir
@rss_ai_ir
---
اگر بهدنبال اجرای مدلهای یادگیری عمیق روی دستگاههای کممصرف و بدون وابستگی به سرور هستی، Coral Dev Board یکی از گزینههای کلیدی و محبوب در اکوسیستم Edge AI به شمار میاد.
---
🔧 برد Coral Dev Board چیست؟
برد توسعهای ساخت Google با پردازنده اختصاصی Edge TPU برای اجرای سریع مدلهای TensorFlow Lite در لبه (Edge).
این برد برای پروژههایی طراحی شده که نیاز به پردازش بلادرنگ، مصرف انرژی پایین و ابعاد کوچک دارن.
---
🧠 ویژگیهای فنی کلیدی:
🔹 پردازنده NXP i.MX 8M SoC (ARM Cortex-A53)
🔹 شتابدهنده Edge TPU با توان اجرای ۴ تریلیون عملیات در ثانیه (4 TOPS)
🔹 پشتیبانی از TensorFlow Lite models بهصورت مستقیم
🔹 رم 1GB LPDDR4 + حافظه 8GB eMMC
🔹 اتصال WiFi، بلوتوث، USB-C، GPIO و CSI برای دوربین
---
🚀 کاربردهای عملی:
✅ بینایی ماشین صنعتی و تشخیص آنی اشیا
✅ دستگاههای هوشمند IoT با قابلیت تشخیص تصویر یا صدا
✅ سورتینگ صنعتی، مانیتورینگ محیط، کنترل دسترسی مبتنی بر چهره
✅ پروژههای تحقیقاتی و دانشگاهی در حوزه AI در لبه
---
🎯 مزیت اصلی Coral نسبت به سایر بردها (مثل Jetson Nano):
• مصرف بسیار پایین
• اجرای آنی مدل بدون نیاز به GPU یا اینترنت
• زمان بوت سریع و معماری سبک
---
📦 این برد میتونه در پروژههایی استفاده بشه که باید در محیطهای صنعتی یا مستقل از سرور، تصمیمات سریع بگیرن؛ جایی که latency پایین و پاسخ بلادرنگ حیاتیه.
📌 آیا تجربهای با Coral Dev Board داشتی؟ یا پروژهای مدنظرت هست؟
نظرت رو بنویس 👇
---
#EdgeAI #هوش_مصنوعی #CoralDevBoard #TPU #GoogleAI #پردازش_لبه #TensorFlowLite #بینایی_ماشین #AIسختافزاری
📡 بررسی تخصصی ابزارهای هوش مصنوعی در:
🔗 https://t.iss.one/rss_ai_ir
❤2👍1👏1🙏1
🎨 رقابت داغ در تولید تصویر با متن؛ Imagen 4 Ultra و GPT-Image-1 در صدر جهان
---
در تازهترین رتبهبندی از بهترین مدلهای تولید تصویر از متن (Text-to-Image) توسط lmarena.ai، مدل Imagen 4.0 Ultra از گوگل موفق شده با مدل GPT-Image-1 از OpenAI رتبه مشترک اول را کسب کند. این دو مدل در حال حاضر، قویترین سیستمهای هوش مصنوعی جهان در تبدیل متن به تصویر شناخته میشوند. 🔥
---
📊 جزئیات رتبهبندی:
🥇 Imagen 4 Ultra (Google) – امتیاز 1138
🥇 GPT-Image-1 (OpenAI) – امتیاز 1137
🥉 Imagen 4.0 استاندارد – امتیاز 1117
📌 با رأی دهی دهها هزار کاربر واقعی و اختلاف بسیار کم در دقت و کیفیت
---
📌 این موفقیت در حالی ثبت شده که گوگل در حال آمادهسازی آپدیتهای بزرگ تصویری برای Gemini 2.5 Pro و نسخه آینده Gemini 3 Pro است. بهنظر میرسد در آینده نزدیک، موتور تصویرسازی Gemini با مدل Imagen ادغام خواهد شد.
---
🤖 اگر با مدلهایی مثل DALL·E کار کردی، وقتشه Imagen 4 Ultra و GPT-Image-1 رو هم تست کنی!
