‌‏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

‌‏تالار گفتگویی که ایجنت‌ها خودشون ساختن

‏یه نفر ایجنت‌هاش رو گذاشته با هم یه تالار گفتگو برای خودشون بسازن Codex و Claude Code و Lumina حالا مستقیم توی همون تالار با هم حرف می‌زنن دیگه لازم نیست هر پیام از دست صاحبشون رد بشه صاحبشون می‌گه امیدواره این کار ورک‌فلوش رو روون‌تر کنه خودش هم می‌گه تماشای این جریان براش جالبه وقتی چند ایجنت یه کانال مستقیم برای حرف زدن داشته باشن شکل هماهنگ کردنشون عوض می‌شه

فرض کن ایجنت هات رو اینجوری به هم وصل کنی و با زبان فارسی وارد جلسشون کنی و اونا بشینن به جای تو فکر کنن و تصمیم بگیرن و عمل کنن !!! و تو هم فقط بشینی و گفتمان ایجنت ها رو تماشا کنی !!
دنیا خیلی داره عجیب میشه🧌
شاید یه تست بزنم و نتیجش رو همینجا اعلام کنم😅

‌‏مدل توی این اسکیل اندازه نمیگیره فقط قضاوت میکنه

‏توی این ریپو نقطه برش و طول هر شات رو ffmpeg اندازه میگیره و مدل دستش به عدد‌ها نمیرسه مدل فقط چهار تا چیز رو قضاوت میکنه و باقیش حساب و کتابه ۱۴ تا دروازه کیفیت هم گذاشتن که هر خط باید ازشون رد بشه یه اسکیل دیگه هم داره که اطلاعات هر شات رو میذاره کنار تصویر و با هر برش اطلاعات هم جلو میره خروجی یه صفحه تک فایله که آفلاین هم باز میشه هیچ API key و npm هم نمیخواد و از همون سهمیه سشن خودت استفاده میکنه یعنی میشه ریتم یه ویدیو رو اندازه گرفت نه اینکه فقط حسش کنی

اینو ببین و حال کن

ایجنت ‌‏چرخ بهبود رو خودش میچرخونه

‏تو r/artificial یه نفر پستی گذاشته با تیتر I Built an Agent That Recursively Improves Itself حرفش اینه که ایجنتی ساخته که خودش رو بازگشتی بهتر میکنه یعنی چرخ بهبود رو خود ایجنت میچرخونه نه آدم وقتی خود ایجنت دستش تو بهتر کردن خودش بازه تو از کجا میفهمی واقعا بهتر شده؟

‌‏قانونگذارای بریتانیا میخوان ابرهوش مصنوعی ممنوع شه

‏قانونگذارای بریتانیا دارن از Burnham میخوان پشت ممنوعیت ابرهوش مصنوعی بایسته این درخواست بعد از هشدارهایی اومده که ترسناک توصیفشون کردن اینجا بحث سر محدودیت معمولی نیست بحث سر ممنوعیت خود ساخت ابرهوش مصنوعیه اگه جدی گرفته شه دعوای هوش مصنوعی از چی بسازیم میره سمت چی نباید بسازیم

‏کدومش به نظرت بهتره این یا قبلیا؟

‌‏کارت هولوگرام بچگی رو دیگه میشه خودت چاپ کنی

‏بچگی کارت های هولوگرام دفترفروشی رو یادت هست که با هر تکون یه رنگ میدادن و پول نداشتی بخری یه پروژه به اسم RuiC-card-skill همون کار رو تو مرورگر درمیاره یه جمله یا حتی یه عکس میدی و یه کارت سه بعدی میگیری که با چرخوندنش رنگ عوض میکنه خود Blender رو لازم نیست نصب کنی چون نسخه ی پرتابلش خودکار دانلود و با SHA-۲۵۶ چک میشه نکته ی فنی ترش اینه که متریال های سفارشی Blender از glTF رد نمیشن پس سازنده همون فرمول رو با Threejs تو مرورگر دوباره ساخته همه چیز هم تو یه فایل تکی جمع شده تا بلاک کننده های تبلیغات گیر نندازن لایه های شفاف و پروژهی Blender رو هم تحویلت میده پس هر لایه رو خواستی خودت عوض میکنی حالا اون کارتی که بچگی حسرتش رو داشتی خودت میتونی چاپش کنی

‏اینو برای پروژه واقعی استفاده می‌کنی یا نه؟

خودتون بررسی کنین

‌‏مقایسه continued pretraining با RAG روی یه مدل ۴ میلیاردی

‏یه نفر یه مدل QWEN ۳.۵ 4B رو برداشته و باهاش continued pretraining کرده بعد گذاشتش کنار یه پیاده سازی RAG تا این دوتا رو با هم بسنجه یعنی میخواد بدونه دانشی که میریزی توی خود مدل بهتر جواب میده یا دانشی که سر سوال از بیرون میاد مدل پایه هم توی این تست خط پایه بوده تا فرقش با نسخه آموزش دیده معلوم بشه هدفش سنجیدن سود عملکردی بوده یعنی این که دانش رو درونی کنی یا همون لحظه روش استدلال کنی

‏انتخاب بین نگه داشتن دانش توی وزن های مدل و خوندنش از بیرون یه تصمیم طراحی واقعیه عدد های دقیقش هم توی یه مقاله جدا نوشته شده و توی خود پست نذاشته اگه روی مدل های فارسی کار میکنی و میخوای دانش یه حوزه رو بدی به مدل این مقایسه همون سوالی رو جواب میده که سراغت میاد

اگه به دردت خورده با ری اکشن نشونم بده

‌‏مدل 2B لحن چت گروهی واتساپ رو یاد گرفت ولی چت منسجم نه

‏یکی یه مدل 2B رو روی چت گروهی شش نفره واتساپشون فاینتیون کرده و کل کار رو هم روی یه M1 Pro اجرا کرده مدل چت گروهی منسجم نمیسازه و اطلاعاتی از بچه ها نگه نمیداره جز اسم‌ها ولی اسلنگ و ری اکشن و ریتم حرف زدنشون رو یاد گرفته و جملاتش شبیه تایپ خودشونه

‏به نظرت اغراقه یا واقعا کاربردیه؟

حله؟

‌‏ادیتوری که ایجنت هوش مصنوعیش رو از خودش بیرون گذاشته

‏توی این ادیتور هوش مصنوعی رو عمداً از هسته انداختن بیرون ایجنتش یه اکستنشن جداست نه بخشی از خود ادیتور این‌طوری ادیتور برای کدنویسی دستی هم دست‌نخورده می مونه فقط اکستنشن‌ها API پایدار دارن و اونم توی یه ماژول جداست به اسم rune-go-sdk با لایسنس Apache-۲.۰ بقیه پکیج های همین ریپو هیچ تضمین سازگاری ندارن و سازنده ها راحت بازنویسی‌شون می‌کنن خود ادیتور با GPU رندر می‌شه و بیلدش به زنجیره ابزار C نیاز داره

‏یعنی هر قابلیت جدیدی که بخوای بهش اضافه کنی از راه اکستنشن رد می‌شه نه با دست بردن توی خود ادیتور هر کی بخواد بدون سرویس هوش مصنوعی کد بزنه می‌تونه ادیتور رو بدون ایجنتش بیلد کنه و همون نسخه ساده رو نگه داره

‏اگه بخوای به یکی معرفیش کنی به کی میگی؟

لینک گیت هاب برای بررسی بیشتر

‌‏متن AI رو از چینی و ترکی و ژاپنی رد میکنن تا شبیه نوشته آدم بشه

‏این پروژه متنی که AI نوشته رو میفرستن چینی بعد ترکی و اگه کلید DeepL داشته باشی یه دست ژاپنی هم وسط میاد
آخرش دوباره برمیگردوننش به زبان خودت
هدفش اینه که ساختار جمله ها به هم بریزه و متن شبیه نوشته آدم بشه مرحله اول DeepSeek متن رو بازنویسی میکنه و همزمان یه نسخه چینی ازش میسازه
بعد Google Translate میبرش روی ترکی
مرحله آخر هم DeepSeek همه چیز رو برمیگردونه به زبان اول و رد ترجمه رو از متن پاک میکنه

‏تو تنظیماتش تمپریچر ۱.۳ پیشنهاد شده یعنی خودشون میخوان خروجی یه کم نامرتب و غیرقابل پیش بینی باشه
هشت زبان پشتیبانی میشه و کدش کاملاً رایگانه زبان های پشتیبانی شده فارسی نیستن پس برای محتوای فارسی کاربرد مستقیمی نداره

لینک گیت هاب برای بررسی بیشتر

‌‏OpenWAM آموزش مدل های رباتیک رو ماژولار کرد

‏OpenWAM یه استک تحقیقاتی بازه که می‌خواد ساخت مدل های world-action رو از انتخاب های درهم‌تنیده در بیاره یعنی معماری و داده و آموزش و ارزیابی رو از هم جدا کرده تا هر تیکه رو مستقل عوض کنی و نتیجه رو بسنجی خودشون یه مدل آماده هم منتشر کردن که روی حدود ۵۱۸ میلیون فریم از داده ی اول‌شخص آدم و ربات آموزش دیده یعنی حدود ۶۴۰۰ ساعت ویدیو وزن های pretrained و finetuned رو هم روی HuggingFace گذاشتن و کدش پایتونه یعنی کسی که تازه می‌خواد وارد این حوزه بشه لازم نیست از صفر آموزش بده و می‌تونه از وزن های آماده شروع کنه وقتی داده ی دید اول‌شخص آدم و ربات تا این حد زیاد بشه مرز یادگیری آدم و ربات هم کمرنگ‌تر می‌شه

اینو ببین و حال کن

بهترین‌های هفته


۱. ‏سه تا بنچمارک جدید که واقعا عمق توانایی مدل های کدزنی رو نشون میدن
‏بنچمارک های معمولی دیگه کافی نیستن برای فهمیدن عمق توانایی مدل ها ‏تو این پست سه تا بنچمارک جدید و سخت رو معرفی کردن که واقعا عمق توانایی یه مدل رو نشون میدن این بنچمارک ها خیلی فراتر از تست های معمولی کدزنی هستن ‏🔹 اولی Program-Bench هست جایی که مدل فقط یه باینری کامپایل شده و مستنداتش رو می‌بینه و باید بدون دسترسی به دیکامپایلر یا اینترنت کل کدبیس رو از نو بنویسه تا دقیقا همون رفتار رو داشته باشه امتیاز ها GPT-۶…
مشاهده خبر

۲. ‏🧊 دو تا کد کتاب برای ساخت صفحه خوش‌آمدگویی شیشه‌ای مایع
‏یه پروژه منبع باز جذاب برای React Native اومده که می‌تونی باهاش صفحه خوش‌آمدگویی شیشه‌ای مایع با انیمیشن سوایپ بسازی ‏این ریپو دو تا کد کتاب (cookbook) داره یکی اسکای و یکی آسترو هر کدوم یه تم متفاوت دارن با انیمیشن های خاص مثل گنبد شیشه‌ای که با سوایپ بالا میاد و کوچیک می‌شه تا تبدیل به دکمه پلاس بشه یک افکت رنگی خفن هم موقع کشیدن جمع می‌شه ‏🔹 این پروژه ۲۳۷ ستاره داره و با تایپ‌اسکریپت و Expo ساخته شده ‏برو توی…
مشاهده خبر

۳. ‏ماجرای سینیوری که کد ها رو به هم ریخت 😂
‏داستان همیشگی توی تیم های برنامه‌نویسی ‏سینیور یه پروژه رو می‌ریزه به هم بعد می‌بینه نمی‌تونه درستش کنه اونوقته که جونیور میاد و می‌گه بذار ببینم چطور می‌شه حلش کرد ‏🔹 این یه حقیقت تلخ و شیرینه که تجربه همیشه کافی نیست گاهی یه نگاه تازه می‌تونه معجزه کنه ‏#برنامه‌نویسی #سینیور #جونیور #توسعه‌دهندگان
مشاهده خبر

۴. ‏انویدیا و کروداسترایک دست به یکی کردن 🤝
‏یه خبر خوب برای امنیت سایبری ‏انویدیا و کروداسترایک با همکاری هم یه سری مدل هوش مصنوعی جدید برای امنیت سایبری ساختن ‏🔹 این کار رو کردن چون فکر میکنن یکی از بزرگترین خلا های امنیت سایبری اینه که مدافعان نمیتونن به سرعت مهاجمان از هوش مصنوعی استفاده کنن ❓ ‏به نظرتون این مدل ها میتونن سرعت واکنش رو به حد مهاجما برسونن ‏#هوش_مصنوعی #امنیت_سایبری #انویدیا #کروداسترایک
مشاهده خبر

۵. ‏وبکمی که حالت صورتت رو می‌فهمه و یه میم می‌ذاره رو سرت
‏یه پروژه پایتونی روی GitHub هست که وبکمت رو نگاه می‌کنه و می‌فهمه الان چه شکلی داری بعد یه میم همون حالت رو می‌ندازه رو سرت میم اندازه سرت می‌شه و با حرکتت تو فریم جابه‌جا می‌شه خروجیش می‌ره روی یه virtual camera و Zoom و Meet و Teams و Discord و OBS اون ‏رو مثل یه وبکم عادی می‌بینن چارده تا حالت داره مثل چشم غره و زبان دراز کردن و دست‌ها روی صورت میم‌ها هم با فایل خودت عوض می‌شن و حالت جدید هم می‌تونی اضافه کنی…
مشاهده خبر

۶. ‏کاهش حافظه KV-cache تا ۹۹٪ با Sliding Window Attention 🧠
‏یکی از بچه های r/MachineLearning یه روش جالب برای استفاده از Sliding Window Attention روی مدل های از پیش آموزش‌دیده پیاده کرده ‏به‌جای اینکه هر توکن جدید به کل حافظه KV قبلی دسترسی داشته باشه فقط یه بافر محدود شامل attention sinks و پنجره کشویی رو نگه می‌داره این کار رو بدون تغییر معماری یا ریتِرین کردن مدل انجام داده و به‌عنوان یه لایه استنتاج مجزا نوشتهش ‏🔹 توی آزمایشش با Qwen۲.۵-۷B برای ۱۶K توکن حافظه KV از ۹۲۳…
مشاهده خبر

۷. ‏ناهار چی بخورم؟ یه ابزار متن‌باز جوابشو داره
‏اگه سر ظهر به معمای ناهار چی بخورم گیر می‌کنی این اپ واسته Trưa Nay Ăn Gì یه چرخ شانسه که مون پیشنهادی رو می‌چرخونه این نسخه کامیونیتی با TypeScript نوشته شده و ۴۱۳ تا ستاره داره روی سیستم خودت اجرا می‌شه و نه لاگین می‌خواد نه بکاند نه سرویس ابری علایقت و لیست غذا‌ها توی کوکی مرورگر ذخیره می‌شه برای اجرا Nodejs ۲۲.۱۲ به بالا و pnpm کافیه
مشاهده خبر

‌‏جست‌وجوی API های رایگان توی وب‌سایت

‏توی GitHub یه ریپوی عمومی دارن که API های رایگان رو بر اساس موضوع دسته‌بندی می‌کنه برای پیدا کردن سریع‌تر گزینه ها می‌تونی از بخش جست‌وجو یا پیمایش توی وب‌سایت استفاده کنی برای مشارکت توی این فهرست از کجای راهنمای مشارکت شروع می‌کنی؟

لینکو ببین اگه مفید بود سیوش کن داشته باشی

‌‏Atlas Cloud در فهرست API رایگان GitHub

‏Atlas Cloud توی GitHub به‌عنوان API رایگان و اسپانسر نقره ای معرفی شده نکته فنی که داره اینه که API گفت‌وگو با قالب OpenAI سازگاره تولید تصویر و ویدئو هم در دسترسه

‏بررسی Atlas Cloud می‌تونه برای پروژه هایی مفید باشه که چند خروجی هوش مصنوعی می‌خواید برای تیم های ایرانی که به API گفت‌وگو تصویر و ویدئو در یک پلتفرم نیاز دارن می‌تونه گزینه بررسی باشه

‏به کارت میاد؟

لینکو ببین اگه مفید بود سیوش کن داشته باشی

‌‏API رایگان برای حقایق جالب سگ‌ها

‏از یه API ساده می‌تونی درباره نژاد‌ها و گروه های سگ حقایق جالب بگیری این API رایگانه و داده هاش درباره واقعیت های جالب نژاد‌ها و گروه های سگه

‏این داده ها می‌تونن پایه ی یه برنامه یا سایت سگ‌محور باشن ساخت برنامه ها و سایت های مرتبط با نژاد‌ها و گروه های سگ

‏به کارت میاد؟

این لینکشه یه چک کن