یه اتفاق عجیب توی دنیای هوش مصنوعی افتاده که به نظرم خیلی‌ها هنوز عمقش رو درک نکردن...
توی یک تست امنیتی، یک عامل هوش مصنوعی (AI Agent) به جای اینکه مسئله‌ای که بهش داده شده بود رو حل کنه، تصمیم گرفت میانبر بزنه!
اول از محیط آزمایشی خارج شد، بعد به چند سرویس مختلف نفوذ کرد و در نهایت بیش از ۱۷٬۶۰۰ اقدام مختلف انجام داد تا به جواب موردنظرش برسه.
چیزی که این اتفاق رو ترسناک می‌کنه، فقط هک کردن نیست...
این Agent مثل یک هکر انسانی ساعت‌ها فکر نمی‌کرد؛ در عرض چند روز، هزاران تصمیم پشت سر هم گرفت، مسیرهای مختلف رو امتحان کرد، از خطاهاش یاد گرفت و مدام روشش رو تغییر داد تا به هدفش نزدیک‌تر بشه.
به گفته تیم‌های امنیتی، بخش زیادی از این تلاش‌ها شکست خورد، اما سرعت و حجم اقداماتی که انجام داد، چیزی بود که عملاً از توان یک انسان خارج بود. این رخداد باعث شد نگاه خیلی‌ها به امنیت در عصر Agentهای هوش مصنوعی تغییر کنه.
به نظرم این اتفاق یه پیام مهم داره...
ما دیگه فقط با «چت‌بات» طرف نیستیم.
نسل جدید هوش مصنوعی می‌تونه هدف تعیین کنه، ابزار انتخاب کنه، مسیرش رو عوض کنه و بدون دخالت انسان، ساعت‌ها یا حتی روزها برای رسیدن به یک هدف تلاش کنه.
شاید از این به بعد، بزرگ‌ترین چالش هوش مصنوعی این نباشه که چقدر باهوشه؛ بلکه این باشه که چقدر قابل‌کنترل باقی می‌مونه.
#هوش_مصنوعی
#امنیت_سایبری
#عامل_هوش_مصنوعی
#فناوری
#نوآوری
#AI
#AIAgents
#CyberSecurity
#LLM
#OpenAI
#ArtificialIntelligence
#Tech
توی یک تست امنیتی، یک عامل هوش مصنوعی (AI Agent) به جای اینکه مسئله‌ای که بهش داده شده بود رو حل کنه، تصمیم گرفت میانبر بزنه!
اول از محیط آزمایشی خارج شد، بعد به چند سرویس مختلف نفوذ کرد و در نهایت بیش از ۱۷٬۶۰۰ اقدام مختلف انجام داد تا به جواب موردنظرش برسه.
چیزی که این اتفاق رو ترسناک می‌کنه، فقط هک کردن نیست...
این Agent مثل یک هکر انسانی ساعت‌ها فکر نمی‌کرد؛ در عرض چند روز، هزاران تصمیم پشت سر هم گرفت، مسیرهای مختلف رو امتحان کرد، از خطاهاش یاد گرفت و مدام روشش رو تغییر داد تا به هدفش نزدیک‌تر بشه.
به گفته تیم‌های امنیتی، بخش زیادی از این تلاش‌ها شکست خورد، اما سرعت و حجم اقداماتی که انجام داد، چیزی بود که عملاً از توان یک انسان خارج بود. این رخداد باعث شد نگاه خیلی‌ها به امنیت در عصر Agentهای هوش مصنوعی تغییر کنه.
به نظرم این اتفاق یه پیام مهم داره...
ما دیگه فقط با «چت‌بات» طرف نیستیم.
نسل جدید هوش مصنوعی می‌تونه هدف تعیین کنه، ابزار انتخاب کنه، مسیرش رو عوض کنه و بدون دخالت انسان، ساعت‌ها یا حتی روزها برای رسیدن به یک هدف تلاش کنه.
شاید از این به بعد، بزرگ‌ترین چالش هوش مصنوعی این نباشه که چقدر باهوشه؛ بلکه این باشه که چقدر قابل‌کنترل باقی می‌مونه.
#هوش_مصنوعی
#امنیت_سایبری
#عامل_هوش_مصنوعی
#فناوری
#نوآوری
#AI
#AIAgents
#CyberSecurity
#LLM
#OpenAI
#ArtificialIntelligence
#Tech
❤1
🤖 مشکل عجیب دنیای AI؛ همه درباره آینده حرف می‌زنن، ولی کاربر واقعی هنوز قانع نشده!
این روزها هر روز یه ابزار جدید با عنوان AI Agent معرفی میشه؛ ابزارهایی که قرار نیست فقط جواب بدن، بلکه قراره خودشون کار انجام بدن، تصمیم بگیرن، تحقیق کنن، برنامه‌ریزی کنن و بخشی از کارهای روزمره ما رو به عهده بگیرن.
اما یه سوال مهم وجود داره:
چرا با وجود این همه پیشرفت، خیلی از آدم‌ها هنوز نمی‌دونن دقیقا باید با این ابزارها چه کار کنن؟ 🤔
مشکل شاید کمبود قدرت AI نباشه؛ مشکل اینه که خیلی از ابزارها از سمت تکنولوژی شروع میشن، نه از سمت نیاز واقعی آدم‌ها.
توسعه‌دهنده‌ها وقتی یه Agent می‌بینن که می‌تونه چند مرحله پشت سر هم کار انجام بده، هیجان‌زده میشن و می‌گن:
«این قراره همه‌چیز رو تغییر بده! 🚀»
ولی وقتی همین ابزار به دست یه کاربر معمولی یا صاحب کسب‌وکار می‌رسه، سوال‌های دیگه‌ای مطرح میشه:
❓ دقیقا چه مشکلی رو برای من حل می‌کنه؟
❓ چقدر می‌تونم بهش اعتماد کنم؟
❓ اگه اشتباه کنه، چی میشه؟
❓ آیا واقعا زمان من رو ذخیره می‌کنه یا فقط یه ابزار جذابه؟
یکی از نکته‌هایی که زیاد درباره‌ش صحبت شده اینه که شاید موج فعلی AI شبیه خیلی از تکنولوژی‌های قبلی باشه؛ اول همه درباره قابلیت‌های عجیبش حرف می‌زنن، اما موفقیت واقعی وقتی اتفاق می‌افته که یه نفر بتونه ازش برای حل یک مشکل مشخص و واقعی استفاده کنه.
خیلی‌ها هم معتقدن مردم دنبال یه «ربات همه‌کاره» نیستن. چیزی که واقعا نیاز دارن، ابزاریه که کارهای خسته‌کننده و تکراری رو از دوششون برداره:
📌 مدیریت ایمیل‌ها
📌 خلاصه کردن اطلاعات
📌 پیدا کردن و تحلیل داده‌ها
📌 پیگیری کارها
📌 انجام فرآیندهای تکراری
شاید آینده AI فقط به ساختن Agentهای پیچیده‌تر وابسته نباشه؛ شاید برنده کسی باشه که بتونه یک مشکل کوچک اما واقعی رو بهتر از بقیه حل کنه.
هوش مصنوعی قراره واقعا دستیار ما بشه یا فقط یه موج هیجانی دیگه؟ 🤔
#هوش_مصنوعی
#ایجنت_هوش_مصنوعی
#فناوری
#اتوماسیون
#آینده_دیجیتال
#تکنولوژی
#AI
#AIAgents
#ArtificialIntelligence
#Automation
#FutureTech
#GenerativeAI
#MachineLearning
این روزها هر روز یه ابزار جدید با عنوان AI Agent معرفی میشه؛ ابزارهایی که قرار نیست فقط جواب بدن، بلکه قراره خودشون کار انجام بدن، تصمیم بگیرن، تحقیق کنن، برنامه‌ریزی کنن و بخشی از کارهای روزمره ما رو به عهده بگیرن.
اما یه سوال مهم وجود داره:
چرا با وجود این همه پیشرفت، خیلی از آدم‌ها هنوز نمی‌دونن دقیقا باید با این ابزارها چه کار کنن؟ 🤔
مشکل شاید کمبود قدرت AI نباشه؛ مشکل اینه که خیلی از ابزارها از سمت تکنولوژی شروع میشن، نه از سمت نیاز واقعی آدم‌ها.
توسعه‌دهنده‌ها وقتی یه Agent می‌بینن که می‌تونه چند مرحله پشت سر هم کار انجام بده، هیجان‌زده میشن و می‌گن:
«این قراره همه‌چیز رو تغییر بده! 🚀»
ولی وقتی همین ابزار به دست یه کاربر معمولی یا صاحب کسب‌وکار می‌رسه، سوال‌های دیگه‌ای مطرح میشه:
❓ دقیقا چه مشکلی رو برای من حل می‌کنه؟
❓ چقدر می‌تونم بهش اعتماد کنم؟
❓ اگه اشتباه کنه، چی میشه؟
❓ آیا واقعا زمان من رو ذخیره می‌کنه یا فقط یه ابزار جذابه؟
یکی از نکته‌هایی که زیاد درباره‌ش صحبت شده اینه که شاید موج فعلی AI شبیه خیلی از تکنولوژی‌های قبلی باشه؛ اول همه درباره قابلیت‌های عجیبش حرف می‌زنن، اما موفقیت واقعی وقتی اتفاق می‌افته که یه نفر بتونه ازش برای حل یک مشکل مشخص و واقعی استفاده کنه.
خیلی‌ها هم معتقدن مردم دنبال یه «ربات همه‌کاره» نیستن. چیزی که واقعا نیاز دارن، ابزاریه که کارهای خسته‌کننده و تکراری رو از دوششون برداره:
📌 مدیریت ایمیل‌ها
📌 خلاصه کردن اطلاعات
📌 پیدا کردن و تحلیل داده‌ها
📌 پیگیری کارها
📌 انجام فرآیندهای تکراری
شاید آینده AI فقط به ساختن Agentهای پیچیده‌تر وابسته نباشه؛ شاید برنده کسی باشه که بتونه یک مشکل کوچک اما واقعی رو بهتر از بقیه حل کنه.
هوش مصنوعی قراره واقعا دستیار ما بشه یا فقط یه موج هیجانی دیگه؟ 🤔
#هوش_مصنوعی
#ایجنت_هوش_مصنوعی
#فناوری
#اتوماسیون
#آینده_دیجیتال
#تکنولوژی
#AI
#AIAgents
#ArtificialIntelligence
#Automation
#FutureTech
#GenerativeAI
#MachineLearning
❤1
📚 کتاب خوب بخونیم
اگر به دیتاساینس و هوش مصنوعی علاقه دارید، به نظرم The Kaggle Book یکی از کتاب‌هاییه که واقعاً ارزش خوندن داره.
اگر اسم Kaggle رو شنیده باشید، احتمالاً مسابقات معروفش رو هم می‌شناسید. این کتاب فقط تئوری یاد نمی‌ده؛
بیشتر تجربه آدم‌هاییه که سال‌ها توی مسابقات Kaggle حضور داشتن و نکات عملی و فوت‌وفن‌هایی رو به اشتراک گذاشتن که توی پروژه‌های واقعی هم به درد می‌خورن.
داخل کتاب یاد می‌گیرید چطور پروژه‌های دیتاساینس رو حرفه‌ای‌تر پیش ببرید، عملکرد بهتری توی مسابقات داشته باشید
چیزی که برای من جالب بود اینه که نسخه جدید کتاب فقط روی مباحث کلاسیک مثل Machine Learning، NLP، Computer Vision و سری‌های زمانی تمرکز نداره؛
اگر قصد دارید وارد دنیای دیتاساینس بشید یا مهارتتون رو بالاتر ببرید، این کتاب می‌تونه انتخاب خیلی خوبی باشه. 📖
#کتاب_هوش_مصنوعی
#برنامه_نویسی
#Kaggle
#DataScience
#MachineLearning
#ArtificialIntelligence
اگر به دیتاساینس و هوش مصنوعی علاقه دارید، به نظرم The Kaggle Book یکی از کتاب‌هاییه که واقعاً ارزش خوندن داره.
اگر اسم Kaggle رو شنیده باشید، احتمالاً مسابقات معروفش رو هم می‌شناسید. این کتاب فقط تئوری یاد نمی‌ده؛
بیشتر تجربه آدم‌هاییه که سال‌ها توی مسابقات Kaggle حضور داشتن و نکات عملی و فوت‌وفن‌هایی رو به اشتراک گذاشتن که توی پروژه‌های واقعی هم به درد می‌خورن.
داخل کتاب یاد می‌گیرید چطور پروژه‌های دیتاساینس رو حرفه‌ای‌تر پیش ببرید، عملکرد بهتری توی مسابقات داشته باشید
چیزی که برای من جالب بود اینه که نسخه جدید کتاب فقط روی مباحث کلاسیک مثل Machine Learning، NLP، Computer Vision و سری‌های زمانی تمرکز نداره؛
اگر قصد دارید وارد دنیای دیتاساینس بشید یا مهارتتون رو بالاتر ببرید، این کتاب می‌تونه انتخاب خیلی خوبی باشه. 📖
#کتاب_هوش_مصنوعی
#برنامه_نویسی
#Kaggle
#DataScience
#MachineLearning
#ArtificialIntelligence
❤1🔥1
یه چیزی که این روزا درباره استفاده از هوش مصنوعی توی برنامه‌نویسی توجهم رو جلب کرده، اینه که بعضی شرکت‌ها دارن میزان استفاده از هوش مصنوعی رو هم تبدیل به معیار عملکرد برنامه‌نویس‌ها می‌کنن.
مثلاً اینکه چقدر از ابزارهای هوش مصنوعی استفاده کردی یا چقدر «توکن» مصرف کردی.
خب، تا اینجا شاید منطقی باشه.
ولی یه سؤال:
توکن بیشتر یعنی برنامه‌نویس بهتر؟ 🤔
فرض کن یه کاری رو خودت توی ۱۰ دقیقه انجام میدی، ولی میدی به عامل هوش مصنوعی. چند بار اصلاحش می‌کنی، دوباره توضیح میدی، دوباره کد می‌گیری و آخرش نیم ساعت گذشته و کلی توکن هم مصرف کردی.
آیا واقعاً کار بیشتری انجام دادی؟
نه لزوماً.
این قضیه منو یاد یه اشتباه قدیمی میندازه؛ زمانی که تعداد خطوط کد رو معیار عملکرد برنامه‌نویس می‌دونستن.
۵۰۰۰ خط کد نوشتی؟
پس حتماً بیشتر کار کردی!
در حالی که شاید یکی همون مسئله رو با ۵۰۰ خط بهتر حل کرده باشه.
مشکل از خود معیار نیست؛ مشکل از جایی شروع میشه که معیار رو با ارزش واقعی کار اشتباه بگیریم.
ممکنه یه نفر میلیون‌ها توکن مصرف کنه و یه محصول عالی بسازه؛ یکی دیگه هم همون مقدار رو مصرف کنه و آخرش هیچ خروجی مفیدی نداشته باشه.
پس به نظرم سؤال درست این نیست که:
«چقدر از هوش مصنوعی استفاده کردی؟»
سؤال بهتر اینه:
«با کمک هوش مصنوعی چه چیزی رو بهتر کردی؟»
چون در نهایت قرار نیست کسی برنده باشه که بیشتر توکن مصرف کرده.
