🤖 معماری ۹ لایه در سیستمهای Agentic RAG
توسعه سیستمهای RAG عاملمحور فراتر از انتخاب یک مدل زبانی است. برای انتقال از چتباتهای ساده به جریانهای کاری خودمختار، باید معماری جامعی شامل ۹ لایه کلیدی را پیادهسازی کرد.
#Agentic_RAG #Vector_DBs
توسعه سیستمهای RAG عاملمحور فراتر از انتخاب یک مدل زبانی است. برای انتقال از چتباتهای ساده به جریانهای کاری خودمختار، باید معماری جامعی شامل ۹ لایه کلیدی را پیادهسازی کرد.
🔹 استقرار (Deployment): استفاده از زیرساختهای مقیاسپذیر مانند Groq و AWS برای استنتاج سریع.
🔹 ارزیابی (Evaluation): سنجش دقیق با ابزارهایی نظیر LangSmith و Ragas برای شناسایی توهمات مدل.
🔹 موتورهای منطقی (LLMs): بهرهگیری از مدلهای پیشرفته برای ایجاد تعادل بین هوش، سرعت و هزینه.
🔹 فریمورکها: مدیریت منطق اجرایی و اتصال ابزارها با کمک LangChain یا DSPy.
🔹 پایگاه داده برداری (Vector DBs): ذخیرهسازی کارآمد دادهها در سیستمهایی مثل Pinecone یا Milvus.
🔹 تولید Embeddings: تبدیل متن به بازنماییهای معنایی غنی توسط مدلهای Nomic یا Voyage AI.
🔹 استخراج داده: پارس اسناد غیرساختارمند با ابزارهایی نظیر Firecrawl یا LlamaParse.
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#Agentic_RAG #Vector_DBs
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚀 هوشمندی در انتخاب مدل با Cursor Router
🤖 ابزار Cursor با معرفی Cursor Router، یک سیستم مسیریابی هوشمند ارائه کرده که بهصورت خودکار، بهترین مدل هوش مصنوعی را برای هر درخواست انتخاب میکند. این قابلیت جدید نیاز به تعویض دستی بین مدلهای قدرتمندی نظیر Claude، GPT یا Grok را برای همیشه حذف کرده است.
⚡ عملکرد این سیستم بهگونهای است که ویرایشهای ساده توسط مدلهای سریع و ارزان انجام شده و تسکهای پیچیده که نیازمند استدلال عمیق هستند، به مدلهای پیشرفتهتر ارجاع داده میشوند. این روتر بر اساس بیش از ۶۰۰ هزار پرامپت واقعی کاربران آموزش دیده و کارایی آن در میلیونها تسک مختلف اعتبارسنجی شده است.
📊 سیستم هوشمند Cursor هنگام انتخاب مدل، زمینه پروژه، پیچیدگی کار و نوع فعالیت را تحلیل میکند تا بهینهترین خروجی تولید شود. این رویکرد میتواند هزینههای استفاده از سرویسهای LLM را تا ۶۰٪ کاهش دهد، بدون اینکه افت کیفیت محسوسی در عملکرد نهایی مشاهده شود.
#Cursor_Router #LLM_Optimization
🤖 ابزار Cursor با معرفی Cursor Router، یک سیستم مسیریابی هوشمند ارائه کرده که بهصورت خودکار، بهترین مدل هوش مصنوعی را برای هر درخواست انتخاب میکند. این قابلیت جدید نیاز به تعویض دستی بین مدلهای قدرتمندی نظیر Claude، GPT یا Grok را برای همیشه حذف کرده است.
⚡ عملکرد این سیستم بهگونهای است که ویرایشهای ساده توسط مدلهای سریع و ارزان انجام شده و تسکهای پیچیده که نیازمند استدلال عمیق هستند، به مدلهای پیشرفتهتر ارجاع داده میشوند. این روتر بر اساس بیش از ۶۰۰ هزار پرامپت واقعی کاربران آموزش دیده و کارایی آن در میلیونها تسک مختلف اعتبارسنجی شده است.
📊 سیستم هوشمند Cursor هنگام انتخاب مدل، زمینه پروژه، پیچیدگی کار و نوع فعالیت را تحلیل میکند تا بهینهترین خروجی تولید شود. این رویکرد میتواند هزینههای استفاده از سرویسهای LLM را تا ۶۰٪ کاهش دهد، بدون اینکه افت کیفیت محسوسی در عملکرد نهایی مشاهده شود.
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#Cursor_Router #LLM_Optimization
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🤖 مقایسه RAG و Graph RAG در بازیابی اطلاعات
🔬 سیستمهای RAG معمولی در مدیریت پرسشهایی که نیاز به درک کامل زمینه (Context) دارند، مانند خلاصهسازی یک زندگینامه از روی فصلهای پراکنده، با چالشهای جدی مواجه هستند. این مدلها به دلیل اتکا به Vector Search و بازیابی صرفاً k-تکه برتر، اغلب رشته اتصال مفاهیم یکپارچه را از دست میدهند.
⚡ در مقابل، Graph RAG با تبدیل اسناد به یک گراف دانش از موجودیتها و روابط، ساختاری پیوسته ایجاد میکند. در این روش، سیستم با پیمایش در گراف، تمام اطلاعات مرتبط با یک موجودیت مانند دستاوردهای یک شخص را جمعآوری کرده و زمینهای کامل برای پاسخدهی دقیق به LLM فراهم میآورد.
🧠 این معماری به دلیل توانایی ذاتی مدلهای زبانی در استدلال روی دادههای ساختاریافته، برتری عملکردی دارد.
