دوستان مدتی هست که بین برنامه‌نویس‌ها یک سوال زیاد مطرح میشه:

کلاد کد بهتره یا کرسر؟

اما نکته‌ای که بعد از کار با این ابزارها متوجه میشیم اینه که این دو ابزار دقیقاً برای یک هدف ساخته نشدن.

کرسر بیشتر یک محیط توسعه مجهز به هوش مصنوعی هست.

یعنی همون محیط کدنویسی آشنا رو داریم، اما با قابلیت‌هایی مثل پیشنهاد کد، ویرایش مستقیم و تعامل سریع با Ai

اما Claude Code بیشتر شبیه یک Agent در ترمینال عمل می‌کنه.

به جای اینکه فقط کنار دست شما کد پیشنهاد بده، میتونه یک تسک کامل را بررسی کنه، فایل‌های مختلف پروژه را تغییر بده و روی یک workflow چندمرحله‌ای کار کنه.

تجربه من اینه:

برای کارهای روزمره مثل:
✅ نوشتن کامپوننت
✅ اصلاح سریع کد
✅ اتوکامپلیت
✅ تغییرات کوچک در پروژه

کرسر خیلی تجربه روانی رو میده ولی زود به ملکوت میره

اما برای کارهایی مثل:
✅ ریفکتور کردن یک پروژه بزرگ
✅ بررسی چندین فایل
✅ تغییر معماری پروژه
✅ انجام taskهای چندمرحله‌ای

کلاد کد بیشتر شبیه یک همکار برنامه‌نویس عمل می‌کنه.

در واقع سوال درست این نیست که:
کدوم بهتره؟

سوال بهتر این هست:

من برای چه نوع کاری به AI نیاز دارم؟

#هوش_مصنوعی
#توسعه_نرم_افزار
#AI
#ClaudeCode
#Cursor
#AIAgent
#SoftwareEngineering

در این اپیزود درباره مسیری صحبت می‌کنیم که کار با هوش مصنوعی رو از یک تعامل ساده به سمت ساخت سیستم‌های هوشمند میبره.

🎧 در این اپیزود درباره این موضوعات صحبت کردیم:

🔹 چرا فقط بلد بودن نوشتن یک پرامپت خوب برای کار حرفه‌ای با هوش مصنوعی کافی نیست؟

🔹 مهندسی پرامپت دقیقاً چیست و چطور می‌تواند کیفیت خروجی مدل‌های هوش مصنوعی را بهتر کند؟

🔹 چرا حتی بهترین پرامپت‌ها بدون اطلاعات و زمینه مناسب نمی‌توانند بهترین نتیجه را بدهند؟

🔹 مهندسی کانتکست چیست و چرا دادن اطلاعات درست به مدل، نقش مهمی در درک بهتر مسئله دارد؟

🔹 چرا در سیستم‌های هوشمند فقط داشتن اطلاعات کافی نیست و ارتباط بین اطلاعات هم اهمیت دارد؟

🔹 مهندسی گراف چگونه کمک می‌کند سیستم‌ها ارتباط بین داده‌ها و مفاهیم را بهتر درک کنند؟

🔹 مهندسی لوپ چیست و چرا بررسی، بازخورد و بهبود مداوم باعث عملکرد بهتر سیستم‌های هوشمند می‌شود؟

🔹 تفاوت بین گرفتن یک پاسخ ساده از هوش مصنوعی و ساخت یک سیستم مبتنی بر ایجنت چیست؟


اگر این اپیزود براتون جذاب بود، خوشحال می‌شم با دوستانتون به اشتراک بذارید. ❤️

چرا DeepSeek روی سرور سریع و ارزونه، ولی لوکال سخت اجرا می‌شه؟ 🤔

شاید این سؤال برای خیلی‌ها پیش اومده باشه:

چرا مدلی مثل DeepSeek وقتی روی سرورهای بزرگ اجرا می‌شه، می‌تونه به هزاران کاربر سرویس بده، ولی وقتی بخوایم همون مدل رو روی سیستم خودمون اجرا کنیم، ممکنه خیلی کند یا حتی غیرممکن باشه؟

جوابش فقط به قدرت مدل برنمی‌گرده؛ بیشتر به نحوه اجرای مدل مربوطه.

یکی از مهم‌ترین مفاهیم اینجا Batching هست.

یعنی چی؟

یعنی سرورها منتظر می‌مونن چند درخواست جمع بشه و بعد همه رو با هم به GPU بدن.

شاید اولش عجیب به نظر بیاد؛ چون فکر می‌کنیم هرچی سریع‌تر یک درخواست رو پردازش کنیم بهتره.

اما GPUها اینطوری کار نمی‌کنن.

این GPU ها وقتی حجم زیادی از محاسبات رو یکجا دریافت کنن، خیلی بهتر و بهینه‌تر کار می‌کنن.

پس به جای اینکه ۱۰۰ درخواست رو جدا جدا پردازش کنه، اون‌ها رو کنار هم قرار می‌ده و یک پردازش بزرگ انجام می‌ده.

نتیجه؟

هزینه کمتر و تعداد کاربر بیشتر.

اما یک هزینه هم داره:

کمی تأخیر بیشتر برای کاربر.


اینجا یک تعادل مهم وجود داره:

اگر بخوایم جواب خیلی سریع برسد، باید درخواست‌ها جداگانه پردازش بشن.

ولی اگر بخوایم میلیون‌ها درخواست رو با هزینه کمتر مدیریت کنیم، باید اون‌ها رو دسته‌بندی کنیم.

یعنی:

سرعت پاسخ بیشتر = هزینه بالاتر

پردازش بیشتر با هزینه کمتر = کمی تأخیر بیشتر


یک دلیل دیگه هم معماری بعضی مدل‌های جدید مثل DeepSeek-V3 هست.

مدل‌هایی مثل Mixture of Experts به جای اینکه همیشه کل مدل رو فعال کنن، فقط بخش‌هایی از مدل رو برای هر درخواست استفاده می‌کنن.

این باعث می‌شه مدل بزرگ‌تر و قوی‌تر بشه، اما برای اینکه GPUها درست استفاده بشن، معمولاً به حجم درخواست بالاتری نیاز داره.

یعنی وقتی هزاران نفر همزمان از مدل استفاده می‌کنن، این معماری فوق‌العاده عمل می‌کنه.

ولی روی سیستم شخصی که فقط یک یا چند درخواست داره، اون بازدهی رو نمی‌بینیم.

یک مثال ساده:

فرض کنین یک کارخانه بزرگ دارین.

اگر روزی فقط یک سفارش داشته باشین، خیلی از دستگاه‌ها بیکار می‌مونن.

ولی اگر هزاران سفارش همزمان داشته باشین، همه بخش‌ها فعال می‌شن و هزینه تولید هر محصول پایین‌تر میاد.

سرورهای بزرگ LLM هم تقریباً همین داستان رو دارن.
پس وقتی می‌بینیم یک مدل مثل DeepSeek روی سرویس‌های ابری خیلی سریع و ارزونه، پشت این موضوع فقط خود مدل نیست.

پشتش کلی مهندسی وجود داره:

مدیریت GPU 
تقسیم مدل بین چندین کارت گرافیک 
بتچینگ 
بهینه‌سازی مصرف منابع

دنیای هوش مصنوعی فقط ساخت مدل‌های بزرگ‌تر نیست.

بخش مهم رقابت اینه که چطور این مدل‌ها رو سریع‌تر، ارزان‌تر و در مقیاس بزرگ اجرا کنیم.

#هوش_مصنوعی
#LLM
#DeepSeek

این روزها همه درباره AI Engineer شدن صحبت می‌کنن.

مدل‌های جدید، Agentها، LLMها و ابزارهای هوش مصنوعی کلی سر و صدا کردن.

اما یه واقعیت کمتر درباره‌ش حرف زده می‌شه:

هوش مصنوعی فقط به اندازه دیتایی که پشتش هست باهوشه.

همه دوست دارن مدل بسازن.

ولی کمتر کسی حاضر می‌شه روی اون بخش سخت‌تر کار کنه:

سیستم‌هایی که داده‌ها رو جمع‌آوری می‌کنن، تمیز می‌کنن، اعتبارسنجی می‌کنن، تبدیل می‌کنن، مدیریت می‌کنن و همیشه داده قابل اعتماد به مدل می‌رسونن.

در واقع گلوگاه اصلی همین‌جاست.

می‌تونی قوی‌ترین مدل دنیا رو داشته باشی، اما اگر داده‌ای که بهش می‌دی بی‌کیفیت باشه، فقط یک ماشین خیلی گران برای تولید خروجی‌های بی‌کیفیت ساختی.

شاید قدم بعدی بزرگ در AI فقط با ساخت مدل‌های قوی‌تر اتفاق نیفته.

شاید با مهندسی داده بهتر اتفاق بیفته.

چیزی که امروز کمتر دیده می‌شه، اما پایه اصلی خیلی از سیستم‌های هوش مصنوعی موفقه.

مسابقه AI فقط مسابقه ساخت مدل نیست.

یک مسابقه داده است.

و خیلی‌ها هنوز متوجه این موضوع نشدن.

#هوش_مصنوعی
#مهندسی_داده
#مهندسی_نرم_افزار
#LLM
#DataEngineering
#AI
#MachineLearning
#MLOps

کتاب خوب بخوانیم
فرق بین کسی که فقط با Python کد می‌زنه و کسی که واقعاً Python Engineer هست، از
همین‌جا شروع می‌شه.

#کتاب
#python
#book

🚀 آیا Grok 4.7 می‌تونه معادلات دنیای AI رو تغییر بده؟

این روزها صحبت‌های زیادی درباره نسخه‌های جدید Grok و آینده این مدل می‌شه.

ایلان ماسک گفته نسخه‌های آینده Grok قرار هست با استفاده از داده‌های مهندسی SpaceX و زیرساخت‌های بزرگ محاسباتی، به سطح جدیدی برسن.

اما چیزی که این موضوع رو جالب می‌کنه فقط بزرگ‌تر شدن مدل نیست.

بحث اصلی، نوع داده و تجربه‌ایه که مدل باهاش آموزش می‌بینه.

مثلاً داده‌های مهندسی SpaceX شامل چیزهایی مثل:

🔹 طراحی و ساخت سیستم‌ها 
🔹 تست‌های واقعی 
🔹 خطاها و شکست‌ها 
🔹 حل مشکلات مهندسی در دنیای واقعی

این نوع داده با متن‌های معمولی اینترنت فرق داره.

از طرف دیگه، دسترسی به داده‌های لحظه‌ای X می‌تونه یک مزیت دیگه باشه؛ چون مدل با حجم زیادی از گفتگوها، ترندها و اتفاقات روزانه در ارتباطه.

البته فقط داده مهم نیست.

برای ساخت مدل‌های بزرگ، زیرساخت محاسباتی هم نقش خیلی مهمی داره.

دیتاسنترها، GPUها و سرعت تکرار نسخه‌های جدید، بخشی از رقابت اصلی بین شرکت‌های AI هستن.

اما یک سؤال مهم وجود داره:

آیا داشتن داده‌های بیشتر و سخت‌افزار قوی‌تر به تنهایی باعث ساخت بهترین مدل می‌شه؟

احتمالاً نه.

چیزی که در آینده اهمیت بیشتری پیدا می‌کنه، ترکیب چند عامل هست:

داده باکیفیت،
مهندسی خوب،
قدرت پردازش،
و توانایی تبدیل مدل به یک سیستم کاربردی.

فعلاً باید صبر کنیم و ببینیم Grok 4.7 در عمل چه عملکردی خواهد داشت.

اما یک چیز مشخصه:

رقابت مدل‌های هوش مصنوعی تازه وارد مرحله جدی‌تری شده. 🚀

#هوش_مصنوعی
#AI
#Grok
#LLM
#MachineLearning

پند امروز :

وایب کدینگ بدون دانش برنامه‌نویسی بیشتر شبیه حدس زدنه تا ساختن!

#AI
#VibeCoding

واقعاً دنیای عجیبی هست!

یکی با Claude Code یه شبیه‌ساز پرواز کامل ساخته که می‌تونین توش تقریباً هر جای دنیا پرواز کنین

جالب‌تر اینکه همه‌چیز مستقیم داخل مرورگر اجرا می‌شه و اصلاً نیازی به نصب نداره.

این دقیقاً نشون می‌ده AI Coding چقدر داره مرز بین ایده و محصول واقعی رو کم‌رنگ می‌کنه.

#هوش_مصنوعی
#ClaudeCode
#AI

🔥 این ابزار طراحی دیتابیس رو خیلی راحت‌تر می‌کنه!

یه ابزار رایگان برای طراحی Database Schema که کاملاً لوکال اجرا می‌شه؛ حتی وقتی اینترنت هم نداشته باشید.

می‌تونید:

🔹 دیتابیس جدید رو به‌صورت بصری طراحی کنید 
🔹 اسکیما قبلی رو وارد کنید 
🔹 پروژه‌های ساده یا پیچیده بسازید 
🔹 خروجی رو در چند فرمت مختلف و حتی به شکل کد دریافت کنید

نکته جذابش هم اینه که اطلاعاتتون لازم نیست برای طراحی Schema به Cloud ارسال بشه.

برای کسایی که با Backend و Database کار می‌کنن، واقعاً ابزار کاربردیه 👀

🔗 website

#برنامه_نویسی
#Database
#SQL

🔥 این GLM 5.3  برای Coding واقعاً خوبه!

حدود ۳۰ دقیقه بعد از انتشارش تستش کردم و چیزی که بیشتر از همه توجهم رو جلب کرد، عملکردش در بررسی و ارزیابی کد بود.

نسبت به GLM 5.2، به نظرم:

🔹 مفاهیم رو دقیق‌تر متوجه می‌شه 
🔹 باگ‌ها رو بهتر پیدا می‌کنه 
🔹 کد رو بهتر بررسی و ارزیابی می‌کنه 
🔹 توی Reverse Engineering هم عملکرد جالبی داره

برای کسی که زیاد با کدنویسی و Debugging کار می‌کنه، ارزش تست کردن داره.

امتیاز من:

⭐️ 8/10

البته این فقط نتیجه تست اولیه‌ست و برای قضاوت جدی‌تر باید روی پروژه‌ها و سناریوهای مختلف امتحانش کرد.

#هوش_مصنوعی
#AI
#GLM

لینک کانال هامون

منابع
@COMPUTER_ENGINEERING_0
برنامه ریزی
@konkorPlanning
زبان انگلیسی
@konkorzaban406
گروه ارشد
@MasterskonkorComputer

لینک و واسه دوستاتون ارسال کنین بقیه هم استفاده کنن

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

انویدیا یک API رایگان برای مدل‌های هوش مصنوعی ارائه داده! 🤖

انویدیا یک API رایگان در اختیار توسعه‌دهنده‌ها قرار داده که می‌تونی با مدل‌هایی مثل:

🔹 DeepSeek V4
🔹 MiniMax M3
🔹 GLM 5.2
🔹 Gemma 4

کار کنی.

برای تست و توسعه خیلی کاربردیه، مخصوصاً وقتی می‌خوای قبل از پرداخت هزینه ببینی یک مدل چطور عمل می‌کنه یا چند مدل مختلف رو با هم مقایسه کنی.

نکته جالب اینه که برای استفاده از این API نیازی به وارد کردن اطلاعات کارت بانکی نیست.

البته من هم امتحانش کردم؛ برای استفاده مستقیم داخل ابزارهایی مثل OpenCode، به نظرم همیشه گزینه ایده‌آلی نیست.

چرا؟

چون این APIها به دلیل رایگان بودن معمولاً سرعت پایین‌تری دارن و بعضی وقت‌ها ممکنه وارد صف انتظار بشی.

بهتره بهش به چشم یک محیط آزمایشی نگاه کنی:

قبل از اینکه برای یک API پولی هزینه کنی، مدل‌ها رو تست کن، رفتارشان رو مقایسه کن و ببین کدام مدل برای پروژه‌ات مناسب‌تره.

لینک : nvidia


#هوش_مصنوعی
#برنامه_نویسی
#مدل_زبانی
#توسعه_نرم_افزار
#یادگیری_ماشین

#AI
#LLM
#NVIDIA
#DeepSeek
#Gemma
#MachineLearning
#AIEngineering
#OpenSource

این OpenAI یک ابزار امنیتی جدید معرفی کرده؛ البته معرفی رسمی نه

اسم این ابزار Codex Security CLIـه و برای پیدا کردن آسیب‌پذیری‌های امنیتی داخل Repositoryها طراحی شده.

ایده‌اش نسبتاً ساده‌ست:

🔹 مخزن رو بررسی می‌کنه

🔹 آسیب‌پذیری‌های احتمالی رو پیدا می‌کنه

🔹 نتایج رو تحلیل می‌کنه

🔹 در نهایت یک گزارش امنیتی ارائه می‌ده

این پروژه فعلاً در مرحله Preliminary Launch قرار داره و به‌صورت Open Source منتشر شده.

چیزی که برای من جالبه، ترکیب Coding Agent با Security Analysis؛ یعنی به‌جای اینکه فقط از AI برای نوشتن کد استفاده کنیم، ازش برای پیدا کردن مشکلات امنیتی داخل کدی که قبلاً نوشته شده هم استفاده کنیم.

اگر این مسیر درست پیش بره، می‌تونه برای Security Review و Code Auditing خیلی جالب باشه.

لینک : مخزن

#هوش_مصنوعی
#امنیت_سایبری
#امنیت_نرم_افزار
#برنامه_نویسی
#کدنویسی
#آسیب_پذیری

#AI
#CyberSecurity
#SoftwareSecurity
#Coding
#CodeSecurity
#AIEngineering
#Codex
#OpenAI

من نمی‌دونستم همچین چیزی لازم دارم واقعا میگم

یک AI Code Sandbox که در چند ثانیه یک Server آماده در اختیارت می‌ذاره؛ با OpenCode و Claude Code از قبل نصب‌شده.

بدون اینکه بخوای کلی تنظیمات انجام بدی، می‌تونی داخلش از مدل‌های رایگان و Scraperهای Apify استفاده کنی.

برای تست ایده‌ها و اجرای سریع پروژه‌های AI خیلی کاربردیه، مخصوصاً وقتی نمی‌خوای هر بار درگیر نصب و تنظیم Environment بشی.

ماهانه ۵ دلار اعتبار رایگان هم داره.

لینک : وبسایت

#هوش_مصنوعی
#برنامه_نویسی
#کدنویسی
#ابزار_توسعه
#توسعه_نرم_افزار

#AI
#Programming
#Coding
#OpenCode
#ClaudeCode
#Apify
#AISandbox
#SoftwareDevelopment

شاید Harness نقش SI رو از ریشه تغییر بده.

تا امروز وقتی صحبت از یکپارچه‌سازی سیستم‌ها می‌شد، معمولاً منظور این بود که چند سیستم مختلف رو به هم وصل کنیم.

مثلاً سیستم مالی به سیستم مدیریت مشتری وصل بشه، سیستم تولید با پایگاه داده ارتباط داشته باشه و نرم‌افزارهای مختلف سازمان بتونن با هم تبادل اطلاعات کنن.

در واقع بخش بزرگی از ارزش شرکت‌های یکپارچه‌ساز همین بود:

سیستم‌های مختلف رو طوری به هم متصل کنیم که بتونن با هم کار کنن.

اما با ورود عامل‌های هوش مصنوعی، به نظرم مسئله داره تغییر می‌کنه.

چون دیگه فقط بحث اتصال سیستم‌ها نیست.

حالا می‌تونیم عامل‌های هوش مصنوعی رو به فرایندهای کاری، ابزارها، داده‌ها و سیستم‌های سازمانی متصل کنیم و ازشون بخوایم واقعاً بخشی از کار کسب‌وکار رو انجام بدن.

یعنی مسیر داره از:

یکپارچه‌سازی سیستم‌ها

به:

هماهنگ‌سازی و اجرای فرایندها با هوش مصنوعی

تغییر می‌کنه.

این تغییر می‌تونه مدل کسب‌وکار شرکت‌های یکپارچه‌ساز رو هم تحت تأثیر قرار بده.

در مدل سنتی، مزیت اصلی معمولاً از تجربه‌ی پیاده‌سازی و شناخت صنعت می‌اومد.

اما در مدل جدید، مزیت رقابتی می‌تونه بیشتر روی این موارد شکل بگیره:

🔹 داده‌های واقعی و تخصصی صنعت

🔹 فرایندهای واقعی کسب‌وکار

🔹 عامل‌های تخصصی

🔹 ابزارهای متصل به سیستم‌های سازمان

🔹 حلقه‌های بازخورد مداوم برای بهبود عملکرد

اینجا یک نکته مهم وجود داره:

هارنس لزوماً قرار نیست شرکت‌های یکپارچه‌ساز رو حذف کنه.

ممکنه اتفاق مهم‌تر این باشه که نقش اون‌ها رو تغییر بده.

یعنی به‌جای اینکه فقط سیستم‌های مختلف رو به هم متصل کنیم، سیستمی داشته باشیم که بتونه بخشی از کار واقعی سازمان رو هماهنگ و اجرا کنه.

در مدل قبلی، خروجی اصلی یکپارچه‌سازی بود.

در مدل جدید، خروجی می‌تونه اجرای واقعی کار باشه.