تو کدوم رو ترجیح میدی؟ دقت GPT یا تنوع تصویر Imagen؟ 👇
---
#هوش_مصنوعی #تولید_تصویر #TextToImage #Imagen4 #GPTImage #OpenAI #GoogleAI #Gemini #AIart
📡 :
🔗 https://t.iss.one/rss_ai_ir
---
در تازهترین رتبهبندی از بهترین مدلهای تولید تصویر از متن (Text-to-Image) توسط lmarena.ai، مدل Imagen 4.0 Ultra از گوگل موفق شده با مدل GPT-Image-1 از OpenAI رتبه مشترک اول را کسب کند. این دو مدل در حال حاضر، قویترین سیستمهای هوش مصنوعی جهان در تبدیل متن به تصویر شناخته میشوند. 🔥
---
📊 جزئیات رتبهبندی:
🥇 Imagen 4 Ultra (Google) – امتیاز 1138
🥇 GPT-Image-1 (OpenAI) – امتیاز 1137
🥉 Imagen 4.0 استاندارد – امتیاز 1117
📌 با رأی دهی دهها هزار کاربر واقعی و اختلاف بسیار کم در دقت و کیفیت
---
📌 این موفقیت در حالی ثبت شده که گوگل در حال آمادهسازی آپدیتهای بزرگ تصویری برای Gemini 2.5 Pro و نسخه آینده Gemini 3 Pro است. بهنظر میرسد در آینده نزدیک، موتور تصویرسازی Gemini با مدل Imagen ادغام خواهد شد.
---
🤖 اگر با مدلهایی مثل DALL·E کار کردی، وقتشه Imagen 4 Ultra و GPT-Image-1 رو هم تست کنی!
تو کدوم رو ترجیح میدی؟ دقت GPT یا تنوع تصویر Imagen؟ 👇
---
#هوش_مصنوعی #تولید_تصویر #TextToImage #Imagen4 #GPTImage #OpenAI #GoogleAI #Gemini #AIart
📡 :
🔗 https://t.iss.one/rss_ai_ir
🔥2👍1👏1🙏1
🧠 مجموعهای از نمونهکدها و راهنماهای مدلهای Gemini از Google DeepMind
⛔️مخزن جدیدی در گیتهاب منتشر شده که شامل نمونهکدهای کوچک، اسکریپتها و راهنماهایی برای کار با مدلهای Gemini است. این مجموعه برای توسعهدهندگانی که میخواهند بهصورت عملی با قابلیتهای Gemini کار کنند بسیار مفید است.
📘 ویژگیهای شاخص:
✳️نمونههایی برای استفاده از Gemini با OpenAI SDK و Google Search
✳️راهنماهای کامل برای Function Calling و طراحی Agentها
✳️اسکریپتهایی برای تعامل مرورگر و تولید محتوای تصویری
✳️یکپارچگی با فریمورکهای LangChain و PydanticAI
✳️مثالهایی برای پردازش صوت، ویدیو و حافظهی بلندمدت
🔗 گیتهاب:
github.com/philschmid/gemini-samples
💡 اگر به دنبال یادگیری عملی از ساخت ایجنتهای هوشمند یا ادغام Gemini در پروژههای خود هستید، این ریپو یک نقطهی شروع عالی است.
#Gemini #DeepMind #GoogleAI #LangChain #AItools #هوش_مصنوعی @rss_ai_ir
⛔️مخزن جدیدی در گیتهاب منتشر شده که شامل نمونهکدهای کوچک، اسکریپتها و راهنماهایی برای کار با مدلهای Gemini است. این مجموعه برای توسعهدهندگانی که میخواهند بهصورت عملی با قابلیتهای Gemini کار کنند بسیار مفید است.
📘 ویژگیهای شاخص:
✳️نمونههایی برای استفاده از Gemini با OpenAI SDK و Google Search
✳️راهنماهای کامل برای Function Calling و طراحی Agentها
✳️اسکریپتهایی برای تعامل مرورگر و تولید محتوای تصویری
✳️یکپارچگی با فریمورکهای LangChain و PydanticAI
✳️مثالهایی برای پردازش صوت، ویدیو و حافظهی بلندمدت
🔗 گیتهاب:
github.com/philschmid/gemini-samples
💡 اگر به دنبال یادگیری عملی از ساخت ایجنتهای هوشمند یا ادغام Gemini در پروژههای خود هستید، این ریپو یک نقطهی شروع عالی است.
#Gemini #DeepMind #GoogleAI #LangChain #AItools #هوش_مصنوعی @rss_ai_ir
🔥 خبر داغ برای علاقهمندان هوش مصنوعی!
کاربرها گزارش دادهاند که Veo 3.1 روی Google Flow فعال شده — البته فقط با VPN آمریکایی 🇺🇸 قابل دسترسه.
🎬 نسخهی جدید Veo طبق شایعات:
♻️پشتیبانی از ویدیوهای تا ۶۰ ثانیه
♻️سینک بهتر کاراکترها و اشیا
♻️حالتهای سینمایی و پریستهای نور و رنگ
♻️ابزار ساخت صحنه و ویرایش ویدیو داخل Flow
❌بهنظر میرسه گوگل داره جدیتر از همیشه وارد رقابت با Sora از OpenAI میشه.
