‌‏یه تمرین آزمون آنلاین که فقط با یه فایل SQLite بالا میاد

‏یه تیم سه‌نفره از اندونزی یه پلتفرم وب برای آماده شدن آزمون ورودی دانشگاه ساختن اسمش SIAPIN و کدش روی GitHub عمومیه و ۳۵۴ تا ستاره گرفته بانک سوالش ۲۱۵۸ تا سوال داره و ۱۴ تا مدرس هم توش درس میدن کنارش داشبورد پیشرفت و لیدربورد و حالت های تمرین مختلف هم گذاشتن

‏زیر کاپوتش Nextjs و React و TypeScript و Tailwind و Prisma هست همه داده ها هم توی یه فایل SQLite جمع شده یعنی بدون سرور دیتابیس گرون هم بالا میاد توی ایران هم میشه همین ایده رو برای آمادگی کنکور پیاده کرد یه بانک سوال و تمرین آنلاین که روی هر هاستی و با کمترین هزینه بالا بیاد و بچه های شهر های کوچیک رو از کلاس های گرون بی‌نیاز کنه

‏اگه بخوای به یکی معرفیش کنی به کی میگی؟

پسندیدی یه ری اکشنی هم نشون بده

‌‏چیدمان اسناد رسمی چینی رو سپردن به یه Skill

‏یه پروژه متن‌باز روی GitHub به اسم gongwen-gbt9704-skill هست که چیدمان اسناد رسمی چینی رو درمیاره خروجی یه فایل DOCX قابل ویرایشه که بر پایه استاندارد GB/T ۹۷۰۴-۲۰۱۲ چیده شده خودش صفحه A4 و حاشیه و فونت و سطح سرتیتر و شماره صفحه رو تنظیم میکنه نصبش روی Codex و Claude Code و Kimi و چند محیط دیگه راه داره همه این محیط‌ها از یه نسخه قوانین میخونن نویسنده میگه استاندارد GB/T ۹۷۰۴-۲۰۱۲ روز ۲۰۲۵-۰۵-۳۰ دوباره بازبینی شد و هنوز معتبره و اگه فونت لازم روی سیستم نباشه خودش هشدار میده

لینک گیت هاب پروژه

‌‏این اسکیل از یه موضوع ساده ویدیو توضیحی می‌سازه

‏یه اسکیل تازه برای Claude Code و Codex اومده که هر موضوعی بدی بهش یه ویدیو توضیحی باهاش می‌سازه صداگذاری و زیرنویس و کارت فصل و نوار پیشرفت هم روش می‌ذاره خروجی یه فایل MP4 با کیفیت 720p کیفیت و زبونش یا چینیه یا انگلیسی ساختنش بین یک تا سه ساعت طول می‌کشه و بیشتر این وقت صرف این می‌شه که ایجنت‌ها موازی روی صحنه ها کار کنن روی macOS تست شده و رو لینوکس هم باید بچرخه ولی ویندوز هنوز امتحان نشده مخزنش ۳۲۸ تا ستاره داره

ببین به کارت میاد؟

‌‏یک پورت عمومی برای پنل و پروکسی و لینک ساب

‏Flux یا همون Orbit به صورت پیش فرض فقط یک پورت عمومی با TLS از کانتینر بیرون میده
ولی پنل 3X-UI و اینباند های Xray و سرور Subscription هر سه باید از بیرون در دسترس باشن این پروژه یه ریورس پروکسی کوچیک با Go میذاره جلوی هر سه
درخواست ورودی رو از روی مسیرش میخونه و به سرویس داخلی درست فوروارد میکنه
باینری رسمی 3X-UI رو هم موقع اولین اجرا دانلود میکنه به جای کامپایل از سورس فقط ترابر های مبتنی بر HTTP مثل WebSocket رو میشه با این روش تفکیک کرد اینباند های TCP خام و REALITY روی همون پورت عمومی جواب نمیدن چون TLS رو خود Flux باز میکنه اگه Flux یه پورت خام دوم هم باز کرده باشه میشه REALITY رو مستقیم به همون بست

‏این یه دیپلوی شخصیه پس اطلاعات ورود پنل و UUID کلاینت‌ها و لینک های Subscription رو خصوصی نگه دار برای هر کسی که پنل خودشو روی Flux بالا میاره و فقط یه پورت عمومی در اختیار داره به کار میاد