و اگر این تغییر در مقیاس سازمانی جدی بشه، شاید سؤال اصلی دیگه این نباشه که:

چطور سیستم‌های شرکت رو به هم وصل کنیم؟

بلکه سؤال این باشه:

«چطور هوش مصنوعی رو به سیستم‌ها، داده‌ها و فرایندهای شرکت وصل کنیم تا خودش بخشی از کار رو انجام بده؟»

اگر این اتفاق بیفته، Harness فقط یک ابزار جدید برای یکپارچه‌سازی نیست.

می‌تونه تعریف خودِ یکپارچه‌سازی سیستم‌ها رو تغییر بده.

#هوش_مصنوعی
#ایجنت_هوش_مصنوعی
#مهندسی_هوش_مصنوعی
#اتوماسیون
#نرم_افزار
#سیستم_های_سازمانی
#یکپارچه_سازی_سیستم

#AI
#AIAgents
#AIEngineering
#AIOrchestration
#SystemIntegration
#EnterpriseAI
#Automation
#AIHarness
#Workflow

به نظرم رقابت اصلی آینده‌ی هوش مصنوعی فقط بین مدل‌ها نیست؛ بین اکوسیستم‌هاست.

هرچقدر بیشتر با مدل‌های هوش مصنوعی کار می‌کنیم، مفهوم Open Weight برام جالب‌تر می‌شه.

وقتی وزن‌های یک مدل منتشر می‌شن، می‌تونیم اون رو روی سیستم خودمون اجرا کنیم، Fine-tune کنیم و حتی محصولات جدیدی روی اون بسازیم.

اما چیزی که به نظرم خیلی‌ها نادیده می‌گیرن اینه که راز اصلی یک مدل زبانی، فقط فایل نهایی وزن‌ها نیست.

بخش سخت ماجرا پشت صحنه اتفاق می‌افته:

🔹 داده‌های آموزشی
🔹 پایپلاین های داده
🔹 روش‌های فیلتر کردن داده
🔹 روش آموزش
🔹 تکنیک‌های بهینه‌سازی
🔹 زیرساخت محاسباتی

شرکت‌های بزرگ معمولاً همین بخش‌ها رو محرمانه نگه می‌دارن.

بنابراین خیلی از مدل‌هایی که بهشون می‌گیم باز، در واقع نتیجه رو در اختیار ما می‌ذارن، نه دستور ساختش رو.

اینجا یک سؤال جالب مطرح می‌شه:

اگر OpenAI یا Anthropic روزی وزن مدل‌هاشون رو منتشر کنن، آیا واقعاً ضربه‌ی بزرگی به خودشون می‌زنن؟

یا برعکس، بسته نگه داشتن مدل‌ها باعث می‌شه مدل‌های Open Weight بخش بیشتری از اکوسیستم رو تصاحب کنن؟

به نظرم ممکنه آینده کمی شبیه رقابت iOS و Android بشه.

چند پلتفرم بسته و قدرتمند در رأس بازار،

اما بخش بزرگی از توسعه‌دهنده‌ها و محصولات روی مدل‌های Open Weight ساخته بشن.

شاید حتی در آینده چیزی شبیه این ببینیم:

۸۰٪ اکوسیستم روی مدل‌های Open Weight

۲۰٪ روی پلتفرم‌های اختصاصی

چون در دنیای تکنولوژی، باز بودن همیشه به معنی ساخت بهترین محصول نیست؛

گاهی یعنی ساختن بزرگ‌ترین اکوسیستم.

#هوش_مصنوعی
#مدل_زبانی
#مدل_باز
#یادگیری_ماشین
#برنامه_نویسی
#هوش_مصنوعی_مولد

#AI
#LLM
#OpenWeights
#OpenSourceAI
#MachineLearning
#GenerativeAI
#AIEngineering

به نظرم مشکل Hallucination حتی سال آینده هم کاملاً حل نمی‌شه. 🤔

اما شاید یک تغییر مهم اتفاق بیفته.

بخشی از چیزهایی که امروز بهشون می‌گیم Hallucination، دیگه از خود AI نمیان؛ از برداشت اشتباه انسان‌ها از خروجی AI میان.

هرچقدر مدل‌ها توانمندتر بشن، خروجی‌هاشون هم پیچیده‌تر و تخصصی‌تر می‌شه.

مشکل اینجاست که ممکنه کاربر نتونه تشخیص بده یک پاسخ دقیقاً کجا درست، کجا ناقص و کجا اشتباهه.

در نتیجه، حتی اگر مدل واقعاً بهتر شده باشه، باز هم ممکنه چیزی که کاربر نمی‌فهمه رو به‌عنوان «توهم مدل» تفسیر کنه.

به نظرم در آینده فقط مسئله‌ی ساخت مدل‌های دقیق‌تر نیست.

باید توانایی انسان برای ارزیابی، راستی‌آزمایی و درک خروجی مدل‌ها هم بیشتر بشه.

هوش بهتر می‌شه؛

اما فهمیدن AI هم باید همراهش رشد کنه.

#هوش_مصنوعی
#مدل_زبانی
#یادگیری_ماشین
#تفکر_انتقادی
#هوش_مصنوعی_مولد

#AI
#LLM
#MachineLearning
#CriticalThinking
#GenerativeAI
#AIEngineering

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

اگر هنوز فکر می‌کنی هوش مصنوعی متن‌باز داره عقب می‌مونه، شاید مشکل از اون نباشه.

مدل‌های متن‌باز و Open Weight با سرعت زیادی دارن پیشرفت می‌کنن.

مدل‌هایی که چند وقت پیش برای استفاده‌ی جدی ضعیف به نظر می‌رسیدن، امروز می‌تونن در Coding، استدلال، اجرای محلی و ساخت Agentهای هوش مصنوعی کاملاً جدی باشن.

به نظرم مسئله اینجاست که بعضی‌ها هنوز دارن اکوسیستم Open Source رو با تصویری که چند سال پیش داشتن قضاوت می‌کنن.

مدل‌ها تغییر کردن.

ابزارها تغییر کردن.

هزینه‌ی اجرا پایین‌تر اومده.

و مهم‌تر از همه، دسترسی به مدل‌ها خیلی بیشتر شده.

پس اگر هنوز فکر می‌کنی Open Source AI عقب مونده، شاید وقتشه دوباره بازار رو بررسی کنی.

شاید مدل‌ها عقب نمونده باشن؛

شاید ما هنوز متوجه سرعت حرکتشون نشدیم.

#هوش_مصنوعی
#هوش_مصنوعی_متن_باز
#مدل_زبانی
#برنامه_نویسی
#یادگیری_ماشین
#هوش_مصنوعی_مولد

#AI
#OpenSourceAI
#OpenWeight
#LLM
#MachineLearning
#GenerativeAI
#AIEngineering

به نظرم خیلی‌ها هنوز GLM-5.3 رو جدی نگرفتن.

چیزی که بیشتر از همه توجهم رو جلب کرده، فقط عملکرد این مدل نیست؛ نسبت عملکرد به اندازه‌ی مدلشه.

این GLM با حدود ۷۴۳ میلیارد پارامتر، طبق این ادعا می‌تونه به عملکرد مدل‌هایی نزدیک بشه که چندین برابر بزرگ‌تر هستن.

اگر این نتایج در استفاده‌ی واقعی هم تکرار بشن، اتفاق مهمی محسوب می‌شه.

چون ماجرا فقط این نیست که یک مدل ارزون‌تر داریم.

بحث اینه که شاید داریم به نقطه‌ای می‌رسیم که معماری، داده، بهینه‌سازی و روش آموزش می‌تونن اهمیت بیشتری از صرفاً بزرگ‌تر کردن تعداد پارامترها داشته باشن.

برای من جذاب‌ترین بخش ماجرا همین نسبت بین هزینه و عملکرده.

اگر یک مدل کوچک‌تر بتونه بخش قابل‌توجهی از عملکرد مدل‌های بسیار بزرگ‌تر رو ارائه بده، اقتصاد اجرای مدل‌های هوش مصنوعی هم می‌تونه تغییر کنه.

به نظرم خیلی‌ها هنوز متوجه بزرگی این تغییر نشدن.

شاید رقابت آینده فقط بر سر «بزرگ‌ترین مدل» نباشه؛

بلکه بر سر «بهترین عملکرد با کمترین هزینه» باشه.

#هوش_مصنوعی
#مدل_زبانی
#یادگیری_ماشین
#هوش_مصنوعی_مولد
#مدل_متن_باز
#برنامه_نویسی

#AI
#LLM
#GLM
#MachineLearning
#GenerativeAI
#OpenSourceAI
#AIEngineering
#AIEconomics