@rss_ai_ir
#Veo3 #GoogleAI #Flow #VideoGeneration #GenerativeAI #Sora
کاربرها گزارش دادهاند که Veo 3.1 روی Google Flow فعال شده — البته فقط با VPN آمریکایی 🇺🇸 قابل دسترسه.
🎬 نسخهی جدید Veo طبق شایعات:
♻️پشتیبانی از ویدیوهای تا ۶۰ ثانیه
♻️سینک بهتر کاراکترها و اشیا
♻️حالتهای سینمایی و پریستهای نور و رنگ
♻️ابزار ساخت صحنه و ویرایش ویدیو داخل Flow
❌بهنظر میرسه گوگل داره جدیتر از همیشه وارد رقابت با Sora از OpenAI میشه.
@rss_ai_ir
#Veo3 #GoogleAI #Flow #VideoGeneration #GenerativeAI #Sora
🧬 مدل Gemma C2S-Scale 27B راهی تازه برای مبارزه با سرطان گشود
پژوهشگران Google Research و Calico از این مدل برای تحلیل فعالیت ژنها در سلولها و یافتن ترکیباتی استفاده کردند که بتوانند واکنش ایمنی بدن علیه تومورها را تقویت کنند.
🔍 چالش اصلی این است که بسیاری از تومورها «سرد» باقی میمانند — سیستم ایمنی آنها را تشخیص نمیدهد. برای فعالسازی پاسخ ایمنی باید بیان آنتیژنها (Antigen Presentation) را افزایش داد، آن هم فقط در سلولهایی که نشانهای از پاسخ ایمنی ضعیف دارند.
🧠 مدل Gemma پیشبینی کرد که ترکیب داروی silmitasertib (مهارکنندهی CK2) با دوز پایین اینترفرون باعث افزایش بیان MHC-I میشود — در نتیجه تومورهای «سرد» برای سیستم ایمنی قابلتشخیصتر میشوند.
🔬 نتایج آزمایشگاهی این پیشبینی را تأیید کردند:
ترکیب دو دارو، فعالیت آنتیژنها را حدود ۵۰٪ افزایش داد.
این دستاورد میتواند پایهای برای نسل جدیدی از ایمونوتراپی (درمانهای ایمنی ضد سرطان) باشد.
✨ نکتهی مهم:
هوش مصنوعی فقط دادهها را تحلیل نکرد — بلکه فرضیهای علمی ارائه داد که در عمل نیز تأیید شد.
نمونهای از گذار بزرگ: از مدلهای زبانی به کاشفان دارو و سازوکارهای زیستی نوین.
🟢 بیشتر بخوانید
🧾 مقالهی علمی
💻 GitHub
@rss_ai_ir
#GoogleAI #Gemma #Calico #BioTech #CancerResearch #AI
پژوهشگران Google Research و Calico از این مدل برای تحلیل فعالیت ژنها در سلولها و یافتن ترکیباتی استفاده کردند که بتوانند واکنش ایمنی بدن علیه تومورها را تقویت کنند.
🔍 چالش اصلی این است که بسیاری از تومورها «سرد» باقی میمانند — سیستم ایمنی آنها را تشخیص نمیدهد. برای فعالسازی پاسخ ایمنی باید بیان آنتیژنها (Antigen Presentation) را افزایش داد، آن هم فقط در سلولهایی که نشانهای از پاسخ ایمنی ضعیف دارند.
🧠 مدل Gemma پیشبینی کرد که ترکیب داروی silmitasertib (مهارکنندهی CK2) با دوز پایین اینترفرون باعث افزایش بیان MHC-I میشود — در نتیجه تومورهای «سرد» برای سیستم ایمنی قابلتشخیصتر میشوند.
🔬 نتایج آزمایشگاهی این پیشبینی را تأیید کردند:
ترکیب دو دارو، فعالیت آنتیژنها را حدود ۵۰٪ افزایش داد.
این دستاورد میتواند پایهای برای نسل جدیدی از ایمونوتراپی (درمانهای ایمنی ضد سرطان) باشد.
✨ نکتهی مهم:
هوش مصنوعی فقط دادهها را تحلیل نکرد — بلکه فرضیهای علمی ارائه داد که در عمل نیز تأیید شد.
نمونهای از گذار بزرگ: از مدلهای زبانی به کاشفان دارو و سازوکارهای زیستی نوین.
🟢 بیشتر بخوانید
🧾 مقالهی علمی
💻 GitHub
@rss_ai_ir
#GoogleAI #Gemma #Calico #BioTech #CancerResearch #AI
💡 گوگل پلتفرم جدیدی به نام Skills راهاندازی کرد — بستری آزاد برای یادگیری مهارتهای هوش مصنوعی!