‏بزرگ‌ترین ایرادی که توش می‌بینی چیه؟

این لینکشه یه چک کن

‌‏بیلد Rust حالا یه نمایش زنده با تایمر برای هر کریت داره

‏خروجی cargo build از این به بعد یه صفحه زنده‌ست که نشون می‌ده کدوم کریت الان داره کامپایل می‌شه هر کریت تایمر خودش رو داره و تا شش تا همزمان می‌تونن توی صف نمایش باشن کریت های قدیمی‌تر هم آروم محو می‌شن تا جا برای تازه ها باز بشه نوار پیشرفتش از گراف واقعی یونیت های cargo خونده می‌شه نه از روی حدس وارنینگ‌ها توی یه پنل جمع می‌شن که می‌تونی بازشون کنی یا ببندی تست فیل شده هم بعد از پایان اجرا روی صفحه می‌مونه تا بشه panic رو دید اگه قرار باشه خروجی بقیه ابزارهات هم از حالت خشک دربیاد از کدوم یکی شروع می‌کنی؟

این لینکشه یه چک کن

خلاصه امروز


۱. ‏نوت های Markdown رو با ویم توی ترمینال بچرخون
‏ZenNotes/tui یه پروژه Go هست که خط فرمان و اپ کامل ترمینال رو توی یک باینری استاتیک جمع کرده نوت‌ها همون فایل های Markdown ساده توی پوشه ای میمونن که خودت داری این نسخه همون ولت اپ دسکتاپ ZenNotes رو می‌خونه و یه سرور self-hosted هم می‌تونه به‌عنوان ولت راه دور کار کنه توی اپ ترمینالش سایدبار و تب و اسپلیت داری و تسک‌ها رو به شکل لیست یا کانبان یا تقویم می‌بینی ادیتورش یه ویم کامله با رجیستر و ماکرو و مد ویژوال و…
مشاهده خبر

۲. ‏بدترین سناریوی Anthropic حدود ۱۸ درصد بی کاری شناختیه
‏Anthropic یه مدل منتشر کرده که اثر محصولات خودش رو روی بازار کار حساب می‌کنه سه سناریو داره و خودشون تاکید کردن این‌ها پیش‌بینی نیستن و هیچ احتمالی هم روش نذاشتن تو بدترین سناریو بی کاری شناختی می‌رسه به حدود ۱۸ درصد و بی کاری کل از هر قله بعد از جنگ جهانی دوم رد می‌شه سهم کار از درآمد از ۶۰ درصد میاد روی حدود ۴۵ درصد ولی دستمزد کار های غیرشناختی حدود ۳۴ درصد بالا می‌ره پس ماجرا این نیست که همه ضرر می‌کنن ‏درآمد کل…
مشاهده خبر

۳. ‏یه دانشجوی کارشناسی دنبال همکار برای Test Time Training میگرده
‏یه دانشجوی کارشناسی از هند دنبال همکار واسه کار روی Test Time Training میگرده میگه با استادش یه مقاله درباره روش های توضیحپذیری LLM نوشتن و ماه بعد برای TMLR میفرستن حس میکنه TTT دو سه سال دیگه میشه ترند اصلی دنبال کسی میگرده که یه ذره compute بیشتر از لپتاپ خودش بهش بده و راهنماییاش کنه میگه دانشگاهش جایی واسه پیشرفت نداره و روزی ۱۲ ساعت وقت میگذاره هر کی پای‌هست توی Reddit دایرکت بده ‏روی سیستم تو جواب داد یا نه؟
مشاهده خبر

۴. ‏نمره ۸۳.۸۳ مدل پزشکی Sante فقط انتخاب از چهار گزینه رو میسنجه
‏تست DiagnosisArena-MCQ جواب رو به مدل نمیده شرح حال و معاینه و آزمایش رو میذاره جلوش و میگه از بین چهار تشخیص یکی رو انتخاب کن مدل Ling-۳.۰-flash-Sante توی همین تست نمره ۸۳.۸۳ گرفته دو نتیجه پزشکی دیگه هم منتشر شده MedXpertQA-Text با ۵۳.۸۸ و HealthBench Professional با ۴۵.۷۳ نمره HealthBench Professional درصد دقت نیست چون پزشک‌ها با روبریک نوشته‌شده بهش نمره میدن توی چارت Sante مشخص نیست اون نمره به طول جواب نرمال…
مشاهده خبر

۵. ‏MoE روی SSD میچرخه و رم کمتری میخواد
‏Edge0 یه فریمورک اوپنسورس برای اینفرنس مدل های MoE هست وزن های expert رو یکجا تو رم نمیخونه و موقع نیاز از SSD میخونه تیمش این ایده رو با Recover-LoRA و prerouter ترکیب کرده یه head آموزشدیده به اسم prerouter مسیر expert‌ها رو یه قدم جلوتر حدس میزنه اینطوری خوندن وزن‌ها با فوروارد مدل همپوشانی پیدا میکنه و کار دیکد تا ۵۹ درصد تندتر میشه تیمش میگه این عدد با بزرگتر شدن مدل و کندی استوریج بیشتر هم میشه ‏دو تیر مدل…
مشاهده خبر

۶. ‏یه مدل ۳۴۸ میلیون پارامتری حساب ۱۴ رقمی رو ستونی حل میکنه
‏یکی تو r/MachineLearning یه مدل زبانی ۳۴۸ میلیون پارامتری رو از صفر train کرده دیتاش ۲۲.۷ میلیارد توکن بوده و بعدش برای ریاضی fine-tune شده تو نُه زیرتسک حساب GPT-۳ میانگین ۹۹.۴ درصد گرفته و جمع پنج رقمی رو صد درصد درست میزنه مدل جواب رو حدس نمیزنه و مثل بچه مدرس های ستونی حلش میکنه رقم انتقالی و قرض و ضرب جزئی رو مرحله به مرحله مینویسه مشکلش ریاضی نبود چون واژگانش کم بود ‏قبلاً فقط اسم شش ارزش مکانی رو بلد بود و…
مشاهده خبر

۷. ‏ستاپ Semaphore UI روی خطای دسترسی MySQL گیر کرده
‏یکی تو r/selfhosted داره Semaphore UI رو راه میندازه پکیج رو از git repo گرفته و راهنمای نصب رو قدم به قدم رفته اولش دیتابیس نداشته پس MySQL نصب کرده Error ۱۶۹۸ access denied for user root@localhost الان وسط ستاپ به Error ۱۶۹۸ میخوره MySQL دسترسی user root@localhost رو رد میکنه طرف از بقیه tips میخواد ‏تو امتحانش کردی نتیجه چی شد؟
مشاهده خبر
…

اختتامیه قصه امشب
‏یک محصول کامل با هوش مصنوعی ماهی ۱۵ دلار درآمد دارد
فقط سه مشترک فعال دارد
قیمتش ۱۴ هزار و ۵۰۰ دلار است
سازندش خودش می‌گوید عاشق ساختن است ولی عاشق فروختن نیست
می‌خواهی بدانی آخر این قصه چه می‌شود؟
Baxo
Artificial Intelligence
درآمد ۳۰ روز اخیر ۰ دلار
MRR ۱۵ دلار
قیمت فروش ۱۴٬۵۰۰ دلار

‏قصه این پروژه

‏Nate Steele یک نفر است و کل تیم Baxo هم همین یک نفر است

خودش در پیام فروش نوشته عاشق ساختن محصول است ولی فروش و بازاریابی بخشی نیست که از آن لذت ببرد

Baxo یک پلتفرم عملکرد و تعامل کارکنان مبتنی بر هوش مصنوعی است

مدیران با آن بررسی عملکرد راه می‌اندازند و بازخورد جمع می‌کنند و نظرسنجی نبض تیم اجرا می‌کنند

ارزش پیشنهادی‌اش این است که به مدیران کمک می‌کند بررسی عملکرد را سریع‌تر اجرا کنند و احساس کارکنان را بفهمند و بازخورد را به قدم بعدی روشن تبدیل کنند

لحظه ی جرقه ی ایده دقیقا در لیستینگ نوشته نشده

ولی از حرف های خودش می‌شود فهمید که درد ساخت محصول را دیده بود و ابزار های پراکنده را دور هم جمع کرد

محصول یک جا چهار چیز را می‌آورد

بررسی عملکرد و نظرسنجی نبض و تقدیر و قدردانی و بینش عملکردی

مدل قیمت‌گذاری Baxo Pro است

۵ دلار به ازای هر کاربر در ماه با ۳۰ روز آزمایش رایگان

مخاطب هدف بنیان‌گذاران و رهبران تیم و مدیران منابع انسانی در استارتاپ‌ها و آژانس‌ها و کسب وکار های کوچک تا متوسط است

کشور ثبت‌شده US است و نوع سرمایه‌گذاری bootstrapped

یعنی هیچ سرمایه ای از بیرون نیامده و همه چیز از جیب خودش بوده

حالا برسیم به عددی که داستان را تلخ می‌کند

درآمد ۳۰ روز اخیر صفر دلار است

درآمد ماهانه ۱۵ دلار است و سه مشترک فعال دارد

ضریب قیمت در لیستینگ ثبت نشده و رشد ۳۰ روز هم ثبت نشده

تعداد پیشنهاد خرید هم ثبت نشده

یعنی نمی‌دانیم چند نفر پشت این محصول صف کشیده اند

قیمت فروش ۱۴ هزار و ۵۰۰ دلار است

یعنی قیمت فروش حدود هزار برابر درآمد ماهانه فعلی است و این عدد را باید با چشم باز نگاه کرد

کانال های بازاریابی که خودش فهرست کرده کم نیستند

بازاریابی محتوایی و SEO و ایکس و گوگل ادز و دایرکت سرد و ایمیل سرد و ایمیل مارکتینگ و Product Hunt و دهان به دهان

پس چرا با این همه کانال فقط سه مشترک دارد

خودش جواب را داده چون فروختن کاری است که دوستش ندارد و از همان اول هم گفته

Baxo ساخته شده و سر پا ایستاده

محصول آماده است ولی هنوز کسی آن را هل نداده و همین نقطه ی شروع داستان است

‏چه نیازی را حل می‌کند؟

‏بگذار از یک صحنه ی واقعی شروع کنیم

یک مدیر تیم ساعت ۹ شب است و باید برای سه نفر فرم بررسی عملکرد پر کند

فرم خالی است و او یادش نیست سه ماه پیش این آدم چه کار کرده

پس شروع می‌کند به گشتن در اسلک و ایمیل و نوت های پراکنده

این همان دردی است که در لیستینگ آمده

بررسی عملکرد وقت زیادی می‌برد و بازخورد پخش و پراکنده می‌شود و مدیر سختش است مسیر رشد آدم‌ها را ردیابی کند

نکته ی مهم این است که این درد فقط درد مدیر نیست

درد کارمند هم هست

کارمند سالی یک بار یک فرم پر می‌کند و نمی‌فهمد آخرش چه شد

بازخوردی که باید چند ماه پیش به دستش می‌رسید حالا بی‌اثر شده

Baxo این‌ها را جمع می‌کند در یک جا

بررسی و نبض و تقدیر و بینش

ولی فقط جمع کردن کافی نیست

چیزی که این دسته محصولات را نجات می‌دهد هوش مصنوعی است که از دل داده های پراکنده یک قدم بعدی روشن بیرون می‌کشد

برای چه کسانی

بنیان‌گذارانی که تازه تیم ده نفره ساخته اند و هنوز مدیر منابع انسانی ندارند

آژانس‌ها که پشت سر هم پروژه می‌گیرند و تیم‌شان دائم عوض می‌شود و کسی نیست روند رشد را ثبت کند

کسب وکار های کوچک تا متوسط که بودجه ی یک ابزار سنگین سازمانی را ندارند ولی از این درد خسته شده اند

‏بازارهای هدف

‏خود لیستینگ سه بازار برای Baxo نام برده

هوش مصنوعی و استخدام و منابع انسانی و بهره‌وری

بازار اول آمریکا است چون شرکت در US ثبت شده و Stripe هم برای همین بازار آماده است

آمریکا بیشترین تعداد استارتاپ کوچک را دارد و همین استارتاپ های کوچک مخاطب هدف Baxo هستند

در آمریکا فرهنگ بازخورد جدی گرفته می‌شود

ابزار منابع انسانی آنجا یک هزینه ی پذیرفته‌شده است نه یک تجمل

اروپا هم جذاب است ولی یک دیوار دارد و آن GDPR است

داده ی کارکنان در اروپا حساس است و هر ابزاری که داده را بیرون بفرستد باید پاسخگو باشد

از طرف دیگر اروپا بازار ابزار های جاافتاده ی منابع انسانی است و رقابت در آن سنگین است

ورود به آن بدون یک فروشنده ی محلی سخت می‌شود

آسیا داستان دیگری است

بازار های بزرگی مثل هند و جنوب شرق آسیا تیم های پرسرعت و کوچک دارند

در این بازارها قیمت حرف اول را می‌زند

مدل ۵ دلار به ازای هر کاربر می‌تواند همین جا یک برگ برنده باشد

جمع‌بندی من این است که Baxo بیشتر از هر جا برای بازار آمریکا ساخته شده

ولی برای برنده شدن باید فروشنده ای پیدا کند که آن بازار را از حفظ باشد

‏داستان این ایده در ایران

‏حالا بگذار بپریم به ایران

آیا این ایده اینجا جواب می‌دهد؟

اول یک واقعیت تلخ

ابزار های منابع انسانی در ایران معمولا آخرین چیزی هستند که بودجه می‌گیرند

مدیر ایرانی وقتی پول کم دارد اول سراغ فروش و محصول می‌رود نه سراغ سنجش احساس کارکنان

ولی یک نکته ی مهم هست

تیم های ایرانی خیلی جوان‌اند و جابه‌جایی نیرو در آن‌ها زیاد است و همین جابه‌جایی زیاد بستر خوبی برای این ابزار است

موانع واقعی را باید صادقانه گفت

درگاه پرداخت بین‌المللی یکی از آن‌ها است و Stripe بدون واسطه در ایران کارساز نیست

تحریم هم روی دسترسی به خدمات ابری اثر می‌گذارد و مهاجرت زیرساخت به یک ارائه‌دهنده ی داخلی را ضروری می‌کند

موضوع بعدی میزبانی داده است

داده ی کارکنان حساس است و برای فروش به شرکت های ایرانی باید روی سرور داخلی بماند

لوکالیزیشن هم جدی است

یک ابزار منابع انسانی باید با زبان و لحن فارسی و آیین های داخلی بنگاه ها هماهنگ باشد

حالا نسخه ی ایرانی را تصور کن

یک پلتفرم بازخورد و نبض تیم که فارسی است و روی زیرساخت داخلی اجرا می‌شود و پرداخت ریالی دارد

برای شرکت های بزرگ‌تر می‌توان نسخه ای ساخت که به سیستم منابع انسانی داخلی وصل شود

برای آژانس های ایرانی که تیم‌شان پشت سر هم عوض می‌شود همین یک ابزار می‌تواند کابوس بررسی عملکرد پایان سال را حل کند

صادقانه بگویم

بازار ایران برای این دسته کوچک‌تر و سخت‌تر است ولی خالی است و همین خالی بودن یک فرصت واقعی است

‏پشت صحنه و ابزارها

‏استک فنی Baxo مدرن و سبک است

در لیستینگ Nextjs و Framer و React و Tailwind CSS آمده

یعنی رابط کاربری واکنش‌گرا با React و Nextjs ساخته شده و استایل با Tailwind CSS و بخش سایت با Framer

پشت صحنه Supabase است

یعنی پایگاه داده و احراز هویت و بخشی از بک‌اند روی یک سرویس جمع شده

لایه ی هوش مصنوعی هم دو بال دارد

Anthropic و OpenAI

همین دو نام نشان می‌دهد قلب محصول روی مدل های زبانی بنا شده

یعنی خلاصه کردن بازخورد و ساختن قدم بعدی کار مدل است

میزبانی و لبه ی شبکه با Vercel و Cloudflare است و پرداخت با Stripe

ایمیل‌ها با Resend می‌رود و خطا‌ها با Sentry رصد می‌شوند

‏چرا ارزش دیدن دارد؟

‏چرا این محصول هیجان‌انگیز است

چون یک نفر تنهایی همه چیز را ساخته و محصول سر پا ایستاده

درس اول از Nate Steele این است که ساختن و فروختن دو مهارت متفاوت‌اند

او این تفاوت را صادقانه پذیرفته

خیلی‌ها سال‌ها وقت می‌گذارند تا این را قبول نکنند و فکر می‌کنند مشکل از محصول است

او ایستاده و می‌گوید محصول را ساختم حالا کسی بیاید آن را بفروشد

این صداقت خودش یک سرمایه است

درس دوم درباره ی اندازه ی تیم است

Baxo نشان می‌دهد یک نفر با ابزار های امروزی می‌تواند یک محصول کامل بسازد

Nextjs و Supabase و Vercel و Stripe همین کار را ممکن کرده اند

درس سوم درباره ی انتخاب کانال است

فهرست کانال های بازاریابی‌اش طولانی است ولی سه مشترک یعنی کانال داشتن با کانال اجرا کردن فرق دارد

این درس برای هر سازنده ای مهم است

اگر همه ی کانال‌ها را باز کنی هیچ‌کدام را جدی نگرفته ای

درس چهارم درباره ی قیمت است

۵ دلار به ازای هر کاربر عدد پایینی است

برای فروش راحت خوب است ولی برای ساختن درآمد جدی سخت

درس پنجم درباره ی عدد ۱۵ دلار است

این عدد شکست نیست و نشان می‌دهد یک نفر حاضر شد پول بدهد

همیشه سخت‌ترین قدم همان قدم اول است و Baxo آن را برداشته

درس آخر این است که محصول بدون توزیع یک دارایی خاموش است

داستان Baxo دقیقا همین را فریاد می‌زند

‏حرف آخر

‏خب داستان امشب همین بود

یک نفر و یک محصول و سه مشترک و ماهی ۱۵ دلار

بعضی‌ها این عدد را می‌بینند و رد می‌شوند

بعضی‌ها اما چیز دیگری می‌بینند

یک محصول کامل که فقط منتظر یک فروشنده است

خودت را جای این تصمیم بگذار

اگر بازاریابی و فروش را دوست داری Baxo یک بستر آماده است

اگر هم دوست نداری داستانش برای تو درس دیگری دارد

باید از روز اول کسی را کنار خودت داشته باشی که فروش را از تو بگیرد

حالا سوال من از تو این است

اگر این محصول دست تو بود اولین کاری که می‌کردی چه بود؟

کدام بازار را انتخاب می‌کردی و چرا؟

جوابت را برایم بنویس

داستان بعدی را با حرف های تو جلو می‌بریم

وب‌سایت پروژه

‌‏امتیاز کلی بنچمارک‌ها نصف حقیقت رو میگه

‏این چند وقت خیلی‌ها میگن Artificial Analysis خرابه و نتیجه هاش معنی نداره خودشون هزینه تست‌ها رو میدن و تبلیغ هم نمیگیرن برای تست Fable ۵.۱ حدود ۱۳ هزار دلار خرج کردن شاخص هوش این سایت یه جمع وزنی از ۱۰ ارزیابی مختلفه بیشتر این ارزیابی‌ها مقاله منتشر شده دارن و فقط AA-Briefcase خصوصیه Deepseek V4.۱-Flash با ۵۵۲ میلیارد پارامتر همون امتیاز ۴۰ رو گرفته که Qwen ۳.۸-Flash-Next با ۱۸۰ میلیارد پارامتر ولی تو ارزیابی های جداگانه داستان فرق میکنه تو AutomationBench-AA از GPT-۶ Astra هم جلو زده و تو معیار AA-Omniscience Non-Hallucination Rate که مدل های open weight توش قوی ترن خیلی عقب افتاده

‌‏غرغر بازیکن‌ها تو Discord رو می‌چسبونه به لاگ بازی تا بفهمه چرا ملت ول می‌کنن

‏عجیب‌ترین بخش ماجرا اینه که این ابزار با غرغر بازیکن‌ها کار می‌کنه نه با نمودار
یه تیم تو هکاتون Xsolla Baku پلتفرمی ساخته که حرف های ملت تو Discord رو می‌بره کنار لاگ بازی تو Unity
بعد نشون می‌ده دقیقا کجا طرف بازی رو ول کرده اسم پروژه GoBuster هست و تو GitHub بی‌سر و صدا ۲۴۶ تا ستاره گرفته
دسته‌بندی و خلاصه کردن حرف های بازیکن‌ها رو Google Gemini ۲.۵ Flash انجام می‌ده
ولی جفت کردن شکایت با افت واقعی بازیکن‌ها رو یه موتور ریاضی قطعی حساب می‌کنه نه خود AI یعنی طراح بازی به جای اینکه حدس بزنه چرا ملت ناراضی ان یه لیست اولویت‌دار از مشکل‌ها می‌گیره
پشت هر موردش هم داده هست نه حس و حال
همین چیزیه که معمولا استودیو های کوچیک اصلا ندارن

‏بزرگ‌ترین ایرادی که توش می‌بینی چیه؟

ببین به کارت میاد؟

‌‏Hugging Face راه گزارش باگ امنیتی رو یه فایل جدا کرده

‏یه فایل تک خطی رو دامنه Hugging Face نشسته که کارش اینه به محقق امنیت بگه باگ رو کجا گزارش بده اسمش securitytxt هست و بین سرویس های بزرگ یه رسم جاافتاد‌ست سایت با این فایل راه تماس تیم امنیتش رو مشخص میکنه تا گزارش‌ها وسط راه گم نشن

‏پس اگه یه روز به باگ امنیتی توی سرویسی خوردی اول ببین همچین فایلی داره یا نه گزارش دادن از راه رسمی خیلی وقتا جواب سریعتری میگیره اگه روی سرویس های Hugging Face مدل میزبانی میکنی یا با APIهاش کار میکنی این فایل مسیر رسمی گزارش آسیب پذیری رو بهت نشون میده

‌‏موتور زبانی که با یاد گرفتن بیشتر سنگینتر نمیشه

‏یه نفر یه موتور زبانی ساخته که هیچ وزن آموزش دیده ای توش نیست خبری از دیتاست و آموزش و جعبه سیاه نیست همه‌چیز توی Rust از صفر طراحی شده و همین حالا روی یه ASUS ROG Ally دستی اجرا می‌شه حافظه اش با زیاد شدن دانش رشد نمی‌کنه یه موضوع با ده مفهوم و یکی با ده هزار مفهوم همون حجم بایت رو می‌گیرن کل حالتش هم توی یه فایل فریز می‌شه و بعداً دقیق بایت به بایت برمی‌گرده

‏پس می‌شه یه سیستم زبانی ساخت که به مدل های آموزش‌دیده وابسته نباشه سازندش می‌گه ادغام مدل های موجود جواب نمی‌ده چون دستگاه مختصات داخلی هر کدوم فرق داره این یکی رو یه نفر تنهایی ساخته بدون تیم و بدون بودجه کامل آفلاین اجرا می‌شه و هیچ تماس شبکه ای با بیرون نداره پس اونجاهایی که اینترنت پایدار نیست یا نمی‌خوان داده از دستگاه بیرون بره به کار میاد

‏کدومش به نظرت بهتره این یا قبلیا؟

‌‏دو هفته با ChatGPT و Claude نوشت و دنبال برنده نگشت

‏یکی دو هفته با ChatGPT و Claude کنار هم کد می زد آخرش هم هیچکدوم رو کنار نگذاشت دنبال جواب کدوم بهتره هم نبود Claude لحنش بیشتر شبیه یه آدمه وقتی ازش بازخورد بخوای راحت مخالفت می‌کنه نه اینکه بگه چه ایده خوبی بیا بهترش کنیم ChatGPT هم وقتی خسته ای و حوصله توضیح دادن نداری سریع‌تر جواب میده خودش میگه فرق این دو تا خیلی کمتر از چیزیه که همه فکر می‌کنن هرچی بهتر توضیح بدی از هر دوشون خروجی بهتری می‌گیری و پرامپت بد هم از هر دو تا خروجی بد میده

ترجیحت استفاده از کدومه؟

‌‏افزونه ای که کد فیلم رو میشناسه ولی هیچی ازت نمی‌فرسته

‏با یه کلیک روی تولبار مرورگر کد فیلم توی صفحه ای که باز کردی پیدا میشه افزونه JavRanking بعدش کاور و رتبه همون فیلم رو میاره جلوی چشمت

یه نیگا بنداز بد نیس

‌‏آدم کردن مدل با پرامپت سیستمی نه با فاینتیون

‏میتونی مدل رو به یه آدم پارانوید تبدیل کنی که از حرف زدن با غریبه ها میترسه ولی یه جور عجیبی عاشق ماره واسه این کار اصلا فاینتیون لازم نداری و یه پرامپت سیستمی کافیه اول یه نقش بهش بده بعد چند نمونه از حرف زدن اون شخصیت رو بنویس جوابها رو پر از واقعیت کن چون مدل همون واقعیت‌ها رو حقیقت داستان حساب میکنه آخر کار هم مهمترین بخشه یعنی هدفت باید کامل شفاف باشه ولی چیزهایی که نمیخوای رو نباید با جزئیات تو پرامپت بیاری وگرنه توجه مدل رو مسموم میکنن همین کار روی Qwen و DeepSeek و MiniMax و Gemma جواب میده پس کسی که منتظر فاینتیون بعدی نشسته شاید اول باید پرامپت خودش رو درست کنه