برنده کسیه که بهتر مسئله رو حل کرده.
#هوش_مصنوعی
#برنامه_نویسی
#مهندسی_نرم_افزار
#ArtificialIntelligence
#Programming
مثلاً اینکه چقدر از ابزارهای هوش مصنوعی استفاده کردی یا چقدر «توکن» مصرف کردی.
خب، تا اینجا شاید منطقی باشه.
ولی یه سؤال:
توکن بیشتر یعنی برنامه‌نویس بهتر؟ 🤔
فرض کن یه کاری رو خودت توی ۱۰ دقیقه انجام میدی، ولی میدی به عامل هوش مصنوعی. چند بار اصلاحش می‌کنی، دوباره توضیح میدی، دوباره کد می‌گیری و آخرش نیم ساعت گذشته و کلی توکن هم مصرف کردی.
آیا واقعاً کار بیشتری انجام دادی؟
نه لزوماً.
این قضیه منو یاد یه اشتباه قدیمی میندازه؛ زمانی که تعداد خطوط کد رو معیار عملکرد برنامه‌نویس می‌دونستن.
۵۰۰۰ خط کد نوشتی؟
پس حتماً بیشتر کار کردی!
در حالی که شاید یکی همون مسئله رو با ۵۰۰ خط بهتر حل کرده باشه.
مشکل از خود معیار نیست؛ مشکل از جایی شروع میشه که معیار رو با ارزش واقعی کار اشتباه بگیریم.
ممکنه یه نفر میلیون‌ها توکن مصرف کنه و یه محصول عالی بسازه؛ یکی دیگه هم همون مقدار رو مصرف کنه و آخرش هیچ خروجی مفیدی نداشته باشه.
پس به نظرم سؤال درست این نیست که:
«چقدر از هوش مصنوعی استفاده کردی؟»
سؤال بهتر اینه:
«با کمک هوش مصنوعی چه چیزی رو بهتر کردی؟»
چون در نهایت قرار نیست کسی برنده باشه که بیشتر توکن مصرف کرده.
برنده کسیه که بهتر مسئله رو حل کرده.
#هوش_مصنوعی
#برنامه_نویسی
#مهندسی_نرم_افزار
#ArtificialIntelligence
#Programming
❤1👍1
یه مدت داشتم بین کلاد کد و کرسر مقایسه می‌کردم و چیزی که برام جالب بود اینه که واقعاً نمیشه گفت یکی مطلقاً از اون یکی بهتره.
هرکدوم برای یه مدل کار ساخته شدن.
کرسر بیشتر حس یه محیط توسعه‌ی هوشمند رو می‌ده؛
یعنی همون جایی که داری کد می‌زنی، می‌تونی از هوش مصنوعی کمک بگیری، فایل‌ها رو تغییر بدی و سریع بین کد و AI رفت‌وبرگشت داشته باشی.
برای کارهای روزمره و تغییرات سریع، تجربه‌ی خیلی روونی داره.
ولی کلاد کد متفاوت‌تره.
بیشتر شبیه اینه که یه برنامه‌نویس رو کنار خودت گذاشتی و بهش یه تسک واقعی دادی.
می‌تونی بگی پروژه رو بررسی کن، چند فایل رو تغییر بده، تست‌ها رو اجرا کن و نتیجه رو بررسی کن.
ولی یه نکته مهم وجود داره:
به نظرم انتخاب بین کلاد کد و کرسر نباید تبدیل بشه به جنگ «کدوم بهتره؟»
سؤال بهتر اینه:
برای کاری که الان دارم انجام می‌دم، کدوم ابزار بهتر جواب می‌ده؟
در نهایت چیزی که بیشتر از خود ابزار اهمیت داره، نحوه استفاده‌ی ماست.
ابزار خوب، جای Developer خوب رو نمی‌گیره.
فقط قدرتش رو بیشتر می‌کنه.
#هوش_مصنوعی
#برنامه_نویسی
#توسعه_نرم_افزار
#ClaudeCode
#Cursor
#ArtificialIntelligence
هرکدوم برای یه مدل کار ساخته شدن.
کرسر بیشتر حس یه محیط توسعه‌ی هوشمند رو می‌ده؛
یعنی همون جایی که داری کد می‌زنی، می‌تونی از هوش مصنوعی کمک بگیری، فایل‌ها رو تغییر بدی و سریع بین کد و AI رفت‌وبرگشت داشته باشی.
برای کارهای روزمره و تغییرات سریع، تجربه‌ی خیلی روونی داره.
ولی کلاد کد متفاوت‌تره.
بیشتر شبیه اینه که یه برنامه‌نویس رو کنار خودت گذاشتی و بهش یه تسک واقعی دادی.
می‌تونی بگی پروژه رو بررسی کن، چند فایل رو تغییر بده، تست‌ها رو اجرا کن و نتیجه رو بررسی کن.
ولی یه نکته مهم وجود داره:
به نظرم انتخاب بین کلاد کد و کرسر نباید تبدیل بشه به جنگ «کدوم بهتره؟»
سؤال بهتر اینه:
برای کاری که الان دارم انجام می‌دم، کدوم ابزار بهتر جواب می‌ده؟
در نهایت چیزی که بیشتر از خود ابزار اهمیت داره، نحوه استفاده‌ی ماست.
ابزار خوب، جای Developer خوب رو نمی‌گیره.
فقط قدرتش رو بیشتر می‌کنه.
#هوش_مصنوعی
#برنامه_نویسی
#توسعه_نرم_افزار
#ClaudeCode
#Cursor
#ArtificialIntelligence
❤1👍1
یه چیزی که توی دنیای AI خیلی مهم شده، فقط ساخت مدل قوی‌تر نیست.
بحث اصلی سر Data هست.
مدل‌هایی مثل Claude، GPT و Gemini برای بهتر شدن نیاز به حجم خیلی زیادی داده دارن؛ از کتاب و مقاله گرفته تا کد و محتوای انسانی.
ولی یه سؤال مهم این وسط وجود داره:
اگه یه شرکت یه کتاب رو قانونی بخره، می‌تونه از اون برای Training مدل هوش مصنوعی استفاده کنه؟
اینجا بحث Copyright شروع میشه.
یکی از روش‌هایی که مطرح شده، Destructive Scanning هست.
یعنی کتاب رو قانونی می‌خرن، اسکن می‌کنن، نسخه دیجیتال درست می‌کنن و بعد نسخه فیزیکی رو از بین می‌برن تا فقط یک نسخه وجود داشته باشه.
از نظر حقوقی، استدلال اینه که این کار کپی کردن نیست؛ بلکه تبدیل فرمت از فیزیکی به دیجیتاله.
اما مشکل اینجاست که وقتی می‌گی «میلیون‌ها کتاب نابود شدن»، تصویر خوبی توی ذهن مردم ایجاد نمیشه.
حتی اگر هدف، آموزش مدل‌های AI باشه.
به نظرم چیزی که از این ماجرا مشخصه اینه که رقابت AI فقط سر GPU و مدل بهتر نیست.
داده تبدیل شده به یکی از مهم‌ترین منابع قدرت.
شرکتی که Data بهتر و باکیفیت‌تری داشته باشه، احتمالاً مدل بهتری هم می‌سازه.
جنگ آینده AI فقط جنگ مدل‌ها نیست؛
جنگ داده، مالکیت محتوا و اینکه چه کسی حق استفاده از اطلاعات انسانی رو داره هم هست.
#هوش_مصنوعی
#داده
#کپی_رایت
#AI
#Data
#Copyright
#GPT
#ArtificialIntelligence
بحث اصلی سر Data هست.
مدل‌هایی مثل Claude، GPT و Gemini برای بهتر شدن نیاز به حجم خیلی زیادی داده دارن؛ از کتاب و مقاله گرفته تا کد و محتوای انسانی.
ولی یه سؤال مهم این وسط وجود داره:
اگه یه شرکت یه کتاب رو قانونی بخره، می‌تونه از اون برای Training مدل هوش مصنوعی استفاده کنه؟
اینجا بحث Copyright شروع میشه.
یکی از روش‌هایی که مطرح شده، Destructive Scanning هست.
یعنی کتاب رو قانونی می‌خرن، اسکن می‌کنن، نسخه دیجیتال درست می‌کنن و بعد نسخه فیزیکی رو از بین می‌برن تا فقط یک نسخه وجود داشته باشه.
از نظر حقوقی، استدلال اینه که این کار کپی کردن نیست؛ بلکه تبدیل فرمت از فیزیکی به دیجیتاله.
اما مشکل اینجاست که وقتی می‌گی «میلیون‌ها کتاب نابود شدن»، تصویر خوبی توی ذهن مردم ایجاد نمیشه.
حتی اگر هدف، آموزش مدل‌های AI باشه.
به نظرم چیزی که از این ماجرا مشخصه اینه که رقابت AI فقط سر GPU و مدل بهتر نیست.
داده تبدیل شده به یکی از مهم‌ترین منابع قدرت.
شرکتی که Data بهتر و باکیفیت‌تری داشته باشه، احتمالاً مدل بهتری هم می‌سازه.
جنگ آینده AI فقط جنگ مدل‌ها نیست؛
جنگ داده، مالکیت محتوا و اینکه چه کسی حق استفاده از اطلاعات انسانی رو داره هم هست.
#هوش_مصنوعی
#داده
#کپی_رایت
#AI
#Data
#Copyright
#GPT
#ArtificialIntelligence
❤1🔥1
دوستان امروز میخام در مورد سیر تحول مهندسی هوش مصنوعی از ۲۰۲۲ تا ۲۰۲۶ صحبت کنیم.
اگه به این عکس نگاه کنین، قشنگ معلومه تو این چند سال چه بلایی سر دنیای فناوری اومده! سال ۲۰۲۲ همه چیز خیلی ساده بود؛
یه چت‌بات مثل ChatGPT یا Claude جلوت بود و تهِ هنر ما این بود که یه پرامپت خوب بنویسیم تا جواب بگیریم.
اما الان توی ۲۰۲۶، داستان کلا عوض شده. دیگه با پرامپت خالی نمیشه پروژه بالا آورد! هوش مصنوعی از یه چت ساده تبدیل شده به یه سیستم نرم‌افزاری کاملاً پیچیده و غول‌پیکر.
الان اگه بخوای یه محصول واقعی و پرکاربرد بسازی، باید کلی ابزار و مفهوم جدید رو بلد باشی؛
از معماری ایجنت‌ها (Agentic AI) و سیستم‌های چند ایجنتی گرفته تا پروتکل‌های ارتباطی مثل MCP، مدیریت حافظه، RAG 2.0، پایگاه‌های داده برداری (Vector DBs) و حتی بهینه‌سازی هزینه‌ها و امنیت (Guardrails).
خلاصه بگم، دوران «فقط پرامپت بفرست جواب بگیر» تموم شده و الان عصر معماری سیستم‌های هوشمند شروع شده.
#هوش_مصنوعی
#توسعه_نرم_افزار
#برنامه_نویسی
#ArtificialIntelligence
#AIEngineering
#AgenticAI
#MachineLearning
اگه به این عکس نگاه کنین، قشنگ معلومه تو این چند سال چه بلایی سر دنیای فناوری اومده! سال ۲۰۲۲ همه چیز خیلی ساده بود؛
یه چت‌بات مثل ChatGPT یا Claude جلوت بود و تهِ هنر ما این بود که یه پرامپت خوب بنویسیم تا جواب بگیریم.
اما الان توی ۲۰۲۶، داستان کلا عوض شده. دیگه با پرامپت خالی نمیشه پروژه بالا آورد! هوش مصنوعی از یه چت ساده تبدیل شده به یه سیستم نرم‌افزاری کاملاً پیچیده و غول‌پیکر.
الان اگه بخوای یه محصول واقعی و پرکاربرد بسازی، باید کلی ابزار و مفهوم جدید رو بلد باشی؛
از معماری ایجنت‌ها (Agentic AI) و سیستم‌های چند ایجنتی گرفته تا پروتکل‌های ارتباطی مثل MCP، مدیریت حافظه، RAG 2.0، پایگاه‌های داده برداری (Vector DBs) و حتی بهینه‌سازی هزینه‌ها و امنیت (Guardrails).
خلاصه بگم، دوران «فقط پرامپت بفرست جواب بگیر» تموم شده و الان عصر معماری سیستم‌های هوشمند شروع شده.
#هوش_مصنوعی
#توسعه_نرم_افزار
#برنامه_نویسی
#ArtificialIntelligence
#AIEngineering
#AgenticAI
#MachineLearning
❤2🔥1😱1
یک پارادوکس عجیب توی کار با هوش مصنوعی وجود داره: سرعت بالا می‌ره، اما کشف ایده‌های تازه کم میشه!
وقتی همه‌چیز آماده‌ست، ذهن کمتر می‌گرده. راهکارش اینه ازش بخوایم مفاهیمی مثل آنتروپی، تکامل یا روان‌شناسی رو به برنامه‌نویسی ربط بده.
این ترکیب، دیدگاه ما رو به حل مسئله عوض می‌کنه.
هوش مصنوعی فراتر از کدزدنه؛ یه هم‌فکر عالی برای پرورش تفکر عمیقه!
شما چطور ازش استفاده می‌کنید؟
#هوش_مصنوعی
#تفکر_مهندسی
#ArtificialIntelligence
#MentalModels
وقتی همه‌چیز آماده‌ست، ذهن کمتر می‌گرده. راهکارش اینه ازش بخوایم مفاهیمی مثل آنتروپی، تکامل یا روان‌شناسی رو به برنامه‌نویسی ربط بده.
این ترکیب، دیدگاه ما رو به حل مسئله عوض می‌کنه.
هوش مصنوعی فراتر از کدزدنه؛ یه هم‌فکر عالی برای پرورش تفکر عمیقه!
شما چطور ازش استفاده می‌کنید؟
#هوش_مصنوعی
#تفکر_مهندسی
#ArtificialIntelligence
#MentalModels
❤2
🔥 یه سرویس جدید پیدا کردم که ارزش امتحان کردن داره
این سرویس برای ثبت‌نام، ۷۰ دلار موجودی برای دسترسی به مدل‌های قدرتمند هوش مصنوعی ارائه می‌کنه.
🔗 ثبت‌نام
⚠️ طبق اطلاعات این سرویس، برای ثبت‌نام باید از طریق GitHub وارد بشید و روش ثبت‌نام دیگه‌ای نداره.
اگه دنبال تست مدل‌های مختلف AI بدون پرداخت مستقیم هزینه هستید، می‌تونه گزینه جالبی باشه.
#هوش_مصنوعی
#AI
#LLM
#ArtificialIntelligence
این سرویس برای ثبت‌نام، ۷۰ دلار موجودی برای دسترسی به مدل‌های قدرتمند هوش مصنوعی ارائه می‌کنه.
🔗 ثبت‌نام
⚠️ طبق اطلاعات این سرویس، برای ثبت‌نام باید از طریق GitHub وارد بشید و روش ثبت‌نام دیگه‌ای نداره.
اگه دنبال تست مدل‌های مختلف AI بدون پرداخت مستقیم هزینه هستید، می‌تونه گزینه جالبی باشه.
#هوش_مصنوعی
#AI
#LLM
#ArtificialIntelligence
❤2🥰1
گوگل یک Professional Certificate جدید برای هوش مصنوعی منتشر کرده
این دوره روی Coursera ارائه میشه و شامل ۷ دوره‌ی عملی مختلفه.