در این پلتفرم بیش از ۳۰۰۰ دوره، آزمایشگاه و مسیر تمرینی وجود دارد که از مفاهیم پایهی Python و یادگیری ماشین تا مباحث پیشرفتهی MLOps، Vertex AI، Gemini و طراحی پرامپت (Prompt Design) را پوشش میدهد. 🚀
📘 چیزهایی که میتوانید یاد بگیرید:
✳️ادغام هوش مصنوعی مولد در پایپلاین دادهها
✳️استقرار (Deploy) و نگهداری مدلهای یادگیری ماشین
✳️ساخت اپلیکیشن شخصی با Gemini و Streamlit
✳️یادگیری تعاملی با مربیان یا جامعهی Google Cloud Innovators
🔹 دورهها از سطح مبتدی تا مدیر تیم (Team Lead) ارائه شدهاند.
🔹 در پایان، گواهینامه رسمی دریافت میکنید که قابل افزودن به رزومه یا پروفایل LinkedIn است. 🎓
✔️ شروع یادگیری:
skills.google
✔️ مشاهده فهرست دورهها:
skills.google/catalog
@rss_ai_ir
#گوگل #هوش_مصنوعی #آموزش_رایگان #GoogleAI #Gemini #MachineLearning #FreeCourses #AI
در این پلتفرم بیش از ۳۰۰۰ دوره، آزمایشگاه و مسیر تمرینی وجود دارد که از مفاهیم پایهی Python و یادگیری ماشین تا مباحث پیشرفتهی MLOps، Vertex AI، Gemini و طراحی پرامپت (Prompt Design) را پوشش میدهد. 🚀
📘 چیزهایی که میتوانید یاد بگیرید:
✳️ادغام هوش مصنوعی مولد در پایپلاین دادهها
✳️استقرار (Deploy) و نگهداری مدلهای یادگیری ماشین
✳️ساخت اپلیکیشن شخصی با Gemini و Streamlit
✳️یادگیری تعاملی با مربیان یا جامعهی Google Cloud Innovators
🔹 دورهها از سطح مبتدی تا مدیر تیم (Team Lead) ارائه شدهاند.
🔹 در پایان، گواهینامه رسمی دریافت میکنید که قابل افزودن به رزومه یا پروفایل LinkedIn است. 🎓
✔️ شروع یادگیری:
skills.google
✔️ مشاهده فهرست دورهها:
skills.google/catalog
@rss_ai_ir
#گوگل #هوش_مصنوعی #آموزش_رایگان #GoogleAI #Gemini #MachineLearning #FreeCourses #AI
❤3
⚛️ گوگل AI یک دستاورد تاریخی در زمینهی «هوش مصنوعی کوانتومی» (Quantum AI) منتشر کرد!
امروز در مجلهی Nature، تیم پژوهشی گوگل برای نخستینبار توانستند برتری قابلراستیآزمایی کوانتومی را با استفاده از روشی به نام Out-of-Time-Order Correlator (OTOC) — یا همان «اکوهای کوانتومی» — بهنمایش بگذارند.
🔬 جزئیات دستاورد:
این آزمایش با استفاده از تراشهی کوانتومی Willow انجام شد و نشان داد که سامانههای کوانتومی گوگل اکنون میتوانند مسائلی را حل کنند که شبیهسازی آنها با رایانههای کلاسیک عملاً غیرممکن است.
پردازندهی کوانتومی گوگل الگوریتمی به نام Quantum Echoes را اجرا کرد — ۱۳٬۰۰۰ برابر سریعتر از بهترین الگوریتم کلاسیک روی یکی از قدرتمندترین ابررایانههای جهان! ⚡
---
💡 توضیح ساده:
دانشمندان یاد گرفتند چگونه «زمان را در سامانهی کوانتومی به عقب برگردانند» تا ببینند چه زمانی از حالت منظم به هرجومرج میرسد.
این گذار، همان نقطهای است که برتری واقعی محاسبات کوانتومی آغاز میشود.
🔹 ۱) سیستم را به جلو در زمان اجرا میکنند تا اطلاعات درهم و پراکنده شود.
🔹 ۲) سپس عملیات معکوس انجام میدهند تا فرآیند را به عقب ببرند.
🔹 ۳) اگر همهچیز ایدئال باشد، سیستم باید به حالت اولیه بازگردد — ولی بهدلیل هرجومرج کوانتومی فقط بخشی از آن بازیابی میشود.
🔹 ۴) تفاوت بین حالت اولیه و نهایی نشان میدهد اطلاعات چقدر در «آشوب کوانتومی» گم شده است.
---
🧠 این پژوهش ثابت کرد میتوان اطلاعات را از وضعیتهای کوانتومی بهظاهر تصادفی استخراج کرد — کاری که هیچ ابررایانهای قادر به انجامش نیست.
این گام بزرگی است بهسوی محاسبات کوانتومی کاربردی برای شبیهسازی مواد، مولکولها و فرآیندهای فیزیکی بسیار پیچیده.
