🚀 معرفی یه ریپوی عالی برای علاقه‌مندان GraphRAG!

اگه دنبال یه پیاده‌سازی سریع و سبک از GraphRAG هستی، پروژه‌ی nano-graphrag دقیقاً همون چیزیه که باید ببینی 🔍

همان طور که میدونیم GraphRAG یه روش پیشرفته برای پیاده‌سازی RAG Augmented ه که به‌جای اینکه اسناد رو جدا جدا پردازش کنه، از ساختار گرافی یا Knowledge Graph استفاده می‌کنه تا ارتباط بین داده‌ها رو بهتر درک کنه 🧠

✨ این ریپو با حدود ۱۱۰۰ خط کد، یه نسخه‌ی ساده، قابل درک و قابل توسعه از GraphRAG رو در اختیارت می‌ذاره.

ویژگی‌هاش 👇

💡 پشتیبانی از مدل‌های اپن‌سورس LLM
🧩 سازگار با چندین مدل Embedding
📦 پشتیبانی از چندین Vector DB مثل FAISS و Neo4j
⚡️ اجرای سریع و ناهمگام (async)
🔁 قابلیت افزودن تدریجی داده بدون محاسبات تکراری

https://github.com/gusye1234/nano-graphrag

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

📘 اگر تازه می‌خوای وارد دنیای تحقیقات در زمینه‌ی Reinforcement Learning (RL) بشی، این مقاله رو از دست نده!

🧠 عنوان مقاله:
“A Survey of Reinforcement Learning for Large Reasoning Models”

این مقاله یه نگاه تحولی و جامع به مسیر RL داره
از روزای اولش که مفاهیم پایه و ساده‌تر بودن،
تا پیشرفت‌های بزرگ سال‌های اخیر که باعث شدن RL به بخش کلیدی آموزش مدل‌های استدلالی بزرگ (مثل LLMها) تبدیل بشه.

https://arxiv.org/pdf/2509.08827

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🔹 معرفی ابزارهای کاربردی :

1. TypingMind.com
نسخه‌ای هوشمندتر از ChatGPT
2. Blackbox.ai
کمک برای نوشتن و تکمیل کدها
3. Glasp.co
ذخیره و اشتراک ایده‌های جالب از وب
4. FlowGPT.com
پیدا کردن بهترین پرامپت‌ها برای هوش مصنوعی
5. Wondercraft.ai
ساخت محتوای صوتی و پادکست با هوش مصنوعی
6. Veed.io
ویرایش سریع ویدیوها به‌صورت آنلاین
7. RunPod.io
استفاده از قدرت پردازشی ابری برای پروژه‌ها
8. Scenario.com
طراحی و تولید عناصر بازی با هوش مصنوعی
9. Suno.ai
ساخت موسیقی با کمک هوش مصنوعی
10. Lindy.ai
خودکارسازی وظایف روزانه
11. PromptPerfect.ai
بهینه‌سازی و بهبود پرامپت‌ها برای مدل‌های هوش مصنوعی
12. Namelix.com
تولید نام برند و کسب‌وکار
13. Kaedim3D.com
تبدیل تصاویر دوبعدی به مدل‌های سه‌بعدی
14. TLDRThis.com
خلاصه‌سازی سریع و هوشمند متن‌ها

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🌐 گفی (Gephi) یک نرم‌افزار متن‌باز قدرتمند برای تحلیل و مصورسازی شبکه‌هاست.
با Gephi می‌توان روابط پیچیده بین داده‌ها را به شکل نمودارهای تعاملی و دیدنی مشاهده کرد و به‌سادگی الگوها، خوشه‌ها و نقاط کلیدی را شناسایی کرد.

⚡️ این نرم‌افزار از یک موتور رندر سه‌بعدی سریع استفاده می‌کند تا حتی بزرگ‌ترین شبکه‌ها را در لحظه نمایش دهد.
امکان فیلتر، خوشه‌بندی، تحلیل و دستکاری گراف‌ها نیز در آن فراهم است.