چیزی که توی این دوره جالبه، تمرکز روی استفاده‌ی عملی از AIـه، نه فقط مباحث تئوری.
🔹 شروع یادگیری AI از پایه و رسیدن به تسلط عملی
🔹 یادگیری استفاده‌ی مسئولانه از هوش مصنوعی و افزایش بهره‌وری
🔹 ساخت App با کمک AI
🔹 بیش از ۲۰ پروژه‌ی عملی
🔹 سه ماه دسترسی به Gemini Pro
برای کسی که می‌خواد AI رو فقط در حد تئوری یاد نگیره و واقعاً وارد Workflow روزمره و پروژه‌هاش کنه، این ساختار می‌تونه جالب باشه.
لینک دوره : ثبت نام
#هوش_مصنوعی
#یادگیری_ماشین
#برنامه_نویسی
#آموزش_هوش_مصنوعی
#گوگل
#AI
#ArtificialIntelligence
#MachineLearning
#Google
#Gemini
#AIEngineering
#Coursera
این دوره روی Coursera ارائه میشه و شامل ۷ دوره‌ی عملی مختلفه.
چیزی که توی این دوره جالبه، تمرکز روی استفاده‌ی عملی از AIـه، نه فقط مباحث تئوری.
🔹 شروع یادگیری AI از پایه و رسیدن به تسلط عملی
🔹 یادگیری استفاده‌ی مسئولانه از هوش مصنوعی و افزایش بهره‌وری
🔹 ساخت App با کمک AI
🔹 بیش از ۲۰ پروژه‌ی عملی
🔹 سه ماه دسترسی به Gemini Pro
برای کسی که می‌خواد AI رو فقط در حد تئوری یاد نگیره و واقعاً وارد Workflow روزمره و پروژه‌هاش کنه، این ساختار می‌تونه جالب باشه.
لینک دوره : ثبت نام
#هوش_مصنوعی
#یادگیری_ماشین
#برنامه_نویسی
#آموزش_هوش_مصنوعی
#گوگل
#AI
#ArtificialIntelligence
#MachineLearning
#Gemini
#AIEngineering
#Coursera
❤1
رفتارهای اخیر OpenAI و Anthropic واقعاً عجیب شده دوستان.
هرچی بیشتر به تصمیم‌های اخیر این دو شرکت نگاه می‌کنم، بیشتر این حس بهم دست می‌ده که انگار دارن برخلاف چیزی که از یک شرکت معمولی انتظار داریم حرکت می‌کنن.
بعضی تصمیم‌ها اون‌قدر غیرقابل‌پیش‌بینی به نظر می‌رسن که آدم واقعاً می‌مونه پشت این استراتژی چیه.
گاهی حتی این سؤال پیش میاد که آیا دارن آگاهانه ریسک‌های خیلی بزرگی می‌کنن؟
چون اگر هدف ساختن یک کسب‌وکار پایدار و بلندمدت باشه، تکرار چنین تصمیم‌هایی واقعاً عجیب به نظر می‌رسه.
البته نمیشه از بیرون با اطمینان گفت که چه اتفاقی داخل این شرکت‌ها می‌افته.
اما چیزی که مشخصه اینه که فاصله‌ی بین انتظارات بازار و تصمیم‌های این شرکت‌ها داره بیشتر میشه.
و اگر این روند ادامه پیدا کنه، ممکنه فقط روی خود شرکت‌ها اثر نذاره؛ بلکه اعتماد به کل بازار AI رو هم تحت تأثیر قرار بده.
#هوش_مصنوعی
#تکنولوژی
#استارتاپ
#اقتصاد_دیجیتال
#بازار_هوش_مصنوعی
#AI
#OpenAI
#Anthropic
#ArtificialIntelligence
#Tech
#AIIndustry
#AIStartup
هرچی بیشتر به تصمیم‌های اخیر این دو شرکت نگاه می‌کنم، بیشتر این حس بهم دست می‌ده که انگار دارن برخلاف چیزی که از یک شرکت معمولی انتظار داریم حرکت می‌کنن.
بعضی تصمیم‌ها اون‌قدر غیرقابل‌پیش‌بینی به نظر می‌رسن که آدم واقعاً می‌مونه پشت این استراتژی چیه.
گاهی حتی این سؤال پیش میاد که آیا دارن آگاهانه ریسک‌های خیلی بزرگی می‌کنن؟
چون اگر هدف ساختن یک کسب‌وکار پایدار و بلندمدت باشه، تکرار چنین تصمیم‌هایی واقعاً عجیب به نظر می‌رسه.
البته نمیشه از بیرون با اطمینان گفت که چه اتفاقی داخل این شرکت‌ها می‌افته.
اما چیزی که مشخصه اینه که فاصله‌ی بین انتظارات بازار و تصمیم‌های این شرکت‌ها داره بیشتر میشه.
و اگر این روند ادامه پیدا کنه، ممکنه فقط روی خود شرکت‌ها اثر نذاره؛ بلکه اعتماد به کل بازار AI رو هم تحت تأثیر قرار بده.
#هوش_مصنوعی
#تکنولوژی
#استارتاپ
#اقتصاد_دیجیتال
#بازار_هوش_مصنوعی
#AI
#OpenAI
#Anthropic
#ArtificialIntelligence
#Tech
#AIIndustry
#AIStartup
❤2
یه چیزی که مدتیه تو حوزه آموزش و تکنولوژی بهش فکر می‌کنم اینه که:
ما خیلی وقت‌ها دو مفهوم EdTech و PedTech رو یکی در نظر می‌گیریم، در حالی که تفاوت مهمی بین این دو وجود داره.
خیلی از پروژه‌های آموزشی با یک سوال شروع میشن:
چه تکنولوژی‌ای استفاده کنیم؟
یک پلتفرم جدید؟
یک ابزار هوش مصنوعی؟
یک سیستم مدیریت یادگیری؟
ولی شاید سوال اصلی این نباشه.
سوال بهتر اینه:
این تکنولوژی دقیقاً چه مشکلی از فرآیند یادگیری حل می‌کنه؟
اینجا تفاوت EdTech و PedTech مشخص میشه.
اد تک بیشتر روی ابزار تمرکز داره:
ساخت پلتفرم
دیجیتالی کردن محتوا
اتوماسیون فرآیندها
مدیریت بهتر آموزش
که البته خیلی هم ارزشمند هستند.
اما پد تک از جای دیگری شروع می‌کنه:
یادگیری انسان چطور اتفاق می‌افته؟
دانش‌آموز یا دانشجو کجا مشکل دارد؟
چطور می‌توان تجربه یادگیری را بهتر کرد؟
مثلاً تبدیل یک جزوه کاغذی به PDF شاید یک حرکت دیجیتالی باشد.
اما ساخت یک محیط تعاملی که دانشجو بتواند یک مفهوم را آزمایش کند، بازخورد بگیرد و اشتباهاتش را بفهمد، یک تجربه یادگیری جدید ایجاد می‌کند.
به نظرم چالش بزرگ امروز اینه که گاهی تکنولوژی تبدیل به هدف میشه، نه ابزار.
فقط چون یک سیستم AI داریم، لزوماً آموزش بهتر نشده.
فقط چون یک LMS داریم، لزوماً یادگیری اتفاق نمی‌افتد.
تکنولوژی زمانی ارزش واقعی ایجاد می‌کند که بتواند چیزهایی را ممکن کند که قبلاً سخت یا غیرممکن بودند:
یادگیری شخصی‌سازی‌شده
بازخورد سریع
شبیه‌سازی‌های تعاملی
مربی هوشمند
حل مسئله واقعی
تجربه یادگیری فعال
در نهایت:
و اد تک ابزار را فراهم می‌کند.
اما PedTech مشخص می‌کند این ابزار برای چه هدفی و با چه روشی باید استفاده شود.
آینده آموزش فقط ساختن تکنولوژی‌های بیشتر نیست؛
ساختن تجربه‌های یادگیری بهتر است.
#AI
#EdTech
#PedTech
#EducationTechnology
#Learning
#ArtificialIntelligence
ما خیلی وقت‌ها دو مفهوم EdTech و PedTech رو یکی در نظر می‌گیریم، در حالی که تفاوت مهمی بین این دو وجود داره.
خیلی از پروژه‌های آموزشی با یک سوال شروع میشن:
چه تکنولوژی‌ای استفاده کنیم؟
یک پلتفرم جدید؟
یک ابزار هوش مصنوعی؟
یک سیستم مدیریت یادگیری؟
ولی شاید سوال اصلی این نباشه.
سوال بهتر اینه:
این تکنولوژی دقیقاً چه مشکلی از فرآیند یادگیری حل می‌کنه؟
اینجا تفاوت EdTech و PedTech مشخص میشه.
اد تک بیشتر روی ابزار تمرکز داره:
ساخت پلتفرم
دیجیتالی کردن محتوا
اتوماسیون فرآیندها
مدیریت بهتر آموزش
که البته خیلی هم ارزشمند هستند.
اما پد تک از جای دیگری شروع می‌کنه:
یادگیری انسان چطور اتفاق می‌افته؟
دانش‌آموز یا دانشجو کجا مشکل دارد؟
چطور می‌توان تجربه یادگیری را بهتر کرد؟
مثلاً تبدیل یک جزوه کاغذی به PDF شاید یک حرکت دیجیتالی باشد.
اما ساخت یک محیط تعاملی که دانشجو بتواند یک مفهوم را آزمایش کند، بازخورد بگیرد و اشتباهاتش را بفهمد، یک تجربه یادگیری جدید ایجاد می‌کند.
به نظرم چالش بزرگ امروز اینه که گاهی تکنولوژی تبدیل به هدف میشه، نه ابزار.
فقط چون یک سیستم AI داریم، لزوماً آموزش بهتر نشده.
فقط چون یک LMS داریم، لزوماً یادگیری اتفاق نمی‌افتد.
تکنولوژی زمانی ارزش واقعی ایجاد می‌کند که بتواند چیزهایی را ممکن کند که قبلاً سخت یا غیرممکن بودند:
یادگیری شخصی‌سازی‌شده
بازخورد سریع
شبیه‌سازی‌های تعاملی
مربی هوشمند
حل مسئله واقعی
تجربه یادگیری فعال
در نهایت:
و اد تک ابزار را فراهم می‌کند.
اما PedTech مشخص می‌کند این ابزار برای چه هدفی و با چه روشی باید استفاده شود.
آینده آموزش فقط ساختن تکنولوژی‌های بیشتر نیست؛
ساختن تجربه‌های یادگیری بهتر است.
#AI
#EdTech
#PedTech
#EducationTechnology
#Learning
#ArtificialIntelligence
🫡1
نسخه جدید LibreOffice منتشر شده و جالب‌ترین ویژگی‌ای که رویش تأکید شده، چیزی هست که داخلش وجود نداره: هوش مصنوعی اجباری.
اگر بخوای از AI استفاده کنی، خودت انتخابش می‌کنی. اسناد و فایل‌هات بدون اجازه از سیستم خارج نمی‌شن و حتی برای قابلیت‌های مرتبط با AI هم قرار نیست استفاده‌ات ردیابی بشه.
در واقع LibreOffice داره همون کاری رو می‌کنه که از یک Office Suite انتظار داریم؛ ابزارهای اداری رو ارائه می‌ده، بدون اینکه وسط کار مدام یک لایه AI بهت تحمیل کنه.
این رو وقتی کنار مسیر Microsoft و Google بذاریم، جالب‌تر میشه. مایکروسافت داره Copilot رو هرچه بیشتر وارد Office می‌کنه و گوگل هم Gemini رو به Workspace میاره. خود لیبر آفیس اما عمداً مسیر متفاوتی رو انتخاب کرده.
شاید مهم‌ترین بخش ماجرا همین باشه؛ در دوره‌ای که تقریباً همه‌جا AI داره به شکل پیش‌فرض وارد نرم‌افزارها میشه، LibreOffice داره روی انتخاب کاربر، حریم خصوصی و پردازش محلی تأکید می‌کنه.
گاهی ویژگی اصلی یک نرم‌افزار، چیزی نیست که اضافه کرده.
چیزی هست که تصمیم گرفته اضافه نکنه.
#LibreOffice
#OpenSource
#Privacy
#ArtificialIntelligence
#AI
#MicrosoftOffice
#GoogleWorkspace
#Software
#OpenSourceSoftware
#DataPrivacy
#LocalAI
#Tech
#Technology
اگر بخوای از AI استفاده کنی، خودت انتخابش می‌کنی. اسناد و فایل‌هات بدون اجازه از سیستم خارج نمی‌شن و حتی برای قابلیت‌های مرتبط با AI هم قرار نیست استفاده‌ات ردیابی بشه.
در واقع LibreOffice داره همون کاری رو می‌کنه که از یک Office Suite انتظار داریم؛ ابزارهای اداری رو ارائه می‌ده، بدون اینکه وسط کار مدام یک لایه AI بهت تحمیل کنه.
این رو وقتی کنار مسیر Microsoft و Google بذاریم، جالب‌تر میشه. مایکروسافت داره Copilot رو هرچه بیشتر وارد Office می‌کنه و گوگل هم Gemini رو به Workspace میاره. خود لیبر آفیس اما عمداً مسیر متفاوتی رو انتخاب کرده.
شاید مهم‌ترین بخش ماجرا همین باشه؛ در دوره‌ای که تقریباً همه‌جا AI داره به شکل پیش‌فرض وارد نرم‌افزارها میشه، LibreOffice داره روی انتخاب کاربر، حریم خصوصی و پردازش محلی تأکید می‌کنه.
گاهی ویژگی اصلی یک نرم‌افزار، چیزی نیست که اضافه کرده.
چیزی هست که تصمیم گرفته اضافه نکنه.
#LibreOffice
#OpenSource
#Privacy
#ArtificialIntelligence
#AI
#MicrosoftOffice
#GoogleWorkspace
#Software
#OpenSourceSoftware
#DataPrivacy
#LocalAI
#Tech
#Technology
👌1
هرچی بیشتر درباره Mythos می‌خونم، بیشتر این حس بهم دست می‌ده که با یکی دیگه از همون موج‌های بیش‌ازحد هایپ‌شده AI طرفیم؛ چیزی شبیه خیلی از ترندهایی که طی یکی دو سال اخیر دیدیم.
بخش قابل‌توجهی از این هایپ هم به نظرم از سمت اینفلوئنسرها و خبرنگارهای حوزه Cybersecurity میاد که شاید تجربه زیادی در Pentest داشته باشن یا صرفاً در حد سطحی باهاش برخورد کرده باشن، ولی تجربه عملی جدی در Red Team ندارن. طبیعتاً وقتی چنین فضایی شکل می‌گیره، فاصله بین چیزی که واقعاً وجود داره و چیزی که درباره‌ش گفته میشه می‌تونه خیلی زیاد بشه.
حتی بعضی از مشتری‌های خودم رو هم دیدم که تحت تأثیر این موج قرار گرفتن. ولی اگر بخوام بر اساس الگوی ترندهای قبلی قضاوت کنم، احتمالاً این یکی هم مسیر آشنایی رو طی می‌کنه؛ یه مدت شدیداً ترند میشه، همه درباره‌ش حرف می‌زنن، بعد تبش می‌خوابه و مدتی بعد همین چرخه با یه اسم و تکنولوژی جدید دوباره تکرار میشه.
در این مرحله بیشتر از اینکه AI Revolution باشه، برای من شبیه AI-Milking هس.
استفاده از اسم AI برای داغ کردن دوباره چیزهایی که شاید به‌اندازه هایپ اطرافشون جدید نباشن.
#Mythos
#AI
#Cybersecurity
#Pentesting
#RedTeam
#Infosec
#CyberSecurity
#ArtificialIntelligence
#AITools
#Security
بخش قابل‌توجهی از این هایپ هم به نظرم از سمت اینفلوئنسرها و خبرنگارهای حوزه Cybersecurity میاد که شاید تجربه زیادی در Pentest داشته باشن یا صرفاً در حد سطحی باهاش برخورد کرده باشن، ولی تجربه عملی جدی در Red Team ندارن. طبیعتاً وقتی چنین فضایی شکل می‌گیره، فاصله بین چیزی که واقعاً وجود داره و چیزی که درباره‌ش گفته میشه می‌تونه خیلی زیاد بشه.
حتی بعضی از مشتری‌های خودم رو هم دیدم که تحت تأثیر این موج قرار گرفتن. ولی اگر بخوام بر اساس الگوی ترندهای قبلی قضاوت کنم، احتمالاً این یکی هم مسیر آشنایی رو طی می‌کنه؛ یه مدت شدیداً ترند میشه، همه درباره‌ش حرف می‌زنن، بعد تبش می‌خوابه و مدتی بعد همین چرخه با یه اسم و تکنولوژی جدید دوباره تکرار میشه.
در این مرحله بیشتر از اینکه AI Revolution باشه، برای من شبیه AI-Milking هس.
استفاده از اسم AI برای داغ کردن دوباره چیزهایی که شاید به‌اندازه هایپ اطرافشون جدید نباشن.
#Mythos
#AI
#Cybersecurity
#Pentesting
#RedTeam
#Infosec
#CyberSecurity
#ArtificialIntelligence
#AITools
#Security
👌1
وقتی درباره AI حرف می‌زنیم، خیلی وقت‌ها فقط مدل، GPU و دیتاست رو می‌بینیم. ولی پشت تمام این‌ها یک دنیای فیزیکی عظیم وجود داره.
خود AI به Data Center نیاز داره. Data Center یعنی Construction، برق، شبکه، Cooling، HVAC و کلی زیرساخت دیگه. برای همین رشد AI فقط به معنی رشد شغل‌های Software و AI نیست؛ بخش بزرگی از این موج داره وارد دنیای واقعی و صنایع زیرساختی میشه.
نکته جالب اینجاست که هرچی تقاضا برای Compute بیشتر بشه، نیاز به ساخت Data Center و تأمین انرژی و تجهیزات هم بیشتر میشه و طبیعتاً نیروی انسانی بیشتری هم برای ساخت و نگهداری این زیرساخت‌ها لازم خواهد بود.
در نهایت AI هرچقدر هم Digital به نظر برسه، برای رشد کردن به یک دنیای کاملاً فیزیکی وابسته‌ست.
مدل‌ها در Cloud اجرا میشن، ولی Cloud از هوا ساخته نشده.
#AI
#ArtificialIntelligence
#DataCenters
#Infrastructure
#Technology
#CloudComputing
#Energy
#Construction
#HVAC
#Jobs
خود AI به Data Center نیاز داره. Data Center یعنی Construction، برق، شبکه، Cooling، HVAC و کلی زیرساخت دیگه. برای همین رشد AI فقط به معنی رشد شغل‌های Software و AI نیست؛ بخش بزرگی از این موج داره وارد دنیای واقعی و صنایع زیرساختی میشه.
نکته جالب اینجاست که هرچی تقاضا برای Compute بیشتر بشه، نیاز به ساخت Data Center و تأمین انرژی و تجهیزات هم بیشتر میشه و طبیعتاً نیروی انسانی بیشتری هم برای ساخت و نگهداری این زیرساخت‌ها لازم خواهد بود.
در نهایت AI هرچقدر هم Digital به نظر برسه، برای رشد کردن به یک دنیای کاملاً فیزیکی وابسته‌ست.
مدل‌ها در Cloud اجرا میشن، ولی Cloud از هوا ساخته نشده.
#AI
#ArtificialIntelligence
#DataCenters
#Infrastructure
#Technology
#CloudComputing
#Energy
#Construction
#HVAC
#Jobs
❤1
واقعاً چرا هنوز توی خیلی از مصاحبه‌های Programming ازت می‌خوان Code رو از صفر و با دست بنویسی؟
وقتی قراره در دنیای واقعی از AI برای کدنویسی استفاده کنیم، شاید بهتر باشه مصاحبه‌ها هم از این مدل ارزیابی فاصله بگیرن.
به‌جای اینکه ببینیم کسی چقدر سریع می‌تونه چند خط Code رو بدون کمک بنویسه، بهتر نیست درباره Fundamentals سؤال بپرسیم؟ اینکه چرا یک تکنولوژی رو انتخاب می‌کنی، چطور یک مسئله رو تحلیل می‌کنی، چطور Architecture مناسب رو انتخاب می‌کنی، چطور یک Bug رو پیدا می‌کنی و چطور تشخیص میدی کدی که AI تولید کرده واقعاً درست و قابل استفاده هست یا نه.
در نهایت، AI می‌تونه Code رو بنویسه. چیزی که هنوز باید خود Developer بلد باشه، فهمیدن مسئله و تصمیم گرفتن درباره راه‌حل درستشه.
شاید وقتشه Technical Interview هم خودش رو با دنیای AI وفق بده.
#AI
#Programming
#Coding
#SoftwareEngineering
#TechnicalInterview
#Developers
#VibeCoding
#ArtificialIntelligence
وقتی قراره در دنیای واقعی از AI برای کدنویسی استفاده کنیم، شاید بهتر باشه مصاحبه‌ها هم از این مدل ارزیابی فاصله بگیرن.
به‌جای اینکه ببینیم کسی چقدر سریع می‌تونه چند خط Code رو بدون کمک بنویسه، بهتر نیست درباره Fundamentals سؤال بپرسیم؟ اینکه چرا یک تکنولوژی رو انتخاب می‌کنی، چطور یک مسئله رو تحلیل می‌کنی، چطور Architecture مناسب رو انتخاب می‌کنی، چطور یک Bug رو پیدا می‌کنی و چطور تشخیص میدی کدی که AI تولید کرده واقعاً درست و قابل استفاده هست یا نه.
در نهایت، AI می‌تونه Code رو بنویسه. چیزی که هنوز باید خود Developer بلد باشه، فهمیدن مسئله و تصمیم گرفتن درباره راه‌حل درستشه.
شاید وقتشه Technical Interview هم خودش رو با دنیای AI وفق بده.
#AI
#Programming
#Coding
#SoftwareEngineering
#TechnicalInterview
#Developers
#VibeCoding
#ArtificialIntelligence
👌1
وقتی خود توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی می‌گن باید روی AI قدرتمندتر نظارت بیشتری وجود داشته باشه، یعنی یه چیزهایی در حال تغییر کردنه و قابل لمس هست برای ما.
آقایان OpenAI و Anthropic هر دو درباره افزایش نظارت، ممیزی مستقل و کنترل توسعه مدل‌های قدرتمند صحبت کرده‌اند.
چرا؟
چون دیگه فقط بحث «باهوش‌تر شدن مدل» نیست. مواردی در آزمایش‌های امنیتی دیده شده که مدل‌ها برای رسیدن به هدف تعیین‌شده، اقداماتی انجام دادن که قرار نبوده انجام بدن؛ حتی در بعضی آزمایش‌ها تلاش‌هایی برای دسترسی به سیستم‌های واقعی دیده شده.
