AudioPod AI

⭐️ : 5.0
🔗 : [Visit Website](https://ln-k.me/audiopod-ai)

💬 : AudioPod AI یک پلتفرم پردازش صوتی مبتنی بر هوش مصنوعی است که برای کپی صدا (Voice Cloning)**، **کاهش نویز و ترجمه صوتی طراحی شده است.

💊 صنعت دارو داره متحول می‌شه!

Isomorphic Labs تازه سیستم IsoDDE رو معرفی کرده: یه هوش مصنوعی که داروها رو روی کامپیوتر خیلی سریع‌تر از هر تیم تحقیق و توسعه دارویی طراحی می‌کنه.

• دو برابر سریع‌تر از AlphaFold 3 روی اهداف سخت
• ۲۰ برابر بهتر از Boltz-2 روی آنتی‌بادی‌ها
• از استاندارد طلایی فیزیک تو پیش‌بینی اتصال هم جلوتره
• جیب‌های دارویی که ۱۵ سال طول کشیده بود پیدا بشن، فقط از توالی پروتئین کشف کرده

IsoDDE تازه کار نیست؛ اینا سال‌هاست دارن روی داروهای واقعی کار می‌کنن.

🔍 X-Research Skill

یه ابزار برای جستجوی پیشرفته در X/Twitter مخصوص Claude Code و OpenClaw. امکاناتش شامل جستجوی عامل‌محور، دنبال کردن رشته‌ها، بررسی عمیق و ارائه خلاصه‌های مستند هست.

👨‍💻 زبان برنامه‌نویسی: TypeScript
⭐️ تعداد ستاره‌ها: ۵۷۷
🐞 تعداد مشکلات ثبت‌شده: ۳
🍴 تعداد فورک‌ها: ۷۲

GitHub:
https://github.com/rohunvora/x-research-skill

۲۵ ابزار هوش مصنوعی که در سال ۲۰۲۶ باید هر روز ازشون استفاده کنی 👇
1. Perplexity.ai – پاسخ‌ها همراه با منابع معتبر
2. Descript.com – ویرایش ویدئو مثل ویرایش یک سند متنی
3. Jasper.ai – تولید متن‌های مارکتینگ با نرخ تبدیل بالا
4. RunwayML.com – ساخت افکت‌های ویدئویی حرفه‌ای
5. ElevenLabs.io – تولید کلون صدای واقع‌گرایانه
6. Notion.ai – مدیریت و سازماندهی کامل فضای کاری
7. Otter.ai – تبدیل فوری جلسات به متن
8. Copy.ai – نوشتن ایمیل‌های فروش مؤثر
9. Beautiful.ai – طراحی خودکار اسلایدهای ارائه
10. Photoroom.com – حذف حرفه‌ای پس‌زمینه تصاویر
11. Speechify.com – تبدیل متن به کتاب صوتی
12. ChatPDF.ai – تحلیل اسناد و استخراج نکات کلیدی
13. Bardeen.ai – اتوماسیون کارهای تکراری
14. Zapier.com – اتصال و هماهنگ‌سازی اپلیکیشن‌ها
15. Writesonic.com – تولید سریع مقالات وبلاگی
16. Lumen5.com – تبدیل مقالات به ویدئو
17. Fliki.ai – ساخت ویدئو از روی متن
18. Tome.app – ساخت ارائه‌های داستان‌محور
19. Simplified.com – پلتفرم جامع تولید محتوا
20. Vidyo.ai – بازتولید محتوا برای شبکه‌های اجتماعی
21. Lexica.art – تولید تصاویر خلاقانه با هوش مصنوعی
22. Beatoven.ai – ساخت موسیقی اختصاصی
23. Murf.ai – تولید نریشن حرفه‌ای
24. Fireflies.ai – ضبط و خلاصه‌سازی تماس‌ها
25. Chatbase.co – ساخت چت‌بات‌های سفارشی هوش مصنوعی

چت‌جی‌پی‌تی قراره یه قابلیت خفن اضافه کنه 👀

می‌تونی مهارت‌ها (Skills) رو ایمپورت کنی تو کتابخونه خودت و بعد راحت مدیریت و ویرایششون کنی.

اوپن‌ای‌آی داره یه بخش جدا برای «مهارت‌ها» می‌سازه، ولی هنوز کامل فعال نشده. احتمالاً با نسخه GPT-5.3 منتشر می‌شه.

اگه بیاد، واقعاً می‌تونه خیلی کاربردی و بازی‌عوض‌کن باشه.

🐱 ۵ تا از بهترین ریپوهای گیت‌هاب برای دیتاساینتیست‌ها

➖➖➖

〰 Awesome Data Analysis
🏷 یه گنج کامل برای شروع: SQL، پایتون، هوش مصنوعی، تحلیل داده و خیلی چیزای دیگه.
اگه می‌خوای از صفر شروع کنی و پایه‌ات رو قوی بسازی، اینجا نقطه شروع خوبیه.

➖اوایل مسیر دیتا خیلی گیج‌کننده‌ست، اما پروژه زدن سریع‌ترین راه پیشرفته. این ریپوها کمک بزرگی‌ان:
➖➖

〰 Data Scientist Handbook
🏷 یه هندبوک خلاصه و کاربردی که بهت می‌گه چی رو باید یاد بگیری و فعلاً چی رو می‌تونی نادیده بگیری.

➖➖➖

〰 Cookiecutter Data Science
🏷 یه قالب استاندارد پروژه که حرفه‌ای‌ها استفاده می‌کنن. باهاش می‌تونی پروژه‌های دیتا و AI رو ساختارمند و تمیز جلو ببری.

➖➖➖

〰 Data Science Cookie Cutter
🏷 یه تمپلیت خیلی مرتب برای ساخت پروژه‌هایی که فردا از هم نمی‌پاشن و راحت می‌تونی آپدیتشون کنی. یعنی از همون اول پروژه‌هات کاربردی و واقعی باشن.

➖➖➖

〰 ML From Scratch
🏷 الگوریتم‌های اصلی یادگیری ماشین رو از صفر و با زبان ساده پیاده‌سازی کرده. عالیه برای اینکه واقعاً بفهمی مدل‌ها چطور کار می‌کنن و تو مصاحبه‌ها هم بتونی خوب توضیح بدی.

✍️ گوگل مدل‌های متن‌باز TranslateGemma رو معرفی کرده؛ هوش مصنوعی‌هایی برای ترجمه بین ۵۵ زبان مختلف.

🔹 پشتیبانی محلی و ابری: هم روی سیستم شخصی اجرا می‌شن، هم در فضای ابری.

🔹 اندازه‌های متنوع: در نسخه‌های ۴، ۱۲ و ۲۷ میلیارد پارامتر عرضه شدن.

🔹 کیفیت و بهره‌وری بالا: ترجمه دقیق با عملکرد بهینه.

🐜 اَنت‌فارم – ساخت تیمی از عامل‌های هوش مصنوعی در اوپن‌کلاو تنها با یک دستور

📌 نام مخزن: snarktank/antfarm
👨‍💻 زبان برنامه‌نویسی: تایپ‌اسکریپت
⭐ تعداد ستاره‌ها: ۶۵۶
🐞 تعداد مشکلات ثبت‌شده: ۳۱
🍴 تعداد انشعاب‌ها: ۱۲۷

ابزاری برای ساخت و مدیریت سریع تیمی از عامل‌های هوش مصنوعی در اوپن‌کلاو فقط با اجرای یک دستور.

گیت‌هاب:
https://github.com/snarktank/antfarm

اوپن‌ای‌آی نسخه GPT-5.3-Codex-Spark را در حالت پیش‌نمایش پژوهشی منتشر کرد.

این مدل، نسخه‌ای سبک و فوق‌سریع از GPT-5.3-Codex است که برای جریان‌های کاری برنامه‌نویسی در زمان واقعی طراحی شده. تمرکز آن روی ویرایش و تکرار سریع کد است، در حالی که نسخه اصلی Codex برای وظایف عمیق‌تر و طولانی‌تر مناسب‌تر است.

با سرعتی بیش از **۱۰۰۰ توکن در ثانیه**، این فقط افزایش سرعت نیست؛ بلکه شیوه همکاری انسان و ماشین در ساخت نرم‌افزار را متحول می‌کند.

خلق در زمان واقعی دیگر یک مفهوم نیست؛ همین حالا در دسترس است.

🔗
(https://openai.com/index/introducing-gpt-5-3-codex-spark/)

کنسنسوس: پاسخ‌های مبتنی بر شواهد، نه نظر شخصی

کنسنسوس به پرسش‌ها صرفاً بر اساس پژوهش‌های علمی داوری‌شده پاسخ می‌دهد. به‌جای اتکا به دیدگاه‌های فردی یا مطالب وبلاگی، نتایج را مستقیماً از مقالات علمی استخراج می‌کند و نشان می‌دهد که آیا مطالعات با یکدیگر هم‌نظر هستند یا اختلاف دارند.

این ابزار زمانی کاربردی است که دقت اهمیت بالایی دارد؛ مانند موضوعات مرتبط با سلامت، سیاست‌گذاری عمومی یا نگارش مقالات پژوهشی.

اگر می‌خواهید بدانید یافته‌های علمی واقعاً چه می‌گویند، کنسنسوس انتخاب مناسبی است.

🔗
(https://consensus.app/)

یادگیری عملی مدل‌های زبانی بزرگ

محتوای کتاب:

فصل ۱: مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی
فصل ۲: توکن‌ها و تعبیه‌سازی‌ها (Embeddingها)
فصل ۳: درک معماری ترنسفورمر از درون
فصل ۴: طبقه‌بندی متن
فصل ۵: خوشه‌بندی متن و مدل‌سازی موضوعی
فصل ۶: مهندسی پرامپت
فصل ۷: تکنیک‌ها و ابزارهای پیشرفته برای تولید متن
فصل ۸: جستجوی معنایی و تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG)
فصل ۹: مدل‌های زبانی بزرگ چندوجهی
فصل ۱۰: ساخت مدل‌های تعبیه‌سازی متن
فصل ۱۱: تنظیم دقیق مدل‌های بازنمایی برای طبقه‌بندی
فصل ۱۲: تنظیم دقیق مدل‌های مولد

گیت‌هاب:
(http://github.com/HandsOnLLM/Hands-On-Large-Language-Models)

🔥 مات و مبهوت Seedance 2.0 شدم!

این مدل خیلی فراتر از چیزیه که DeepSeek ارائه داد، و از نظر سطح کیفیت واقعاً در حد و اندازه چیزی مثل Veo 4 یا Sora 3 ظاهر شده.

پرامپت استفاده‌شده:
Cyberpunk hacker robot working in front of many monitors

🤖 خودکارسازی پژوهش با NotebookLM

کتابخانه notebooklm-py یک ابزار غیررسمی برای کار با Google NotebookLM است که به شما اجازه می‌دهد فرایندهای تحقیقاتی را خودکار کنید، محتوا تولید کنید و عامل‌های هوش مصنوعی را یکپارچه‌سازی کنید. این ابزار برای نمونه‌سازی (Prototype) و پروژه‌های شخصی مناسب است و از طریق پایتون یا خط فرمان قابل استفاده است.

🚀 قابلیت‌های کلیدی:

* یکپارچه‌سازی با عامل‌های هوش مصنوعی و Claude Code
* خودکارسازی تحقیق با وارد کردن منابع
* تولید پادکست، ویدئو و محتوای آموزشی
* پشتیبانی از API پایتون و رابط خط فرمان (CLI)
* استفاده از APIهای غیررسمی گوگل

📌 گیت‌هاب:
(https://github.com/teng-lin/notebooklm-py)

🤖 انتروپیک یه سری از قابلیت‌های خفن کلود رو برای کاربرای رایگان باز کرد!

قبلاً این امکانات فقط با اشتراک پولی در دسترس بود، ولی الان کاربرای رایگان هم می‌تونن ازش استفاده کنن.

الان می‌تونی:
• مستقیم داخل کلود فایل اکسل، پاورپوینت و ورد بسازی
• از «مهارت‌ها» برای خودکار کردن کارهای مرحله‌ای و منظم استفاده کنی
• کلود رو به ابزارهایی مثل نُوشن، اسلک، کنوا و حتی پی‌پال وصل کنی

عملاً کلود برای کاربرای رایگان خیلی قدرتمندتر شده 👀

چهار سطح پروموت کردن

🎓 این ۹ جلسه از دانشگاه استنفورد واقعاً یه گنج واقعی برای هر کسیه که می‌خواد مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) رو عمیق و اصولی یاد بگیره.

جلسه ۱ – ترنسفورمر
https://lnkd.in/dGnQW39t

جلسه ۲ – مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر و ترفندها
https://lnkd.in/dT_VEpVH

جلسه ۳ – ترنسفورمرها و مدل‌های زبانی بزرگ
https://lnkd.in/dwjjpjaP

جلسه ۴ – آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
https://lnkd.in/dSi_xCEN

جلسه ۵ – تنظیم (Tuning) مدل‌های زبانی بزرگ
https://lnkd.in/dUK5djpB

جلسه ۶ – استدلال در مدل‌های زبانی بزرگ
https://lnkd.in/dAGQTNAM

جلسه ۷ – مدل‌های زبانی عامل‌محور (Agentic)
https://lnkd.in/dWD4j7vm

جلسه ۸ – ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ
https://lnkd.in/ddxE5zvb

جلسه ۹ – جمع‌بندی و روندهای روز
https://lnkd.in/dGsTd8jN

اگه می‌خوای LLMها رو عمیق بفهمی، این ویدئوها رو مرحله‌به‌مرحله ببین؛ مستقیم از اساتید استنفورد یاد می‌گیری.

🚀 یک دستاورد مهم دیگر:

اوپن‌ای‌آی اعلام کرده که یکی از مدل‌های داخلی‌اش، با حداقل نظارت انسانی، وارد چالش «First Proof» شده و برای بیشترِ ۱۰ مسئله مرزیِ پژوهشی، راه‌حل‌های امیدوارکننده ارائه داده؛ حداقل ۶ مورد از آن‌ها احتمالاً درست ارزیابی شده‌اند.

نکته جالب اینجاست که این نتایج در قالب یک اسپرینت یک‌هفته‌ای به‌دست آمده؛ موضوعی که نشان می‌دهد نسل بعدی مدل‌ها کم‌کم می‌توانند به‌صورت مستقل وارد ریاضیات حل‌نشده در سطح متخصصان شوند.

📄 گزارش کامل:
https://cdn.openai.com/pdf/a430f16e-08c6-49c7-9ed0-ce5368b71d3c/1stproof_oai.pdf