💻 روی ویندوز، مک و لینوکس اجرا می‌شود و از زبان‌های مختلف پشتیبانی می‌کند.

📦 سورس‌کد و مستندات رسمی در گیت‌هاب موجود است:

https://github.com/gephi/gephi?tab=readme-ov-file

یک کارگاه آموزشی توسط دانشگاه Galway برگزار می‌شود که به‌صورت عملی، تحلیل و تجسم شبکه با نرم‌افزار متن‌باز Gephi را آموزش می‌دهد.

https://www.youtube.com/watch?v=vQ0LAMcaHp0&t=46s

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

یک مقاله آموزشی و معرفی از مفهوم "مهندسی عامل‌ها" (Agent Engineering) هم چنین معرفی پلتفرم Agno که مخصوص Agent Engineering ها طراحی شده رو نویسنده توضیح داده.

https://www.ashpreetbedi.com/articles/agent-engineering

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

در یادگیری تقویتی، معمولاً یک Policy تصمیم می‌گیرد و یک Critic آن را ارزیابی می‌کند.
اما در مدل‌های زبانی بزرگ، آموزش Critic خیلی سنگین و پرهزینه است — به همین خاطر بیشتر روش‌ها آن را حذف کرده‌اند
مقاله جدید به نام :
Asymmetric Proximal Policy Optimization: mini-critics boost LLM reasoning

می‌گوید: به جای حذف کامل منتقد، بیایید چند مینی‌منتقد (mini-critic) سبک بسازیم که هرکدام فقط روی بخشی از داده‌ها آموزش می‌بینند.

اختلاف‌نظر بین این مینی‌منتقد‌ها به مدل کمک می‌کند تشخیص دهد کجاها سخت و مبهم است، تا یادگیری را دقیق‌تر و هوشمندتر انجام دهد.

در نتیجه آموزش پایدارتر، هزینه کمتر و بهبود قابل توجه (۳ تا ۶٪) در توانایی استدلال، حتی با فقط ۵۰۰۰ نمونه آموزشی!

اطلاعات بیشتر :
https://arxiv.org/pdf/2510.01656

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🎯 سه روش برجسته در Ensemble Learning

🌀 Bagging – تصمیم جمعی برای کاهش نوسان
چند مدل مشابه با داده‌های متفاوت آموزش می‌دی، بعد نظر همشونو ترکیب می‌کنی.
مثل رأی‌گیری بین چند خبره.
📍 نمونه معروفش: Random Forest
📊 مناسب وقتی مدلت هی رفتار متفاوتی داره و ثبات نداره.

⚡️ Boosting – یادگیری از اشتباهات قبلی
مدل‌ها یکی یکی ساخته می‌شن و هرکدوم خطای مدل قبلی رو جبران می‌کنه.
نتیجه؟ یه مدل که تو هر مرحله هوشمندتر می‌شه.
📍 نمونه‌ها: AdaBoost, XGBoost
📊 مناسب داده‌های بزرگ و پیچیده که الگوهاش راحت پیدا نمی‌شن.

🔗 Stacking – ترکیب قدرت مدل‌های مختلف
چند نوع مدل مختلف (درخت، شبکه عصبی، رگرسیون و...) کنار هم قرار می‌گیرن
و یه مدل نهایی تصمیم آخر رو می‌گیره.
📊 مناسب وقتی می‌خوای از توانایی مدل‌های مختلف باهم استفاده کنی.

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🚀 دوره جدید freeCodeCamp برای یادگیری عمیق داده‌ساختارها و الگوریتم‌ها

💻 دوره ۴۹ ساعته‌ی رایگان توسط Parth Vyas روی کانال freeCodeCamp منتشر شده که همه چیز درباره DSA و مهارت‌های حل مسئله در مصاحبه‌های فنی رو بهت آموزش می‌ده.