البته این به معنی «شورش کردن AI» نیست
در این آزمایش‌ها بعضی محدودیت‌های امنیتی عمداً کاهش داده شده بود. مسئله اصلی اینه که وقتی به یک عامل هدفی می‌دیم، ممکنه برای رسیدن به اون هدف سراغ مسیرهایی بره که ما پیش‌بینی نکردیم.
اینجاست که بحث مهم‌تر میشه:
مشکل فقط این نیست که AI چقدر باهوشه؛ مهمه چقدر می‌تونیم کنترلش کنیم.
برای کسب‌وکارها هم لازم نیست منتظر قانون‌های جدید بمونیم. همین الان میشه چند کار ساده انجام داد:
🔹 فقط دسترسی‌های ضروری رو به Agent بدیم
🔹 محیط تست رو از سیستم اصلی جدا کنیم
🔹 فعالیت‌های Agent رو ثبت کنیم
🔹 امکان توقف دستی داشته باشیم
🔹 برای کارهای حساس مثل پرداخت، حذف اطلاعات و تغییرات مهم، تأیید انسان رو اجباری کنیم
به نظرم با ورود Agentها به محیط‌های واقعی، مفهوم «امنیت AI» کم‌کم از یک موضوع تحقیقاتی تبدیل به یک نیاز واقعی برای هر سازمان میشه.
در نهایت سؤال این نیست که فقط «AI ما چقدر باهوشه؟»
سؤال مهم‌تر اینه:
اگر اشتباه کرد، چه کسی متوجه میشه و چه کسی می‌تونه متوقفش کنه؟
#هوش_مصنوعی
#امنیت
#ایجنت
#ArtificialIntelligence
#AIAgents
#AISecurity
آقایان OpenAI و Anthropic هر دو درباره افزایش نظارت، ممیزی مستقل و کنترل توسعه مدل‌های قدرتمند صحبت کرده‌اند.
چرا؟
چون دیگه فقط بحث «باهوش‌تر شدن مدل» نیست. مواردی در آزمایش‌های امنیتی دیده شده که مدل‌ها برای رسیدن به هدف تعیین‌شده، اقداماتی انجام دادن که قرار نبوده انجام بدن؛ حتی در بعضی آزمایش‌ها تلاش‌هایی برای دسترسی به سیستم‌های واقعی دیده شده.
البته این به معنی «شورش کردن AI» نیست
در این آزمایش‌ها بعضی محدودیت‌های امنیتی عمداً کاهش داده شده بود. مسئله اصلی اینه که وقتی به یک عامل هدفی می‌دیم، ممکنه برای رسیدن به اون هدف سراغ مسیرهایی بره که ما پیش‌بینی نکردیم.
اینجاست که بحث مهم‌تر میشه:
مشکل فقط این نیست که AI چقدر باهوشه؛ مهمه چقدر می‌تونیم کنترلش کنیم.
برای کسب‌وکارها هم لازم نیست منتظر قانون‌های جدید بمونیم. همین الان میشه چند کار ساده انجام داد:
🔹 فقط دسترسی‌های ضروری رو به Agent بدیم
🔹 محیط تست رو از سیستم اصلی جدا کنیم
🔹 فعالیت‌های Agent رو ثبت کنیم
🔹 امکان توقف دستی داشته باشیم
🔹 برای کارهای حساس مثل پرداخت، حذف اطلاعات و تغییرات مهم، تأیید انسان رو اجباری کنیم
به نظرم با ورود Agentها به محیط‌های واقعی، مفهوم «امنیت AI» کم‌کم از یک موضوع تحقیقاتی تبدیل به یک نیاز واقعی برای هر سازمان میشه.
در نهایت سؤال این نیست که فقط «AI ما چقدر باهوشه؟»
سؤال مهم‌تر اینه:
اگر اشتباه کرد، چه کسی متوجه میشه و چه کسی می‌تونه متوقفش کنه؟
#هوش_مصنوعی
#امنیت
#ایجنت
#ArtificialIntelligence
#AIAgents
#AISecurity
👍2
یه سناریو هست که مدتیه بهش فکر می‌کنم:
شاید Altman، Amodei و Musk دارن به این نتیجه می‌رسن که Google اصلاً تمام تمرکزش رو روی بهتر کردن AI مصرف‌کننده نذاشته.
شاید Google از اول بازی متفاوتی رو دنبال می‌کرده.
چون وقتی به تاریخ Google نگاه می‌کنین، یه نکته خیلی مهم وجود داره:
خود Google Search عملاً یکی از اولین سیستم‌های AI در مقیاس عظیم بود.
۲۵ سال داده.
۲۵ سال رفتار کاربر.
۲۵ سال جست‌وجو، لینک، سؤال، پاسخ و تعامل.
حجم داده‌ای که Google در این مدت جمع کرده، واقعاً قابل تصوره؟
برای همین همیشه برام جالب بوده که چرا Google نباید یکی از اصلی‌ترین برنده‌های این موج باشه.
شاید چون مسئله فقط ساختن یه Chatbot بهتر نیست.
شاید Google از همون اول، بازی بزرگ‌تری رو می‌دیده.
حتی درباره شکل‌گیری OpenAI هم یک روایت مهم وجود داره: نگرانی از قدرت گرفتن Google و DeepMind یکی از انگیزه‌هایی بود که در شکل‌گیری OpenAI مطرح شد.
حالا سؤال جالب اینه:
اگر Google واقعاً از اول روی مسیر بلندمدت‌تر و بنیادی‌تر AI تمرکز کرده باشه، ما تازه داریم نتیجه‌ی اون تصمیم رو می‌بینیم؟
این قسمت داستان هنوز مشخص نیست.
ولی چیزی که مشخصه اینه که مسابقه AI خیلی بزرگ‌تر از «کدوم شرکت بهترین Chatbot رو داره» شده.
#AI
#Google
#OpenAI
#DeepMind
#AGI
#ASI
#ArtificialIntelligence
شاید Altman، Amodei و Musk دارن به این نتیجه می‌رسن که Google اصلاً تمام تمرکزش رو روی بهتر کردن AI مصرف‌کننده نذاشته.
شاید Google از اول بازی متفاوتی رو دنبال می‌کرده.
چون وقتی به تاریخ Google نگاه می‌کنین، یه نکته خیلی مهم وجود داره:
خود Google Search عملاً یکی از اولین سیستم‌های AI در مقیاس عظیم بود.
۲۵ سال داده.
۲۵ سال رفتار کاربر.
۲۵ سال جست‌وجو، لینک، سؤال، پاسخ و تعامل.
حجم داده‌ای که Google در این مدت جمع کرده، واقعاً قابل تصوره؟
برای همین همیشه برام جالب بوده که چرا Google نباید یکی از اصلی‌ترین برنده‌های این موج باشه.
شاید چون مسئله فقط ساختن یه Chatbot بهتر نیست.
شاید Google از همون اول، بازی بزرگ‌تری رو می‌دیده.
حتی درباره شکل‌گیری OpenAI هم یک روایت مهم وجود داره: نگرانی از قدرت گرفتن Google و DeepMind یکی از انگیزه‌هایی بود که در شکل‌گیری OpenAI مطرح شد.
حالا سؤال جالب اینه:
اگر Google واقعاً از اول روی مسیر بلندمدت‌تر و بنیادی‌تر AI تمرکز کرده باشه، ما تازه داریم نتیجه‌ی اون تصمیم رو می‌بینیم؟
این قسمت داستان هنوز مشخص نیست.
ولی چیزی که مشخصه اینه که مسابقه AI خیلی بزرگ‌تر از «کدوم شرکت بهترین Chatbot رو داره» شده.
#AI
#OpenAI
#DeepMind
#AGI
#ASI
#ArtificialIntelligence
🔥3