---
📘 مقاله در Nature:
🔗 nature.com/articles/s41586-025-09526-6
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #محاسبات_کوانتومی #GoogleAI #Nature #QuantumAI #Physics #Science
امروز در مجلهی Nature، تیم پژوهشی گوگل برای نخستینبار توانستند برتری قابلراستیآزمایی کوانتومی را با استفاده از روشی به نام Out-of-Time-Order Correlator (OTOC) — یا همان «اکوهای کوانتومی» — بهنمایش بگذارند.
🔬 جزئیات دستاورد:
این آزمایش با استفاده از تراشهی کوانتومی Willow انجام شد و نشان داد که سامانههای کوانتومی گوگل اکنون میتوانند مسائلی را حل کنند که شبیهسازی آنها با رایانههای کلاسیک عملاً غیرممکن است.
پردازندهی کوانتومی گوگل الگوریتمی به نام Quantum Echoes را اجرا کرد — ۱۳٬۰۰۰ برابر سریعتر از بهترین الگوریتم کلاسیک روی یکی از قدرتمندترین ابررایانههای جهان! ⚡
---
💡 توضیح ساده:
دانشمندان یاد گرفتند چگونه «زمان را در سامانهی کوانتومی به عقب برگردانند» تا ببینند چه زمانی از حالت منظم به هرجومرج میرسد.
این گذار، همان نقطهای است که برتری واقعی محاسبات کوانتومی آغاز میشود.
🔹 ۱) سیستم را به جلو در زمان اجرا میکنند تا اطلاعات درهم و پراکنده شود.
🔹 ۲) سپس عملیات معکوس انجام میدهند تا فرآیند را به عقب ببرند.
🔹 ۳) اگر همهچیز ایدئال باشد، سیستم باید به حالت اولیه بازگردد — ولی بهدلیل هرجومرج کوانتومی فقط بخشی از آن بازیابی میشود.
🔹 ۴) تفاوت بین حالت اولیه و نهایی نشان میدهد اطلاعات چقدر در «آشوب کوانتومی» گم شده است.
---
🧠 این پژوهش ثابت کرد میتوان اطلاعات را از وضعیتهای کوانتومی بهظاهر تصادفی استخراج کرد — کاری که هیچ ابررایانهای قادر به انجامش نیست.
این گام بزرگی است بهسوی محاسبات کوانتومی کاربردی برای شبیهسازی مواد، مولکولها و فرآیندهای فیزیکی بسیار پیچیده.
---
📘 مقاله در Nature:
🔗 nature.com/articles/s41586-025-09526-6
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #محاسبات_کوانتومی #GoogleAI #Nature #QuantumAI #Physics #Science
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🧠 هوش مصنوعی جِمِنی (Gemini): آموزش قابلیتهای جدید در دیپ ریسرچ
گوگل در نسخهی جدید Gemini Deep Research امکان اتصال مستقیم به Gmail، Docs، Drive و حتی Chat را فراهم کرده است!
با این قابلیت، جِمِنی میتواند مستقیماً به دادههای شما دسترسی پیدا کرده و اطلاعات را از اسناد، ایمیلها و فایلهای ذخیرهشده تحلیل کند تا پاسخهایی دقیقتر و مبتنی بر محتوای واقعی ارائه دهد.
🎯 در این ویدیو با جدیدترین قابلیتهای جِمِنی آشنا میشویم و یاد میگیریم چطور از دیپ ریسرچ برای انجام تحقیقات پیشرفته استفاده کنیم.
🔹 اتصال مستقیم به حساب گوگل
🔹 جستوجو در فایلها و اسناد شخصی
🔹 خلاصهسازی و تحلیل هوشمند محتوا
✨ این آموزش را از دست ندهید اگر میخواهید بهرهوری خود را چند برابر کنید!
@rss_ai_ir
#Gemini #GoogleAI #DeepResearch #هوش_مصنوعی #دیپ_ریسرچ #گوگل
گوگل در نسخهی جدید Gemini Deep Research امکان اتصال مستقیم به Gmail، Docs، Drive و حتی Chat را فراهم کرده است!
با این قابلیت، جِمِنی میتواند مستقیماً به دادههای شما دسترسی پیدا کرده و اطلاعات را از اسناد، ایمیلها و فایلهای ذخیرهشده تحلیل کند تا پاسخهایی دقیقتر و مبتنی بر محتوای واقعی ارائه دهد.
🎯 در این ویدیو با جدیدترین قابلیتهای جِمِنی آشنا میشویم و یاد میگیریم چطور از دیپ ریسرچ برای انجام تحقیقات پیشرفته استفاده کنیم.
🔹 اتصال مستقیم به حساب گوگل
🔹 جستوجو در فایلها و اسناد شخصی
🔹 خلاصهسازی و تحلیل هوشمند محتوا
✨ این آموزش را از دست ندهید اگر میخواهید بهرهوری خود را چند برابر کنید!
@rss_ai_ir
#Gemini #GoogleAI #DeepResearch #هوش_مصنوعی #دیپ_ریسرچ #گوگل
🔥2👏1👌1
🤯 دیپمایند مدلهای بینایی را یک قدم به درک انسانی نزدیکتر کرد!
انسانها دنیا را بر اساس مفهوم دستهبندی میکنند —
میدانیم گربه و ستارهدریایی هر دو «حیوان» هستند، حتی اگر هیچ شباهت ظاهری نداشته باشند.
اما مدلهای بیناییِ هوش مصنوعی معمولاً این لایهٔ انتزاعی را درک نمیکنند.
حالا پژوهش تازهٔ Google DeepMind این شکاف را کم کرده:
مدلها را طوری آموزش دادهاند که دنیای بصری را شبیه انسانها سازماندهی کنند — با درک مفاهیم، نه فقط پیکسلها.
نتیجه؟
✔️ پایداری بیشتر
✔️ عمومیسازی دقیقتر
✔️ درک بهتر از دستهبندیهای واقعی جهان
جزئیات کامل پژوهش: goo.gle/4qX60dC
---
#هوش_مصنوعی #دیپ_مایند #بینایی_ماشین #یادگیری_عمیق #AI #ML #کامپیوتر_ویژن #DeepMind #GoogleAI
انسانها دنیا را بر اساس مفهوم دستهبندی میکنند —
میدانیم گربه و ستارهدریایی هر دو «حیوان» هستند، حتی اگر هیچ شباهت ظاهری نداشته باشند.
اما مدلهای بیناییِ هوش مصنوعی معمولاً این لایهٔ انتزاعی را درک نمیکنند.
حالا پژوهش تازهٔ Google DeepMind این شکاف را کم کرده:
مدلها را طوری آموزش دادهاند که دنیای بصری را شبیه انسانها سازماندهی کنند — با درک مفاهیم، نه فقط پیکسلها.
نتیجه؟
✔️ پایداری بیشتر
✔️ عمومیسازی دقیقتر
✔️ درک بهتر از دستهبندیهای واقعی جهان
جزئیات کامل پژوهش: goo.gle/4qX60dC
---
#هوش_مصنوعی #دیپ_مایند #بینایی_ماشین #یادگیری_عمیق #AI #ML #کامپیوتر_ویژن #DeepMind #GoogleAI
❤1👍1🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔔 گوگل روی سیستمهای چندعاملی کار میکند که میتوانند مثل یک تورنمنت، ایدههای پژوهشی را تولید و ارزیابی کنند.
⏳ هر اجرا حدود ۴۰ دقیقه طول میکشد و حدود ۱۰۰ ایدهی دقیق و قابلاستفاده روی یک موضوع تحقیقاتی به شما میدهد!
دو عامل جدید در حال اضافه شدن به Gemini Enterprise هستند:
🤖 Idea Generation
دستور: Create a multi-agent innovation session
🎯 هدف: تولید بارش فکری چندعاملی برای رسیدن به ایدههای کاربردی
🧪 Co-Scientist
دستور: Drive novel scientific discovery with Co-Scientist
🎯 هدف: کشف علمیِ نوآورانه، با کمک تیمی از عاملهای هوشمند
---
🧬 فرآیند سهمرحلهای Co-Scientist
1️⃣ موضوع تحقیق، دادههای مرتبط و معیارهای ارزیابی را مشخص میکنید.
2️⃣ تیمی از عاملهای هوشمند، با استفاده از دادهها، ایدههای پژوهشی جدید تولید میکنند.
3️⃣ عاملها با ارزیابی و رتبهبندی تورنمنتی ایدهها، بهترین آنها را انتخاب میکنند.
---
🎯 گوگل فقط پژوهش را خودکار نمیکند؛
دارد محصولی میسازد که دیگران را هم به پژوهشگر تقویتشده با AI تبدیل کند.
https://www.testingcatalog.com/google-to-enable-research-automation-on-gemini-enterprise/
#GoogleAI #Gemini #MultiAgent #ResearchAI #Innovation #AIResearch
@rss_ai_ir
⏳ هر اجرا حدود ۴۰ دقیقه طول میکشد و حدود ۱۰۰ ایدهی دقیق و قابلاستفاده روی یک موضوع تحقیقاتی به شما میدهد!
دو عامل جدید در حال اضافه شدن به Gemini Enterprise هستند:
🤖 Idea Generation
دستور: Create a multi-agent innovation session
🎯 هدف: تولید بارش فکری چندعاملی برای رسیدن به ایدههای کاربردی
🧪 Co-Scientist
دستور: Drive novel scientific discovery with Co-Scientist
🎯 هدف: کشف علمیِ نوآورانه، با کمک تیمی از عاملهای هوشمند
---
🧬 فرآیند سهمرحلهای Co-Scientist
1️⃣ موضوع تحقیق، دادههای مرتبط و معیارهای ارزیابی را مشخص میکنید.
2️⃣ تیمی از عاملهای هوشمند، با استفاده از دادهها، ایدههای پژوهشی جدید تولید میکنند.
3️⃣ عاملها با ارزیابی و رتبهبندی تورنمنتی ایدهها، بهترین آنها را انتخاب میکنند.
---
🎯 گوگل فقط پژوهش را خودکار نمیکند؛
دارد محصولی میسازد که دیگران را هم به پژوهشگر تقویتشده با AI تبدیل کند.
https://www.testingcatalog.com/google-to-enable-research-automation-on-gemini-enterprise/
#GoogleAI #Gemini #MultiAgent #ResearchAI #Innovation #AIResearch
@rss_ai_ir
👍2🔥2❤1
🎬 پشتصحنهسازی با نانابانانا؛ وقتی مدل خودش تبدیل به کارگردان میشود
✳️این روزها یک «ترفند» دربارهٔ نانابانانا (Gemini 3 Pro Image) حسابی دستبهدست میشود:
یک عکس میدهید و میگویید «پشتصحنهاش را بساز» — و مدل همان لحظه صحنهای میسازد با پردهٔ سبز، نورها، اپراتورها، مانیتور کارگردان و حتی کابلهای صحنه.
اما این فقط ۱۰٪ توانایی واقعی بانانا است.
✳️مدل بهطور شگفتانگیزی دربارهٔ سینما و ویدئوپرو–داکشن اطلاعات دارد — از جنس نورها و نوع کیلایت گرفته تا دیفیوزر، فاصلهٔ کانونی، موقعیت دوربین، راکِر، ISO، عمق میدان و حتی اصطلاحات نورپردازی حرفهای.
بنابراین میتوانید هر فریم از فیلم، تبلیغ یا حتی ویدئوی عروسی را آپلود کنید و بگویید:
و بانانا:
📌 جای دقیق دوربین را میزند
📌 نوع نورها را حدس میزند
📌 فلش و برچسب میگذارد
📌 حتی دیاگرام کامل نورپردازی رسم میکند
نتیجه؟
✅کلاسهای فیلمبرداری از شدت استرس عرق سرد میکنند، تیمهای Previz به فکر فرو رفتهاند، و نورپردازها احتمالاً امروز کمی بیشتر مینوشند.
⛔️بخشی از خروجیها کاملاً دقیق نیستند، اما نکتهٔ مهم اینجاست:
مدل معمولاً ستاپ کلی نور را درست تشخیص میدهد.
و این یعنی یک ابزار فوقالعاده برای فیلمسازها، تبلیغاتچیها، CG artists و حتی دانشجویان سینما.
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #نانابانانا #Gemini #تولید_محتوا #فیلمسازی #پشت_صحنه #نورپردازی #ویدئوپرو_داکشن #AI #سینما #PreViz #ImageToImage #مولتیمودال #GoogleAI #مدل_تولیدی
✳️این روزها یک «ترفند» دربارهٔ نانابانانا (Gemini 3 Pro Image) حسابی دستبهدست میشود:
یک عکس میدهید و میگویید «پشتصحنهاش را بساز» — و مدل همان لحظه صحنهای میسازد با پردهٔ سبز، نورها، اپراتورها، مانیتور کارگردان و حتی کابلهای صحنه.
اما این فقط ۱۰٪ توانایی واقعی بانانا است.
✳️مدل بهطور شگفتانگیزی دربارهٔ سینما و ویدئوپرو–داکشن اطلاعات دارد — از جنس نورها و نوع کیلایت گرفته تا دیفیوزر، فاصلهٔ کانونی، موقعیت دوربین، راکِر، ISO، عمق میدان و حتی اصطلاحات نورپردازی حرفهای.
بنابراین میتوانید هر فریم از فیلم، تبلیغ یا حتی ویدئوی عروسی را آپلود کنید و بگویید:
generate a realistic behind the scene for this film scene, show me where the camera and lights are placed, use arrows to label each light, what type, what settings
و بانانا:
📌 جای دقیق دوربین را میزند
📌 نوع نورها را حدس میزند
📌 فلش و برچسب میگذارد
📌 حتی دیاگرام کامل نورپردازی رسم میکند
نتیجه؟
✅کلاسهای فیلمبرداری از شدت استرس عرق سرد میکنند، تیمهای Previz به فکر فرو رفتهاند، و نورپردازها احتمالاً امروز کمی بیشتر مینوشند.
⛔️بخشی از خروجیها کاملاً دقیق نیستند، اما نکتهٔ مهم اینجاست:
مدل معمولاً ستاپ کلی نور را درست تشخیص میدهد.
و این یعنی یک ابزار فوقالعاده برای فیلمسازها، تبلیغاتچیها، CG artists و حتی دانشجویان سینما.
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #نانابانانا #Gemini #تولید_محتوا #فیلمسازی #پشت_صحنه #نورپردازی #ویدئوپرو_داکشن #AI #سینما #PreViz #ImageToImage #مولتیمودال #GoogleAI #مدل_تولیدی
👍3🔥2👏1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
@rss_ai_ir
🍓 مدل MotionV2V — ویرایش حرکت در ویدئو با دقت بیسابقه 🍓
گوگل سیستم MotionV2V را معرفی کرد؛ روشی نوین برای ویرایش حرکت در ویدئو که بهجای تغییر کل فریم، مستقیماً تفاوت حرکت بین ویدئوی اصلی و نسخه ویرایششده را کنترل میکند.
این مدل بر پایه دیفیوشن کار میکند و امکان میدهد که:
✨ حرکت یک فرد تغییر کند، بدون تغییر ظاهر
✨ سرعت، جهت، یا شدت حرکت اصلاح شود
✨ حرکت کاملاً جدید روی ویدئو اعمال شود
✨ ویدئوهای ادیتشده، طبیعی و منسجم باقی بمانند
نتیجه؟
ویدئوهایی با حرکتهای کاملاً کنترلشده، بدون artifacts و بدون پرشهای عجیب.
🔗 لینکها:
👉 Paper:
https://arxiv.org/pdf/2511.20640
👉 Project Page:
https://ryanndagreat.github.io/MotionV2V/
👉 GitHub (بهزودی):
https://github.com/RyannDaGreat/MotionV2V
#MotionEditing #VideoAI #DiffusionModels #GoogleAI #GenerativeAI #DeepLearning
🍓 مدل MotionV2V — ویرایش حرکت در ویدئو با دقت بیسابقه 🍓
گوگل سیستم MotionV2V را معرفی کرد؛ روشی نوین برای ویرایش حرکت در ویدئو که بهجای تغییر کل فریم، مستقیماً تفاوت حرکت بین ویدئوی اصلی و نسخه ویرایششده را کنترل میکند.
این مدل بر پایه دیفیوشن کار میکند و امکان میدهد که:
✨ حرکت یک فرد تغییر کند، بدون تغییر ظاهر
✨ سرعت، جهت، یا شدت حرکت اصلاح شود
✨ حرکت کاملاً جدید روی ویدئو اعمال شود
✨ ویدئوهای ادیتشده، طبیعی و منسجم باقی بمانند
نتیجه؟
ویدئوهایی با حرکتهای کاملاً کنترلشده، بدون artifacts و بدون پرشهای عجیب.
🔗 لینکها:
👉 Paper:
https://arxiv.org/pdf/2511.20640
👉 Project Page:
https://ryanndagreat.github.io/MotionV2V/
👉 GitHub (بهزودی):
https://github.com/RyannDaGreat/MotionV2V
#MotionEditing #VideoAI #DiffusionModels #GoogleAI #GenerativeAI #DeepLearning
👍1🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡️مدل Gemini حالا میتواند اینفوگرافیک تعاملی بسازد!
یکی از خفنترین آپدیتها:
چتبات میتواند اینفوگرافیکهای پیچیده و کاملاً تعاملی تولید کند — از ساختار یک سلول تا اجزای یک هواپیما ✈️🧬
🔹 روی هر بخش میتوان کلیک کرد و توضیح کامل گرفت
🔹 مناسب آموزش، تحلیل، ارائه و یادگیری عمیق
🔹 برای همه کاربران در حال فعالسازی است
همین حالا تست کنید — فوقالعاده است!
🔗 Try it here
#Gemini #GoogleAI #Infographics #InteractiveLearning #AI #TechNews @rss_ai_ir
یکی از خفنترین آپدیتها:
چتبات میتواند اینفوگرافیکهای پیچیده و کاملاً تعاملی تولید کند — از ساختار یک سلول تا اجزای یک هواپیما ✈️🧬
🔹 روی هر بخش میتوان کلیک کرد و توضیح کامل گرفت
🔹 مناسب آموزش، تحلیل، ارائه و یادگیری عمیق
🔹 برای همه کاربران در حال فعالسازی است
همین حالا تست کنید — فوقالعاده است!
🔗 Try it here
#Gemini #GoogleAI #Infographics #InteractiveLearning #AI #TechNews @rss_ai_ir
👍2