تو این دوره یاد می‌گیری:
- مفاهیم پایه داده‌ساختارها و الگوریتم‌ها
- تحلیل کارایی الگوریتم‌ها با Big O و زمان و حافظه مصرفی
- نحوه حل حرفه‌ای مسائل DSA و تقویت مهارت فکر الگوریتمی

📚 موضوعات پوشش داده شده:
Arrays, Linked Lists, Stacks, Queues, Priority Queues
Trees, Graphs, Dynamic Programming, Backtracking
Sorting & Searching, Sliding Window, Two Pointers
Strings, Matrices, Math & Geometry, Bit Manipulation و خیلی چیزای دیگه!

https://www.youtube.com/watch?v=xwI5OBEnsZU

📣 این دوره عالی رو ببینید و حتماً برای دوستانتون هم بفرستید!

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

یه نفر به اسم Pamela Fox آموزش Python + هوش مصنوعی رو تموم کرده و حالا ویدیوها، اسلایدها و کدها رو گذاشته.

https://github.com/orgs/azure-ai-foundry/discussions/166

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

📄 بلاگ جدید Hugging Face منتشر شده که یک راهنمای خوبی برای OCR هست.

توی این مطلب، از چشم‌انداز مدل‌های فعلی و مقایسه اون‌ها گرفته تا زمان درست فاین‌تیون و حتی روش‌های پیشرفته‌تر مثل بازیابی چندرسانه‌ای و پرسش‌و‌پاسخ مبتنی بر اسناد توضیح داده شده.

https://huggingface.co/blog/ocr-open-models

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🚀 اتصال GitHub به Gemini AI فعال شد!

اگر از کاربران Gemini AI (نسخه Pro) هستید، حالا می‌تونید حساب GitHub خودتون رو مستقیماً به Gemini وصل کنید 🎯

با این قابلیت جدید، Gemini می‌تونه به ریپوزیتوری‌هاتون دسترسی پیدا کنه، کدها رو بررسی کنه، ساختار پروژه‌تون رو درک کنه و تحلیل‌های دقیق‌تری ارائه بده 💡

یعنی از این به بعد، فقط با اتصال ساده GitHub، می‌تونید از Gemini برای ایمپورت و تحلیل مستقیم کدها استفاده کنید 🔥

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🔥 معرفی جدید PyTorch: TorchForge

کتابخانه‌ی تازه‌ی TorchForge توسط PyTorch معرفی شد—
یه فریم‌ورک بومی برای یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) که برای post-training و توسعه‌ی عامل‌محور (agentic development) طراحی شده 🚀

💡 نکته‌ی اصلیش اینه که اجازه می‌ده روی الگوریتم‌ها تمرکز کنی، نه زیرساخت! ⚙️

🔗 توضیحات کامل در بلاگ PyTorch:
https://pytorch.org/blog/introducing-torchforge/

💻 ریپوزیتوری رسمی پروژه در GitHub:
https://github.com/meta-pytorch/torchforge


#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

اگر می‌خواید یادگیری عمیق (Deep Learning) رو نه فقط تئوری، بلکه با کدنویسی واقعی تمرین کنید، این سایت فوق‌العاده‌ست! 💻

📘 شامل ۶۸ تمرین پایتون (Python notebooks) بر اساس متن کتابه که باید قسمت‌های ناقص کد رو خودتون کامل کنید.
🖥 به‌همراه اسلایدهای آموزشی و توضیحات جامع برای هر بخش.

https://udlbook.github.io/udlbook/

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🤖🎯 مدل‌های Vision-Language-Action (VLA)

یه جلسه از Ankit Goyal از شرکت NVIDIA برگزار شده درباره‌ی مدل‌های VLA و نقش اون‌ها در کنترل و دست‌کاری ربات‌ها .