#Graph_RAG #Vector_Search
🔬 سیستمهای RAG معمولی در مدیریت پرسشهایی که نیاز به درک کامل زمینه (Context) دارند، مانند خلاصهسازی یک زندگینامه از روی فصلهای پراکنده، با چالشهای جدی مواجه هستند. این مدلها به دلیل اتکا به Vector Search و بازیابی صرفاً k-تکه برتر، اغلب رشته اتصال مفاهیم یکپارچه را از دست میدهند.
⚡ در مقابل، Graph RAG با تبدیل اسناد به یک گراف دانش از موجودیتها و روابط، ساختاری پیوسته ایجاد میکند. در این روش، سیستم با پیمایش در گراف، تمام اطلاعات مرتبط با یک موجودیت مانند دستاوردهای یک شخص را جمعآوری کرده و زمینهای کامل برای پاسخدهی دقیق به LLM فراهم میآورد.
🧠 این معماری به دلیل توانایی ذاتی مدلهای زبانی در استدلال روی دادههای ساختاریافته، برتری عملکردی دارد.
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#Graph_RAG #Vector_Search
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🤖 تحولی در بهینهسازی دستیارهای هوش مصنوعی با NullClaw
⚡ ابزار جدید NullClaw که با زبان سطح پایین Zig توسعه یافته، انقلابی در بهرهوری منابع ایجاد کرده است. این پروژه با حجم باینری تنها ۶۷۸ کیلوبایت و مصرف رم کمتر از ۱ مگابایت، در کمتر از ۲ میلیثانیه اجرا میشود.
🚀 برخلاف سایر راهکارها که به رانتایمهای سنگین، ماشین مجازی یا پایتون وابستهاند، NullClaw بدون هیچ Garbage Collector یا فریمورک اضافی کار میکند. این کارایی خیرهکننده باعث میشود ابزار روی بردهای ارزانقیمت ۵ دلاری مانند رزبری پای یا STM32 به راحتی اجرا شود.
🧠 قابلیتهای این ابزار فراتر از انتظار است
#NullClaw #ZigLanguage
⚡ ابزار جدید NullClaw که با زبان سطح پایین Zig توسعه یافته، انقلابی در بهرهوری منابع ایجاد کرده است. این پروژه با حجم باینری تنها ۶۷۸ کیلوبایت و مصرف رم کمتر از ۱ مگابایت، در کمتر از ۲ میلیثانیه اجرا میشود.
🚀 برخلاف سایر راهکارها که به رانتایمهای سنگین، ماشین مجازی یا پایتون وابستهاند، NullClaw بدون هیچ Garbage Collector یا فریمورک اضافی کار میکند. این کارایی خیرهکننده باعث میشود ابزار روی بردهای ارزانقیمت ۵ دلاری مانند رزبری پای یا STM32 به راحتی اجرا شود.
🧠 قابلیتهای این ابزار فراتر از انتظار است
🔹 پشتیبانی گسترده: اتصال به بیش از ۲۲ ارائهدهنده (مثل OpenAI و DeepSeek) و ۱۳ کانال ارتباطی.
🔹 امکانات کاربردی: جستجوی حافظه ترکیبی (برداری و کلیدواژهای)، پشتیبانی از استاندارد MCP و زیرعاملها.
🔹 امنیت بالا: استفاده از الگوریتم ChaCha20-Poly1305 برای رمزنگاری ایمن کلیدهای API.
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#NullClaw #ZigLanguage
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🤖 سلسلهمراتب مهندسی در توسعه عاملهای هوشمند
⚡ تکامل مفاهیم در توسعه مدلهای هوش مصنوعی از مهندسی پرامپت تا معماری گراف، نشاندهنده لایهبندی دقیق فرآیندهاست. هر لایه، لایه قبلی را در بر میگیرد و درک تمایز آنها با تحلیل «واحد کار» در هر سطح میسر میشود.
🧠 مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) بر پیام ورودی متمرکز است. در اینجا واحد کار یک ورودی تکی است و مهارت اصلی، تشخیص دقیق ضعف در اجزای دستورالعمل بهجای بازنویسی مکرر آن است.
🧩 مهندسی کانتکست (Context Engineering) وظیفه مدیریت حافظه را بر عهده دارد. واحد کار در اینجا محتوایی است که در پنجره کانتکست حفظ میشود؛ هنر اصلی، اولویتبندی و حذف هوشمندانه اطلاعات غیرضروری برای مدیریت بهینه است.
⚙ ️ مهندسی هارنس (Harness Engineering) مانند یک ماشین، ابزارها و زیر-عاملها را فرامیخواند. مکانیسمهای تایید نتیجه (Verify) در این لایه، تفاوت اصلی بین یک فراخوانی ساده API و عملکرد یک عامل (Agent) واقعی را ایجاد میکند.
#Prompt_Engineering #Graph_Engineering
⚡ تکامل مفاهیم در توسعه مدلهای هوش مصنوعی از مهندسی پرامپت تا معماری گراف، نشاندهنده لایهبندی دقیق فرآیندهاست. هر لایه، لایه قبلی را در بر میگیرد و درک تمایز آنها با تحلیل «واحد کار» در هر سطح میسر میشود.
🧠 مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) بر پیام ورودی متمرکز است. در اینجا واحد کار یک ورودی تکی است و مهارت اصلی، تشخیص دقیق ضعف در اجزای دستورالعمل بهجای بازنویسی مکرر آن است.
🧩 مهندسی کانتکست (Context Engineering) وظیفه مدیریت حافظه را بر عهده دارد. واحد کار در اینجا محتوایی است که در پنجره کانتکست حفظ میشود؛ هنر اصلی، اولویتبندی و حذف هوشمندانه اطلاعات غیرضروری برای مدیریت بهینه است.
⚙ ️ مهندسی هارنس (Harness Engineering) مانند یک ماشین، ابزارها و زیر-عاملها را فرامیخواند. مکانیسمهای تایید نتیجه (Verify) در این لایه، تفاوت اصلی بین یک فراخوانی ساده API و عملکرد یک عامل (Agent) واقعی را ایجاد میکند.
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#Prompt_Engineering #Graph_Engineering
🤖 تحول معماری در سیستمهای Agentic AI
🚀 هوش مصنوعی عاملیتمحور (Agentic AI) رویکرد طراحی نرمافزار را به کلی تغییر داده است. برخلاف تصور رایج، این سیستمها صرفاً چتباتهایی با دسترسی به ابزار نیستند، بلکه موتورهای اجرایی قدرتمندی برای استدلال، برنامهریزی، اعتبارسنجی خروجیها و انطباق مبتنی بر بازخورد محسوب میشوند.
🧠 یک معماری استاندارد در سیستمهای تولیدی (Production-grade) شامل اجزای حیاتی زیر است
#AgenticAI #RAG
🚀 هوش مصنوعی عاملیتمحور (Agentic AI) رویکرد طراحی نرمافزار را به کلی تغییر داده است. برخلاف تصور رایج، این سیستمها صرفاً چتباتهایی با دسترسی به ابزار نیستند، بلکه موتورهای اجرایی قدرتمندی برای استدلال، برنامهریزی، اعتبارسنجی خروجیها و انطباق مبتنی بر بازخورد محسوب میشوند.
🧠 یک معماری استاندارد در سیستمهای تولیدی (Production-grade) شامل اجزای حیاتی زیر است
🔹 برنامهریزی پویا: جایگزینی زنجیرههای پرامپت ثابت با منطق انعطافپذیر.
🔹 ارکستراسیون ابزارها: مدیریت یکپارچه APIs، پایگاهدادهها و خدمات ابری.
🔹 مدیریت حافظه: ترکیب متون گفتگو با دانش بلندمدت از طریق RAG و دیتابیسهای برداری.
🔹 حلقههای خودارزیابی: نقد و اصلاح خروجیها توسط خودِ عامل پیش از اجرا.
🔹 اجرای وضعیتمند (Stateful): امکان مدیریت گردشکارهای طولانیمدت به جای فراخوانیهای ایزوله.
🔹 نظارت انسانی: نقاط بررسی برای تصمیمات پرخطر و حاکمیت سیستم.
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#AgenticAI #RAG
100_Tips.pdf
430.4 KB
📊 مرجع جامع اصطلاحات یادگیری ماشین
🚀 برای تسلط بر مفاهیم پایه و پیشرفته در حوزه هوش مصنوعی، فهرستی از ۱۰۰ اصطلاح کلیدی ماشین لرنینگ گردآوری شده است. این منبع برای بازبینی سریع و دقیق مفاهیم، ابزارهای کاربردی و تکنیکهای استاندارد این حوزه بسیار مفید است.
🧠 مرور این لیست به متخصصان داده کمک میکند تا با ادبیات فنی دقیق در مباحثی مانند تئوری یادگیری، بهینهسازی مدلها و ارزیابیهای آماری تسلط یابند. مطالعه این مجموعه برای تقویت دانش نظری و افزایش کیفیت پیادهسازیهای عملی پیشنهاد میشود.
منبع
#اصطلاحات_ماشین_لرنینگ #تئوری_یادگیری
🚀 برای تسلط بر مفاهیم پایه و پیشرفته در حوزه هوش مصنوعی، فهرستی از ۱۰۰ اصطلاح کلیدی ماشین لرنینگ گردآوری شده است. این منبع برای بازبینی سریع و دقیق مفاهیم، ابزارهای کاربردی و تکنیکهای استاندارد این حوزه بسیار مفید است.
🧠 مرور این لیست به متخصصان داده کمک میکند تا با ادبیات فنی دقیق در مباحثی مانند تئوری یادگیری، بهینهسازی مدلها و ارزیابیهای آماری تسلط یابند. مطالعه این مجموعه برای تقویت دانش نظری و افزایش کیفیت پیادهسازیهای عملی پیشنهاد میشود.
منبع
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#اصطلاحات_ماشین_لرنینگ #تئوری_یادگیری
📚 گنجینه ارزشمند کتابهای رایگان هوش مصنوعی
🧠 بسیاری از بهترین منابع آموزشی و کتابهای تخصصی حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بهصورت قانونی رایگان منتشر شدهاند، اما یافتن آنها به دلیل پراکندگی در سایتهای شخصی، دانشگاهی و مخازن مختلف بسیار دشوار است. برای حل این مشکل، فهرستی جامع تحت عنوان Awesome Free AI Books گردآوری شده است.
🔬 این مجموعه شامل بیش از ۳۰ کتاب کلیدی در حوزههای تخصصی نظیر Deep Learning، Reinforcement Learning، NLP، LLMs، Generative Models و ریاضیات کاربردی است. منابع شاخصی چون کتاب مرجع Deep Learning گودفلو، کتاب Reinforcement Learning ساتن و بارتو، و آثار علمی مورفی و بیشاپ در این لیست حضور دارند.
⚡️ تمامی لینکها مستقیماً به صفحه رسمی مؤلفان یا ناشران ارجاع داده میشوند تا از دسترسی قانونی اطمینان حاصل شود. همچنین یک GitHub Action به صورت هفتگی تمامی لینکها را بررسی میکند تا از سلامت آنها اطمینان حاصل شود.
#Awesome_Free_AI_Books #GitHub_Action
🧠 بسیاری از بهترین منابع آموزشی و کتابهای تخصصی حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بهصورت قانونی رایگان منتشر شدهاند، اما یافتن آنها به دلیل پراکندگی در سایتهای شخصی، دانشگاهی و مخازن مختلف بسیار دشوار است. برای حل این مشکل، فهرستی جامع تحت عنوان Awesome Free AI Books گردآوری شده است.
🔬 این مجموعه شامل بیش از ۳۰ کتاب کلیدی در حوزههای تخصصی نظیر Deep Learning، Reinforcement Learning، NLP، LLMs، Generative Models و ریاضیات کاربردی است. منابع شاخصی چون کتاب مرجع Deep Learning گودفلو، کتاب Reinforcement Learning ساتن و بارتو، و آثار علمی مورفی و بیشاپ در این لیست حضور دارند.
⚡️ تمامی لینکها مستقیماً به صفحه رسمی مؤلفان یا ناشران ارجاع داده میشوند تا از دسترسی قانونی اطمینان حاصل شود. همچنین یک GitHub Action به صورت هفتگی تمامی لینکها را بررسی میکند تا از سلامت آنها اطمینان حاصل شود.
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#Awesome_Free_AI_Books #GitHub_Action
📊 وضعیت نگرانکننده کیفیت کد در عصر هوش مصنوعی
🚀 گزارش جدید پلتفرم Faros با بررسی تلهمتری بیش از ۲۲ هزار توسعهدهنده در ۴ هزار تیم، پیامدهای استفاده شتابزده از ابزارهای هوش مصنوعی در چرخه توسعه نرمافزار را آشکار کرده است. نتایج این پژوهش نشان میدهد که نرخ بروز باگها حدود ۵۴ درصد رشد داشته است.
⚠ ️ چالشهای امنیتی و فنی بهشدت افزایش یافتهاند، بهطوری که نسبت Incident به Pull Request بیش از ۳ برابر شده است. این آمار نشاندهنده افت کیفیت کد تولیدی در مقیاس وسیع و بروز مشکلات در سیستمهای عملیاتی است.
🧩 در بخش فرآیندهای تیم، زمان Review به شکلی معنادار طولانیتر شده که نشاندهنده بار اضافه روی دوش مهندسان فنی است. همچنین شاهد هستیم که حدود ۳۱ درصد Pull Requestها بدون هیچگونه بررسی انسانی Merge میشوند که ریسکهای امنیتی را دوچندان میکند.
🧠 این دادهها گویای آن است که جامعه مهندسی هنوز به بلوغ لازم برای بهکارگیری ایمن هوش مصنوعی نرسیده است.
#Faros #Code_Review
🚀 گزارش جدید پلتفرم Faros با بررسی تلهمتری بیش از ۲۲ هزار توسعهدهنده در ۴ هزار تیم، پیامدهای استفاده شتابزده از ابزارهای هوش مصنوعی در چرخه توسعه نرمافزار را آشکار کرده است. نتایج این پژوهش نشان میدهد که نرخ بروز باگها حدود ۵۴ درصد رشد داشته است.
⚠ ️ چالشهای امنیتی و فنی بهشدت افزایش یافتهاند، بهطوری که نسبت Incident به Pull Request بیش از ۳ برابر شده است. این آمار نشاندهنده افت کیفیت کد تولیدی در مقیاس وسیع و بروز مشکلات در سیستمهای عملیاتی است.
🧩 در بخش فرآیندهای تیم، زمان Review به شکلی معنادار طولانیتر شده که نشاندهنده بار اضافه روی دوش مهندسان فنی است. همچنین شاهد هستیم که حدود ۳۱ درصد Pull Requestها بدون هیچگونه بررسی انسانی Merge میشوند که ریسکهای امنیتی را دوچندان میکند.
🧠 این دادهها گویای آن است که جامعه مهندسی هنوز به بلوغ لازم برای بهکارگیری ایمن هوش مصنوعی نرسیده است.
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#Faros #Code_Review
🤖 رونمایی از مدلهای جدید مایکروسافت در خانواده MAI
🚀 شرکت مایکروسافت دو مدل پیشرفته را در خانواده MAI معرفی کرد. مدل MAI-Image-2.5-Pro با تمرکز بر تولید تصاویر با جزئیات دقیق و رندر عالی متن درون عکس عرضه شده است. در کنار آن، مدل MAI-Voice-2-Flash برای سنتز گفتار با سرعت بالا بهینهسازی شده و اکنون در Azure AI Foundry و محیط تست MAI Playground قابل دسترسی است.
⚡ مدل Image-2.5-Pro به عنوان باکیفیتترین مدل تصویری مایکروسافت شناخته میشود که هزینه آن ۵ دلار به ازای هر میلیون توکن متنی ورودی است. در سوی دیگر، مدل Voice-2-Flash نسبت به نسل قبل دو برابر سریعتر بوده و با کاهش ۳۲ درصدی در هزینهها، نرخ ۱۵ دلار برای هر میلیون کاراکتر را ارائه میدهد.
📊 مایکروسافت در حال جایگزینی مدلهای شخص ثالث با مدلهای اختصاصی خود در سرویسهای اصلی است.
#MAI_Image_2_5_Pro #MAI_Voice_2_Flash
🚀 شرکت مایکروسافت دو مدل پیشرفته را در خانواده MAI معرفی کرد. مدل MAI-Image-2.5-Pro با تمرکز بر تولید تصاویر با جزئیات دقیق و رندر عالی متن درون عکس عرضه شده است. در کنار آن، مدل MAI-Voice-2-Flash برای سنتز گفتار با سرعت بالا بهینهسازی شده و اکنون در Azure AI Foundry و محیط تست MAI Playground قابل دسترسی است.
⚡ مدل Image-2.5-Pro به عنوان باکیفیتترین مدل تصویری مایکروسافت شناخته میشود که هزینه آن ۵ دلار به ازای هر میلیون توکن متنی ورودی است. در سوی دیگر، مدل Voice-2-Flash نسبت به نسل قبل دو برابر سریعتر بوده و با کاهش ۳۲ درصدی در هزینهها، نرخ ۱۵ دلار برای هر میلیون کاراکتر را ارائه میدهد.
📊 مایکروسافت در حال جایگزینی مدلهای شخص ثالث با مدلهای اختصاصی خود در سرویسهای اصلی است.
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#MAI_Image_2_5_Pro #MAI_Voice_2_Flash
📉 پایان عصر توکنسوزی: ظهور ترند Thrift-Maxxing
🚀 گزارش جدید والاستریت ژورنال نشان میدهد فضای کسبوکار آمریکا در حال گذار از «توکنسوزی حداکثری» به سمت رویکردی به نام Thrift-Maxxing (اقتصاد هوش مصنوعی) است. برخلاف ماههای گذشته که رقابت اصلی بر سر استفاده حداکثری از مدلهای گرانقیمت بود، اکنون مدیریت بودجه و بهرهوری به اولویت اول شرکتها تبدیل شده است.
📊 دادههای پلتفرم OpenRouter تایید میکند که سهم مدلهای پیشرو آمریکایی شامل Google، OpenAI و Anthropic در بخش سازمانی ایالات متحده، از حدود ۷۰٪ در ژوئن ۲۰۲۵ به ۳۰٪ در ژوئن ۲۰۲۶ کاهش یافته است. در مقابل، مدلهای چینی مانند DeepSeek، Kimi و GLM به دلیل صرفه اقتصادی بالا، به سرعت در حال تصاحب بازار هستند.
🧠 استراتژی جدید شرکتها ترکیبی است: استفاده از مدلهای قدرتمند صرفاً برای وظایف پیچیده برنامهریزی و واگذاری سایر تسکها به مدلهای ارزانتر.
🔗 wsj.com
#Thrift_Maxxing #OpenRouter
🚀 گزارش جدید والاستریت ژورنال نشان میدهد فضای کسبوکار آمریکا در حال گذار از «توکنسوزی حداکثری» به سمت رویکردی به نام Thrift-Maxxing (اقتصاد هوش مصنوعی) است. برخلاف ماههای گذشته که رقابت اصلی بر سر استفاده حداکثری از مدلهای گرانقیمت بود، اکنون مدیریت بودجه و بهرهوری به اولویت اول شرکتها تبدیل شده است.
📊 دادههای پلتفرم OpenRouter تایید میکند که سهم مدلهای پیشرو آمریکایی شامل Google، OpenAI و Anthropic در بخش سازمانی ایالات متحده، از حدود ۷۰٪ در ژوئن ۲۰۲۵ به ۳۰٪ در ژوئن ۲۰۲۶ کاهش یافته است. در مقابل، مدلهای چینی مانند DeepSeek، Kimi و GLM به دلیل صرفه اقتصادی بالا، به سرعت در حال تصاحب بازار هستند.
🧠 استراتژی جدید شرکتها ترکیبی است: استفاده از مدلهای قدرتمند صرفاً برای وظایف پیچیده برنامهریزی و واگذاری سایر تسکها به مدلهای ارزانتر.
🔗 wsj.com
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#Thrift_Maxxing #OpenRouter
❤1
🎓 دوره رایگان آموزش ساخت ایجنتهای هوشمند
🚀 مایکروسافت یک دوره آموزشی جامع و کاربردی برای یادگیری نحوه توسعه AI Agents (سیستمهای خودمختار که با محیط تعامل کرده و تصمیم میگیرند) منتشر کرده است. این منبع آموزشی برای افرادی که قصد دارند از سطح پایه با مفاهیم کلیدی ایجنتها آشنا شوند، بسیار مناسب است.
🧠 در این دوره، شما به صورت عمیق درک خواهید کرد که معماری ایجنتها چگونه کار میکند و مدلهای هوش مصنوعی چطور با تکیه بر ابزارهای مختلف، فرآیند تصمیمگیری خود را مدیریت میکنند. مطالب آموزشی شامل راهنماییهای عملی برای ساخت سیستمهای هوشمند اختصاصی شماست که میتواند مهارتهای توسعهدهندگان را در این حوزه داغ ارتقا دهد.
🔗 دسترسی به سرفصلها و مخزن گیتهاب دوره
#AIAgents #Microsoft
🚀 مایکروسافت یک دوره آموزشی جامع و کاربردی برای یادگیری نحوه توسعه AI Agents (سیستمهای خودمختار که با محیط تعامل کرده و تصمیم میگیرند) منتشر کرده است. این منبع آموزشی برای افرادی که قصد دارند از سطح پایه با مفاهیم کلیدی ایجنتها آشنا شوند، بسیار مناسب است.
🧠 در این دوره، شما به صورت عمیق درک خواهید کرد که معماری ایجنتها چگونه کار میکند و مدلهای هوش مصنوعی چطور با تکیه بر ابزارهای مختلف، فرآیند تصمیمگیری خود را مدیریت میکنند. مطالب آموزشی شامل راهنماییهای عملی برای ساخت سیستمهای هوشمند اختصاصی شماست که میتواند مهارتهای توسعهدهندگان را در این حوزه داغ ارتقا دهد.
🔗 دسترسی به سرفصلها و مخزن گیتهاب دوره
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#AIAgents #Microsoft
❤1
🚀 رویکرد استراتژیک مایکروسافت به مدلهای Open-weight
⚡ ساتیا نادلا با اعلام موضع رسمی مایکروسافت، از توسعه مدلهای هوش مصنوعی با وزنهای باز (Open-weight) بهعنوان ضرورتی برای حفظ رقابتپذیری آمریکا حمایت کرد. این شرکت معتقد است انحصار مدلهای قدرتمند در دست آزمایشگاههای بسته، خطرات ساختاری بزرگی برای آینده فناوری ایجاد میکند.
🧠 مایکروسافت هشدار میدهد که تمرکز قدرت در کنترل قیمتها و زیرساختها توسط چند شرکت خاص، ریسکهای جدی دارد. مدلهای Open-weight با تغییر این معادله، به توسعهدهندگان اجازه میدهند تا مدلها را دانلود، شخصیسازی و بر روی سختافزار شخصی اجرا کنند.
🧩 این رویکرد وابستگی مطلق به یک ارائهدهنده هوش مصنوعی را کاهش داده و نوآوری را توزیع میکند. با وجود پذیرش چالشهای امنیتی، مایکروسافت تأکید دارد که تمرکز آینده این صنعت در اختیار تنها چند شرکت، تهدید بزرگتری محسوب میشود.
#Open_weight #Satya_Nadella
⚡ ساتیا نادلا با اعلام موضع رسمی مایکروسافت، از توسعه مدلهای هوش مصنوعی با وزنهای باز (Open-weight) بهعنوان ضرورتی برای حفظ رقابتپذیری آمریکا حمایت کرد. این شرکت معتقد است انحصار مدلهای قدرتمند در دست آزمایشگاههای بسته، خطرات ساختاری بزرگی برای آینده فناوری ایجاد میکند.
🧠 مایکروسافت هشدار میدهد که تمرکز قدرت در کنترل قیمتها و زیرساختها توسط چند شرکت خاص، ریسکهای جدی دارد. مدلهای Open-weight با تغییر این معادله، به توسعهدهندگان اجازه میدهند تا مدلها را دانلود، شخصیسازی و بر روی سختافزار شخصی اجرا کنند.
🧩 این رویکرد وابستگی مطلق به یک ارائهدهنده هوش مصنوعی را کاهش داده و نوآوری را توزیع میکند. با وجود پذیرش چالشهای امنیتی، مایکروسافت تأکید دارد که تمرکز آینده این صنعت در اختیار تنها چند شرکت، تهدید بزرگتری محسوب میشود.
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#Open_weight #Satya_Nadella
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚀 عرضه مدل قدرتمند Kimi K3 با ۲.۸ تریلیون پارامتر
🚨 شرکت Moonshot AI مدل جدید Kimi K3 را با ۲.۸ تریلیون پارامتر در پلتفرم Hugging Face منتشر کرد. این نخستین مدل در کلاس ۳ تریلیون پارامتر است که به صورت Open-weights در دسترس عموم قرار میگیرد. به لطف معماری MoE (مدل ترکیبی متخصصان)، در هر توکن تنها ۱۰۴ میلیارد پارامتر فعال میشوند که شامل ۱۶ متخصص از مجموع ۸۹۶ متخصص موجود است.
🧠 این مدل از کانتکست یک میلیون توکنی پشتیبانی کرده و بهصورت بومی با متن و تصویر کار میکند. ساختار فنی آن شامل ۹۳ لایه است که از ۶۹ لایه Kimi Delta Attention (مکانیزم توجه بهینه) و ۲۴ لایه Gated MLA تشکیل شده است. استفاده از فرمتهای MXFP4 برای وزنها و MXFP8 برای اکتیویشنها، باعث شده تا بهرهوری مقیاسپذیری آن ۲.۵ برابر نسبت به نسخه K2 افزایش یابد.
⚡ مدل Kimi K3 بهطور خاص برای وظایف ایجنتیک طولانی توسعه یافته است.
#Kimi_K3 #Mixture_of_Experts
🚨 شرکت Moonshot AI مدل جدید Kimi K3 را با ۲.۸ تریلیون پارامتر در پلتفرم Hugging Face منتشر کرد. این نخستین مدل در کلاس ۳ تریلیون پارامتر است که به صورت Open-weights در دسترس عموم قرار میگیرد. به لطف معماری MoE (مدل ترکیبی متخصصان)، در هر توکن تنها ۱۰۴ میلیارد پارامتر فعال میشوند که شامل ۱۶ متخصص از مجموع ۸۹۶ متخصص موجود است.
🧠 این مدل از کانتکست یک میلیون توکنی پشتیبانی کرده و بهصورت بومی با متن و تصویر کار میکند. ساختار فنی آن شامل ۹۳ لایه است که از ۶۹ لایه Kimi Delta Attention (مکانیزم توجه بهینه) و ۲۴ لایه Gated MLA تشکیل شده است. استفاده از فرمتهای MXFP4 برای وزنها و MXFP8 برای اکتیویشنها، باعث شده تا بهرهوری مقیاسپذیری آن ۲.۵ برابر نسبت به نسخه K2 افزایش یابد.
⚡ مدل Kimi K3 بهطور خاص برای وظایف ایجنتیک طولانی توسعه یافته است.
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#Kimi_K3 #Mixture_of_Experts
❤1
🔥 معرفی ابزار جدید بایتدنس برای بهینهسازی کدنوسی
🧠 تیم تحقیقاتی ByteDance به تازگی از SWE-Pruner Pro رونمایی کرده است؛ یک سیستم نوآورانه برای Context Pruning (هرس کردن دادههای اضافی در پنجره متنی) که مخصوص ایجنتهای برنامهنویس طراحی شده است. این ابزار برخلاف روشهای سنتی، از مدل مجزایی برای هرس کردن استفاده نمیکند.
⚡ در عوض، این سیستم با تحلیل Hidden States (حالتهای پنهان) خودِ ایجنت، تصمیم میگیرد که کدام بخش از خروجی ابزارها برای حل مسئله ضروری است و کدام بخش باید حذف شود. این رویکرد هوشمندانه باعث میشود ایجنت در تعاملات چندمرحلهای، بازدهی بسیار بالاتری داشته باشد.
📊 نتایج ارزیابیها روی ۴ Benchmark چندمرحلهای نشان میدهد که SWE-Pruner Pro قادر است تا ۳۹ درصد از کل توکنهای مصرفی در بخش Prompt و تکمیل متن را کاهش دهد. این کاهش چشمگیر حجم توکن، علاوه بر افزایش سرعت، هزینههای پردازشی ایجنتهای کدنوس را بهطور قابلتوجهی پایین میآورد.
#SWE_Pruner_Pro #Context_Pruning
🧠 تیم تحقیقاتی ByteDance به تازگی از SWE-Pruner Pro رونمایی کرده است؛ یک سیستم نوآورانه برای Context Pruning (هرس کردن دادههای اضافی در پنجره متنی) که مخصوص ایجنتهای برنامهنویس طراحی شده است. این ابزار برخلاف روشهای سنتی، از مدل مجزایی برای هرس کردن استفاده نمیکند.
⚡ در عوض، این سیستم با تحلیل Hidden States (حالتهای پنهان) خودِ ایجنت، تصمیم میگیرد که کدام بخش از خروجی ابزارها برای حل مسئله ضروری است و کدام بخش باید حذف شود. این رویکرد هوشمندانه باعث میشود ایجنت در تعاملات چندمرحلهای، بازدهی بسیار بالاتری داشته باشد.
📊 نتایج ارزیابیها روی ۴ Benchmark چندمرحلهای نشان میدهد که SWE-Pruner Pro قادر است تا ۳۹ درصد از کل توکنهای مصرفی در بخش Prompt و تکمیل متن را کاهش دهد. این کاهش چشمگیر حجم توکن، علاوه بر افزایش سرعت، هزینههای پردازشی ایجنتهای کدنوس را بهطور قابلتوجهی پایین میآورد.
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#SWE_Pruner_Pro #Context_Pruning
📊 تسلط مدلهای چینی بر حجم مصرفی API
⚡ گزارش جدید از پلتفرم OpenRouter نشان میدهد که مدلهای هوش مصنوعی چینی اکنون بازار توکنهای مصرفی را به قبضه خود درآوردهاند. در لیست ۱۰ مدل برتر از نظر حجم توکن (Token Volume)، تنها مدل Claude 3.5 Opus در جایگاه دهم حضور دارد و سایر جایگاهها در تسلط مدلهای چینی است.
🚀 پنج مدل برتر هفته گذشته به شرح زیر است
🔹 Xiaomi Mimo-v2.5: با ۱۰.۵ تریلیون توکن در صدر.
🔹 DeepSeek V4 Flash: با ۶.۳۷ تریلیون توکن.
🔹 Tencent Hunyuan-3: با رشد خیرهکننده ۹۹۹ درصدی و ۳.۹۴ تریلیون توکن.
🔹 Z-AI GLM 5.2: با ۳.۲۹ تریلیون توکن.
🔹 DeepSeek V4 Pro: با ۳.۱۷ تریلیون توکن.
🧠 قیمتگذاری بسیار رقابتی این مدلها که بین ۰.۰۹ تا ۰.۶۷ دلار برای هر میلیون توکن ورودی است، نقش کلیدی در این تغییر رویکرد کاربران ایفا میکند.
#OpenRouter #DeepSeek
⚡ گزارش جدید از پلتفرم OpenRouter نشان میدهد که مدلهای هوش مصنوعی چینی اکنون بازار توکنهای مصرفی را به قبضه خود درآوردهاند. در لیست ۱۰ مدل برتر از نظر حجم توکن (Token Volume)، تنها مدل Claude 3.5 Opus در جایگاه دهم حضور دارد و سایر جایگاهها در تسلط مدلهای چینی است.
🚀 پنج مدل برتر هفته گذشته به شرح زیر است
🔹 Xiaomi Mimo-v2.5: با ۱۰.۵ تریلیون توکن در صدر.
🔹 DeepSeek V4 Flash: با ۶.۳۷ تریلیون توکن.
🔹 Tencent Hunyuan-3: با رشد خیرهکننده ۹۹۹ درصدی و ۳.۹۴ تریلیون توکن.
🔹 Z-AI GLM 5.2: با ۳.۲۹ تریلیون توکن.
🔹 DeepSeek V4 Pro: با ۳.۱۷ تریلیون توکن.
🧠 قیمتگذاری بسیار رقابتی این مدلها که بین ۰.۰۹ تا ۰.۶۷ دلار برای هر میلیون توکن ورودی است، نقش کلیدی در این تغییر رویکرد کاربران ایفا میکند.
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#OpenRouter #DeepSeek
🌐 چالشهای زیرساختی مراکز داده در بریتانیا
⚡ مایکروسافت اخیراً اعلام کرده است که در بریتانیا، ساخت فیزیکی یک مرکز داده (Data Center) حدود ۱۸ ماه زمان میبرد، اما فرآیند دریافت مجوز اتصال به شبکه برق میتواند تا ۸ سال طول بکشد. این تأخیرهای طولانی در تأمین انرژی، توسعه زیرساختهای هوش مصنوعی را در این کشور با چالشی جدی مواجه کرده است.
📊 در حال حاضر، ظرفیت مراکز داده بریتانیا تنها ۲ گیگاوات است که در مقایسه با سرانه آمریکا، حدود یکسوم آن محسوب میشود. بریتانیا امیدوار است تا سال ۲۰۳۰ این ظرفیت را به ۶ گیگاوات برساند که همچنان فاصله بسیار زیادی با هدفگذاری ۹۰ گیگاواتی ایالات متحده دارد.
🧠 این شکاف گسترده در ظرفیت عملیاتی نشاندهنده اهمیت حیاتی زیرساختهای انرژی در رقابت جهانی برای گسترش مدلهای زبانی بزرگ است. اگر بریتانیا نتواند موانع موجود در شبکه انتقال برق را مرتفع کند، ممکن است در دستیابی به اهداف توسعه فناوریهای هوش مصنوعی نسبت به سایر قدرتهای اقتصادی عقب بماند.
#زیرساخت_انرژی #مایکروسافت
⚡ مایکروسافت اخیراً اعلام کرده است که در بریتانیا، ساخت فیزیکی یک مرکز داده (Data Center) حدود ۱۸ ماه زمان میبرد، اما فرآیند دریافت مجوز اتصال به شبکه برق میتواند تا ۸ سال طول بکشد. این تأخیرهای طولانی در تأمین انرژی، توسعه زیرساختهای هوش مصنوعی را در این کشور با چالشی جدی مواجه کرده است.
📊 در حال حاضر، ظرفیت مراکز داده بریتانیا تنها ۲ گیگاوات است که در مقایسه با سرانه آمریکا، حدود یکسوم آن محسوب میشود. بریتانیا امیدوار است تا سال ۲۰۳۰ این ظرفیت را به ۶ گیگاوات برساند که همچنان فاصله بسیار زیادی با هدفگذاری ۹۰ گیگاواتی ایالات متحده دارد.
🧠 این شکاف گسترده در ظرفیت عملیاتی نشاندهنده اهمیت حیاتی زیرساختهای انرژی در رقابت جهانی برای گسترش مدلهای زبانی بزرگ است. اگر بریتانیا نتواند موانع موجود در شبکه انتقال برق را مرتفع کند، ممکن است در دستیابی به اهداف توسعه فناوریهای هوش مصنوعی نسبت به سایر قدرتهای اقتصادی عقب بماند.
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#زیرساخت_انرژی #مایکروسافت
🚀 جهش خیرهکننده مدلهای متنباز چینی
🔬 دنیای مدلهای متنباز (Open Weights) شاهد یک تحول بزرگ است. مدلهای هوش مصنوعی چینی در کمتر از دو ماه پس از عرضه، عملکردی فراتر از رقبای قدرتمندی نظیر Opus 4.8 در بنچمارکها ثبت کردهاند.
🧠 مدل Kimi K3 اکنون با کسب امتیاز 57 در شاخص Artificial Analysis، در صدر جدول مدلهای متنباز قرار گرفته است. این مدل عظیم با 2.6 تریلیون پارامتر، وزنهای خود را بهصورت عمومی منتشر کرده و استانداردهای جدیدی را در صنعت هوش مصنوعی تعریف کرده است.
⚖ ️ استفاده از این مدل تحت لیسانس اختصاصی Kimi K3 مجاز است. کسبوکارهایی که درآمد سالانه بالای 20 میلیون دلار دارند یا خدماتی با بیش از 100 میلیون کاربر فعال ماهانه ارائه میدهند، برای بهرهبرداری تجاری باید توافقنامههای ویژهای با توسعهدهندگان منعقد کنند.
📊 سازندگان همچنین ملزم به درج نام Kimi K3 در رابط کاربری محصولات خود هستند.
#Kimi_K3 #Artificial_Analysis
🔬 دنیای مدلهای متنباز (Open Weights) شاهد یک تحول بزرگ است. مدلهای هوش مصنوعی چینی در کمتر از دو ماه پس از عرضه، عملکردی فراتر از رقبای قدرتمندی نظیر Opus 4.8 در بنچمارکها ثبت کردهاند.
🧠 مدل Kimi K3 اکنون با کسب امتیاز 57 در شاخص Artificial Analysis، در صدر جدول مدلهای متنباز قرار گرفته است. این مدل عظیم با 2.6 تریلیون پارامتر، وزنهای خود را بهصورت عمومی منتشر کرده و استانداردهای جدیدی را در صنعت هوش مصنوعی تعریف کرده است.
⚖ ️ استفاده از این مدل تحت لیسانس اختصاصی Kimi K3 مجاز است. کسبوکارهایی که درآمد سالانه بالای 20 میلیون دلار دارند یا خدماتی با بیش از 100 میلیون کاربر فعال ماهانه ارائه میدهند، برای بهرهبرداری تجاری باید توافقنامههای ویژهای با توسعهدهندگان منعقد کنند.
📊 سازندگان همچنین ملزم به درج نام Kimi K3 در رابط کاربری محصولات خود هستند.
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#Kimi_K3 #Artificial_Analysis