🎥 ویدیو جلسه:
https://www.youtube.com/watch?v=IeNwXwK7IME

📑 اسلایدها:
https://yuxng.github.io/Courses/CS6341Fall2025/lecture_18_Guest_lecture_Ankit_Goyal_VLAs.pdf

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

یه ویدیو فوق‌العاده که در ۶ دقیقه، ۱۵ الگوریتم مرتب‌سازی رو با تصویر و صدا نشون می‌ده! 😍

📊 الگوریتم‌های نمایش‌داده‌شده:
selection sort, insertion sort, quick sort, merge sort, heap sort, radix sort (LSD), radix sort (MSD), std::sort (intro sort), std::stable_sort (adaptive merge sort), shell sort, bubble sort, cocktail shaker sort, gnome sort, bitonic sort and bogo sort .

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🔥 معرفی رقیب جدید ویکی‌پدیا: گراکی‌پدیا!

این پلتفرم با ۸۰۰ هزار مقاله اولیه راه‌اندازی شد و تمام محتواهاش توسط هوش مصنوعی Grok نوشته میشن، با بررسی ۲۰۰ تا ۳۰۰ منبع مختلف برای هر مطلب!

🔹 نکته جالب: بعضی مقالات سوگیری دارن، اما تمرکزشون روی دستاوردها و اطلاعات سریع و دقیقه.
🔹 فعلاً تصاویر ندارن، ولی هدفشون یه منبع کامل و هوشمند برای کاربران هست.

https://grokipedia.com/

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

چرا شبکه‌های عصبی قادرن تقریباً هر چیزی رو یاد بگیرن؟


#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🐍 10 دوره رایگان برای یادگیری Python

👩🏻‍💻 این منابع فوق‌العاده می‌تونن مهارت‌هات در #Python رو چند سطح بالاتر ببرن و بهترین بخشش اینکه کاملاً رایگان هستن!

1️⃣ Comprehensive Python Course for Beginners
🔗 https://www.youtube.com/watch?v=H2EJuAcrZYU

📃 آموزش کامل از پایه تا پیشرفته با توضیحات شفاف و منظم.

2️⃣ Intensive Python Training
🔗 https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw

📃 دوره فشرده‌ی ۴ ساعته، سریع، دقیق و کاربردی.

3️⃣ Comprehensive Python Course
🔗 https://www.youtube.com/watch?v=ix9cRaBkVe0

📃 آموزش همراه با مثال‌ها و تمرین‌های واقعی.

4️⃣ Introduction to Python (CS50)
🔗 https://cs50.harvard.edu/python/

📃 یادگیری اصول با تمرکز بر منطق، کدنویسی تمیز و حل مسئله.

5️⃣ Automate Daily Tasks with Python
🔗 https://automatetheboringstuff.com/

📃 یاد بگیر چطور کارهای روزمره‌ت رو با Python خودکار کنی.

6️⃣ Learn Python with Interactive Practice
🔗 https://www.kaggle.com/learn/python

📃 آموزش تعاملی با داده‌های واقعی و تمرین‌های عملی.

7️⃣ Scientific Computing with Python
🔗 https://www.freecodecamp.org/learn/scientific-computing-with-python/

📃 پروژه‌محور برای کسانی که می‌خوان با داده و تحلیل علمی کار کنن.

8️⃣ Step-by-Step Python Training
🔗 https://www.w3schools.com/python/python_reference.asp

📃 آموزش مرحله‌به‌مرحله با تمرین‌های کوتاه و تعاملی.

9️⃣ Google's Python Class
🔗 https://developers.google.com/edu/python

📃 دوره‌ای از مهندسان گوگل با تمرین‌های واقعی و نکات حرفه‌ای.

🔟 Introduction to Programming with Python (MIT)
🔗 https://ocw.mit.edu/courses/6-0001-introduction-to-computer-science-and-programming-in-python-fall-2016/download/

📃 محتوای سطح دانشگاهی برای درک مفاهیم پایه و حل مسئله با تمرین و پروژه.

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer