‏🚀 رقابت نفس‌گیر در دنیای مدل‌های هوش مصنوعی

‏اریک اشمیت، مدیرعامل سابق گوگل، به تازگی درباره هزینه‌های سرسام‌آور و چرخه عمر کوتاه مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی (Frontier AI) هشدار داده است.

‏طبق گفته‌های او، هزینه ساخت هر مدل بین ۲۰۰ تا ۵۰۰ میلیون دلار است و جالب اینکه عمر مفید این مدل‌ها در بازار رقابتی امروز، تنها حدود ۶ ماه تخمین زده می‌شود. رقابت میان غول‌های فناوری به قدری فشرده است که برتری فنی این مدل‌ها با مقیاس هفته اندازه‌گیری می‌شود.

‏اما این همه ماجرا نیست. مهم‌ترین چالش‌های این مسیر عبارتند از:

‏* هزینه توسعه زیرساخت: سرمایه‌گذاری سنگین برای رسیدن به نسل بعدی مدل‌ها با تکیه بر Scaling Laws که فعلاً متوقف نشده است.
‏* هزینه بازبینی فنی: با هر به‌روزرسانی مدل، فرآیندهای تست و ارزیابی مجدداً باید انجام شوند؛ زیرا استانداردهای تأیید نسخه قبلی برای مدل جدید معتبر نیستند.
‏* چالش استانداردسازی: شرکت‌هایی که یک مدل پیشرفته را به عنوان هسته اصلی خود انتخاب می‌کنند، باید خود را برای تکرار فرآیند ارزیابی در هر ۶ ماه آماده کنند.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

‏🚀 دوره‌های رایگان هوش مصنوعی Anthropic

‏شرکت Anthropic به‌تازگی ۱۳ دوره آموزشی تخصصی و رایگان را در آکادمی خود منتشر کرده است. این دوره‌ها طیف گسترده‌ای از مباحث، از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی‌های حرفه‌ای را پوشش می‌دهند و برای کاربران عمومی، توسعه‌دهندگان و متخصصان کسب‌وکار طراحی شده‌اند.

‏مهم‌ترین دوره‌های این مجموعه عبارتند از:

‏• Claude 101: شروع کار با مدل‌های کلاد
‏• AI Fluency: مبانی و چارچوب‌های هوش مصنوعی
‏• Claude API: آموزش کار با APIها برای توسعه نرم‌افزار
‏• Model Context Protocol: آشنایی با پروتکل MCP
‏• Claude Code: پیاده‌سازی عملی و کاربردی کدنویسی با هوش مصنوعی

‏این محتواها فرصتی عالی برای ارتقای دانش در اکوسیستم مدل‌های کلاد و ابزارهای مرتبط با آن است. پیشنهاد می‌کنیم برای مشاهده لیست کامل دوره‌ها به وب‌سایت آموزشی Anthropic مراجعه کنید.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#Claude #Model_Context_Protocol

🧠 خلاصه تحولات 24 ساعت گذشته هوش مصنوعی و علوم داده
🗂 گزارش #82 | 📌 8 آیتم گزارش | 🧾 از 11 پست بررسی‌شده
🕐 دوشنبه 1405/05/19 ساعت 14:00 تا سه‌شنبه 1405/05/20 ساعت 14:00

🤖 نوآوری‌های مدل‌های هوش مصنوعی

شرکت Sakana AI نسخه ارتقایافته مدل Fugu-Ultra v1.1 را منتشر کرد که با بهره‌گیری از مدل‌های پیشرو، بهبود عملکرد قابل‌توجهی را در تمامی بنچمارک‌های استاندارد به ثبت رسانده است.
🔗 مشاهده پست

متا مدل مالتی‌مودال جدید Muse Glimmer-30B را با معماری Dense منتشر کرد که در شاخص‌های کلیدی از رقبای قدرتمندی مانند Qwen و Gemma پیشی گرفته و برای کارت‌های گرافیک مصرفی بهینه شده است.
🔗 مشاهده پست

تیم Qwen لایه جدیدی از ابزارهای چندوجهی را برای عامل‌های هوش مصنوعی معرفی کرد که قابلیت‌های بصری و شنیداری را به‌صورت افزونه در اختیار مدل قرار می‌دهد تا گردش‌کارهای پیچیده را مدیریت کنند.
🔗 مشاهده پست

🌐 استانداردها و توسعه نرم‌افزار

مایکروسافت، اوپن‌ای‌آی و ورسل با معرفی یک استاندارد واحد برای پلاگین‌های هوش مصنوعی، نیاز به تغییر تنظیمات برای هر پلتفرم را حذف کرده و امکان اجرای مستقیم پلاگین‌ها در پلتفرم‌های سازگار را فراهم کردند.
🔗 مشاهده پست

فاصله عملکردی مدل‌های متن‌باز و اختصاصی در حوزه برنامه‌نویسی به حداقل رسیده و طبق نتایج Code Arena، این اختلاف به تنها ۱۰ امتیاز کاهش یافته که نشان‌دهنده رشد سریع مدل‌های متن‌باز است.
🔗 مشاهده پست

مرورگر هوشمند Aside با به‌روزرسانی جدید، سرعت اجرای فرآیندهای پیچیده در وب‌سایت‌ها را دو برابر کرده و تجربه کاربری خود را به سطح مرورگر کروم نزدیک کرده است.
🔗 مشاهده پست

📈 تحلیل بازار و آموزش

اریک اشمیت نسبت به هزینه‌های ساخت ۵۰۰ میلیون دلاری مدل‌های پیشرفته و چرخه عمر کوتاه ۶ ماهه آن‌ها در بازار رقابتی کنونی هشدار داد که نشان‌دهنده سرعت بالای تحولات این حوزه است.
🔗 مشاهده پست

شرکت Anthropic مجموعه‌ای شامل ۱۳ دوره آموزشی رایگان و تخصصی را در آکادمی خود منتشر کرد که طیف وسیعی از مباحث هوش مصنوعی را برای سطوح مختلف کاربران پوشش می‌دهد.
🔗 مشاهده پست

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

‏⚡️ بهینه‌سازی هوشمند پرس‌وجوهای SQL

‏اگر به دنبال راهی برای بهبود سرعت دیتابیس خود هستید، ابزار متن‌باز QueryTuner می‌تواند بدون نیاز به اتصال مستقیم به پایگاه داده، کدهای SQL شما را تحلیل و عیب‌یابی کند.

‏این ابزار از پنج دایالکت محبوب پشتیبانی می‌کند:
‏- PostgreSQL
‏- MySQL
‏- Oracle
‏- SQL Server
‏- SQLite

‏هسته اصلی این پروژه از دو بخش تشکیل شده است:
‏۱. موتور اکتشافی (Heuristic Engine): که بدون نیاز به هوش مصنوعی و تنها با بررسی الگوهای ضدبهینه، مشکلاتی مثل استفاده از SELECT *، توابع در شرط WHERE یا نبود ایندکس‌های ضروری را شناسایی می‌کند.
‏۲. لایه هوش مصنوعی: در صورت تمایل می‌توانید با اتصال مدل‌هایی مثل Qwen یا OpenAI، توضیحات متنی دقیق، پیشنهاد بازنویسی پرس‌وجو و راهنمایی برای ساخت ایندکس‌های بهینه دریافت کنید.

‏ویژگی بسیار کاربردی این ابزار، قابلیت دریافت DDL جداول است که باعث می‌شود پیشنهادات ارائه شده کاملاً منطبق بر ساختار و ایندکس‌های فعلی دیتابیس شما باشد. این ابزار برای شناسایی گلوگاه‌های پنهانی که ممکن است در آینده عملکرد سیستم را مختل کنند، بسیار مفید است.📊 Data➕Science

‏🚀 معرفی Shepherd: گیت برای ایجنت‌های هوش مصنوعی

‏محققان استنفورد و نورث‌ایسترن ابزاری به نام Shepherd را معرفی کرده‌اند که مشکل بزرگ ایجنت‌های خودمختار در مدیریت وضعیت (State) را حل می‌کند. این ابزار با الهام از سیستم‌های کنترل نسخه، اجرای ایجنت را به ردپاهای قابل بازگشت تبدیل می‌کند.

‏مهم‌ترین قابلیت‌های Shepherd:
‏- ذخیره‌سازی همزمانِ فرآیند ایجنت و فایل‌سیستم
‏- تبدیل تغییرات محیطی و فراخوانی ابزارها به کامیت‌های تایپ‌شده
‏- قابلیت بازگشت به هر وضعیت قبلی (Rollback) و ادامه کار از همان نقطه
‏- امکان نظارت دقیق بر چندین ایجنت برای جلوگیری از تداخل در مخازن کد

‏استفاده از Shepherd می‌تواند عملکرد همکاری میان ایجنت‌های کدنویسی را بهبود بخشد، چرا که یک ناظر می‌تواند پیش از تخریب پروژه، اقدامات ناموفق را لغو کند. این پروژه در حال حاضر در مرحله آلفا قرار دارد و با نسخه‌های جدید پایتون سازگار است. برای مطالعه جزئیات فنی و دسترسی به مستندات، می‌توانید مقاله این پروژه با شناسه 2506.10913 را بررسی کنید.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#Shepherd #ReversibleExecution

‏🇨🇳 شبیه‌سازی یک جامعه انسانی با ۱ میلیارد هوش مصنوعی

‏محققان چینی به تازگی سیستمی به نام Light Society را معرفی کرده‌اند که در آن یک میلیارد عامل هوش مصنوعی با شخصیت، حافظه و باورهای منحصر‌به‌فرد در یک محیط مجازی تعامل می‌کنند. این پروژه به جای استفاده از یک مدل غول‌آسا برای کل جمعیت، ترکیبی از LLMهای قدرتمند و مدل‌های کوچک‌تر و بهینه را به کار گرفته است.

‏در این شبیه‌سازی، به عامل‌ها داده‌های دموگرافیک واقعی داده شد تا رفتارهایی مانند اعتماد، شکل‌گیری نظرات و نحوه انتشار اطلاعات در آن‌ها ارزیابی شود. نتایج به‌دست‌آمده شباهت شگفت‌انگیزی به رفتارهای اجتماعی واقعی انسان‌ها دارد.

‏از این مدل می‌توان برای تحلیل و پیش‌بینی سناریوهای پیچیده استفاده کرد که مهم‌ترین آن‌ها عبارتند از:

‏- برگزاری انتخابات و بررسی تغییرات افکار عمومی
‏- پیش‌بینی رفتارهای هیجانی در بازار و واکنش به بحران‌ها
‏- مطالعه روند انتشار اخبار جعلی و تحلیل ترندهای جهانی

‏جزئیات کامل این دستاورد در مقاله مرجع منتشر شده است. اگرچه هنوز تا پیش‌بینی دقیق آینده فاصله داریم، اما این گام بزرگی در جهت مدل‌سازی دیجیتال جوامع بشری محسوب می‌شود.

‏👥 شبیه‌سازی میلیاردها کاربر مجازی با MatrAIx

‏پلتفرم MatrAIx یک زیرساخت پیشرفته و انقلابی در حوزه هوش مصنوعی است که به جای استفاده از گروه‌های تمرکز محدود انسانی، امکان شبیه‌سازی و اجرای آزمایش روی میلیاردها کاربر مجازی با شخصیت‌ها، عادات و ترجیحات گوناگون را فراهم می‌کند. این پروژه گامی بزرگ به سمت شبیه‌سازی‌های دیجیتال در مقیاس کلان از رفتار واقعی انسان‌ها به شمار می‌رود.

‏بخش‌های اصلی این زیرساخت عبارتند از:

‏• وجود ۸.۳ میلیارد پروفایل شخصیتی (Persona) منحصربه‌فرد
‏• در نظر گرفتن ۱,۲۹۰ ویژگی رفتاری مجزا برای هر کاربر مجازی
‏• تعریف ۱,۰۱۰ تسک عملیاتی در بیش از ۲۵ حوزه مختلف (از توسعه نرم‌افزار و تجارت الکترونیک تا مالی و پزشکی)
‏• پشتیبانی از ۴ محیط تعاملی شامل نظرسنجی‌ها، چت‌بات‌ها، وب‌سایت‌ها و اپلیکیشن‌ها
‏• دسترسی آزاد به حدود ۱ میلیون شخصیت فیلترشده برای تحقیقات علمی

‏پژوهشگران این پروژه ۱۸,۱۸۹ آزمایش تجربی انجام داده‌اند که در آن‌ها رفتار شخصیت‌ها توسط مدل‌های زبانی بزرگی همچون GPT و Claude هدایت می‌شد. نتایج نشان داد که در ۹۱.۵ درصد موارد، عملکرد کاربران مجازی کاملاً با ویژگی‌های شخصیتی تعریف‌شده برای آن‌ها همخوانی دارد.

‏ایده پشت این پلتفرم بسیار کاربردی است؛ قبل از عرضه نهایی هر محصول، می‌توانید بازخورد میلیون‌ها کاربر فرضی را نسبت به تغییرات قیمت، کُندی سیستم، پاسخ‌های نامناسب دستیار هوشمند یا طراحی جدید رابط کاربری بسنجید.

‏جزئیات کامل این پروژه در مقاله پژوهشی MatrAIx قابل دسترسی است.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#MatrAIx #شبیه

‏🔍 نشان‌گذاری محتوای هوش مصنوعی توسط Anthropic

‏شرکت Anthropic به‌تازگی اعلام کرده است که در راستای پایبندی به قوانین اتحادیه اروپا (AI Act)، سیستم جدیدی را برای واترمارک کردن متون تولیدشده توسط مدل‌های Claude پیاده‌سازی می‌کند. این قابلیت که در مستندات رسمی Claude تشریح شده، به دنبال شفاف‌سازی منشأ محتوای هوش مصنوعی است.

‏نکات کلیدی این تغییر به شرح زیر است:

‏* پیاده‌سازی جهانی: اگرچه این قانون مربوط به اتحادیه اروپا است، اما Anthropic تصمیم گرفته این نشان‌گذاری را به صورت جهانی اعمال کند.
‏* محدودیت مدل‌ها: در حال حاضر این ویژگی فقط برای مدل‌های جدید فعال است و مدل‌های قدیمی‌تر در یک بازه گذار قرار دارند.
‏* نحوه عملکرد: مدل با استفاده از یک کلید مخفی، توزیع انتخاب توکن‌ها را به‌گونه‌ای تغییر می‌دهد که یک الگوی آماری نامرئی در متن ایجاد شود.
‏* شکنندگی واترمارک: ویرایش متن یا ترکیب آن با محتوای دیگر، الگوهای آماری را از بین برده و امکان تشخیص توسط دتکتورها را از میان می‌برد.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#Anthropic #Claude

‏📈 تغییر سهم بازار در عصر هوش مصنوعی

‏از زمان عرضه عمومی ChatGPT در نوامبر ۲۰۲۲، دنیای فناوری و سهم بازیگران بازار دچار تحولات بنیادینی شده است. هوش مصنوعی مولد دیگر تنها یک حوزه تحقیقاتی نیست، بلکه به موتور محرک رشد غول‌های تکنولوژی تبدیل شده است.

‏بررسی‌ها نشان می‌دهد که چگونه شرکت‌های بزرگ با بهره‌گیری از مدل‌های زبانی کلان و ادغام آن‌ها در محصولاتشان، موازنه قدرت را تغییر داده‌اند. مهم‌ترین نکات این تغییرات به شرح زیر است:

‏* افزایش چشمگیر ارزش بازار شرکت‌هایی که زیرساخت‌های پردازشی مانند GPUها را تأمین می‌کنند.
‏* سرمایه‌گذاری‌های سنگین مایکروسافت روی OpenAI و ادغام هوش مصنوعی در پلتفرم‌های سازمانی.
‏* تلاش فشرده گوگل برای حفظ جایگاه جست‌وجو با معرفی مدل‌های Gemini و ابزارهای مشابه.
‏* رشد پلتفرم‌های متن‌باز نظیر PyTorch که بستر توسعه سریع مدل‌های پیشرفته را فراهم کرده‌اند.

‏این روند نشان می‌دهد که رقابت در بازار آینده نه بر سر صرفِ داشتن ابزار، بلکه بر سر سرعتِ پیاده‌سازی و مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های هوشمند است.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#ChatGPT #Gemini

‏🛡 دسترسی به مدل‌های بدون فیلتر OpenAI برای امنیت سایبری

‏شرکت OpenAI در راستای تقویت امنیت سایبری، برنامه Daybreak خود را برای متخصصان این حوزه گسترش داده است. این برنامه اکنون شامل دو سطح دسترسی ویژه برای تحلیل تهدیدات و شناسایی آسیب‌پذیری‌هاست:

‏• سطح Blue: دسترسی به مدل GPT-5.6 Sol با فیلترهای سیستم حذف‌شده که برای بررسی کد و تحلیل بدافزارها بهینه شده است.

‏• سطح Red: دسترسی به مدل تخصصی GPT-5.6-Cyber که برای تست نفوذ، ایجاد زنجیره‌های اکسپلویت و بررسی روش‌های افزایش دسترسی آموزش دیده است.

‏این مدل‌ها در شرایط عملیاتی توانسته‌اند یک آسیب‌پذیری حساس Zero-day را در موتور V8 گوگل کروم شناسایی کنند و صدها باگ امنیتی را در هسته سیستم‌عامل‌ها و پایگاه‌های داده کشف کنند.

‏دسترسی به این ابزارها تنها برای مشتریان سازمانی تاییدشده فراهم است و تمامی فرایندهای حساس در این پلتفرم باید از طریق لایه‌های احراز هویت سخت‌افزاری و تایید انسانی در حالت Auto-review صورت گیرد.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#GPT_5_6_Cyber #Zero_day

‏🚀 آینده تولید محتوای سه‌بعدی با Agentic Workflow

‏امروز ابزاری به نام WorldClaw توجه‌ها را به خود جلب کرده است که با یک Prompt ساده، تمام مراحل طراحی سه‌بعدی از برنامه‌ریزی و ساخت Terrain تا رندرینگ و رفع ایرادات را به صورت خودکار انجام می‌دهد.

‏این پروژه نشان می‌دهد که آینده 3D Generation لزوماً در گرو ساخت یک مدل غول‌پیکر نیست؛ بلکه در طراحی یک «گردش‌کار عامل‌محور» یا همان Agentic Workflow نهفته است. در این رویکرد، به جای تکیه بر یک مدل، از تلفیق مدل‌های تخصصی استفاده می‌شود.

‏مهم‌ترین ابزارهای به‌کاررفته در این ترکیب:
‏- Claude برای استدلال و برنامه‌ریزی
‏- GPT-Image برای ایده‌پردازی بصری
‏- SAM برای قطعه‌بندی هوشمند
‏- Hunyuan3D برای تولید آبجکت‌های سه‌بعدی
‏- Blender برای خروجی نهایی و پردازش هندسی

‏این سیستم عملاً مانند یک تیم تولید انیمیشن عمل می‌کند که به یک Agent هوشمند تبدیل شده است. می‌توانید با مراجعه به سایت آن‌ها و استفاده از کردیت‌های رایگان، کارکرد این جریان کاری را در طراحی مدل‌های ساده تست کنید.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#WorldClaw #Agentic_Workflow

‏🦥 انقلابی در اجرای محلی مدل‌ها با Unsloth Desktop

‏تیم Unsloth با معرفی نسخه دسکتاپ، امکان آموزش و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی را به شکلی بی‌نظیر برای سیستم‌های شخصی فراهم کرده است. این نرم‌افزار که از ویندوز، مک و لینوکس پشتیبانی می‌کند، محدودیت‌های سخت‌افزاری را برای توسعه‌دهندگان به حداقل می‌رساند.

‏مهم‌ترین ویژگی‌های این نسخه عبارتند از:
‏• افزایش سرعت آموزش تا ۲ برابر و کاهش ۷۰ درصدی مصرف VRAM
‏• پشتیبانی کامل از طیف گسترده‌ای از مدل‌ها شامل MLX، GGUF و مدل‌های diffusion
‏• سازگاری با پردازنده‌های گرافیکی NVIDIA، AMD، Intel و تراشه‌های Apple
‏• امکان اتصال ابزارهایی مانند Claude Code به LLMهای محلی
‏• پشتیبانی از RAG و جستجوی خصوصی برای امنیت داده‌ها

‏شما می‌توانید برای دانلود و شروع کار به مستندات و راهنمای Unsloth مراجعه کنید یا کدهای پروژه را در مخزن گیت‌هاب بررسی نمایید. این ابزار مسیر توسعه‌دهندگان برای شخصی‌سازی مدل‌ها در محیطی امن و سریع را هموار کرده است.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#Unsloth_Desktop #VRAM

‏🚀 تحول در تولید ویدیو با Wan 3.0

‏تیم علی‌بابا از مدل جدید ویدیویی خود به نام Wan 3.0 رونمایی کرد که امکان ساخت ویدیوهای ۳۰ ثانیه‌ای را در یک مرحله فراهم می‌کند. این مدل با حذف نیاز به چسباندن کلیپ‌های کوتاه، جهشی بزرگ در کیفیت خروجی‌ها ایجاد کرده است.

‏مهم‌ترین قابلیت‌های این مدل:
‏• پردازش انواع فایل‌ها از جمله PDF، DOC و Markdown
‏• پشتیبانی از ورودی‌های ترکیبی متن، تصویر، ویدیو و صدا
‏• حفظ دقیق کاراکترها و سبک هنری در سکانس‌های متوالی
‏• قابلیت ویرایش هوشمند نور، پس‌زمینه و اشیاء در ویدیو
‏• تولید صدای همگام‌سازی شده و افکت‌های استریو

‏این ابزار با درک محتوای اسناد و فایل‌های متنی، می‌تواند ایده‌های شما را به ویدیوهای تبلیغاتی یا آموزشی تبدیل کند. در حال حاضر این مدل در مرحله آزمایش عمومی قرار دارد و می‌توانید از طریق Alibaba Cloud Model Studio یا پلتفرم Qwen Cloud آن را تست کنید.

‏آیا تا به حال این مدل را برای ساخت ویدیو امتحان کرده‌اید؟ تجربه خود را در کامنت‌ها با ما به اشتراک بگذارید.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#Wan_3 #Alibaba_Cloud

‏🚀 جهش خیره‌کننده FLUX 3 در دنیای ویدئو

‏مدل ویدئوساز FLUX 3 Video موفق شد با کسب امتیاز Elo 1325 در جایگاه دوم رتبه‌بندی جهانی Video Arena قرار بگیرد و رقبای قدرتمندی همچون MiniMax H3 را پشت سر بگذارد.

‏به همین مناسبت، تیم Black Forest Labs دسترسی رایگان به ابزار خود را تا پایان روز یکشنبه فراهم کرده است. شما می‌توانید از طریق داشبورد رسمی FLUX برای تجربه این مدل اقدام کنید.

‏نکته مهم این است که به دلیل ترافیک بسیار بالا، سیستم در لحظات پیک با خطای ثبت‌نام مواجه می‌شود. اگر با خطا مواجه شدید، پیشنهاد می‌شود در ساعات خلوت‌تر شبانه‌روز برای ورود اقدام کنید.

‏توسعه‌دهندگان این مدل وعده داده‌اند که در آپدیت‌های بعدی، قابلیت‌هایی نظیر خروجی 4K، ابزارهای ویرایش ویدئو و امکان استفاده از چندین تصویر یا کلیپ به عنوان رفرنس را به این پلتفرم اضافه کنند.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#FLUX3_Video #Video_Arena

🏴ایام سوگواری شهادت رسول اکرم حضرت محمد (صلی الله علیه و آله) ، امام حسن مجتبی و امام رضا (علیهما السلام) تسلیت باد.




📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science

‏🤖 قدرت کلونی عامل‌ها: فراتر از گزارش‌های متنی

‏وقتی ۳۰۰ عامل هوشمند (Agent) را هم‌زمان برای تحقیق اجرا می‌کنید، خروجی معمولاً تلی از اسناد مجزا است که تحلیل ارتباط میان آن‌ها از توان ذهنی انسان خارج است؛ برای مثال، ۱۰۰ دارایی می‌توانند نزدیک به ۵,۰۰۰ اتصال بالقوه با یکدیگر داشته باشند.

‏اما رویکرد نوین در سیستم‌هایی مانند Kimi agent swarm، تبدیل خروجی‌ها به یک گراف ارتباطی یکپارچه است. هر دارایی یا کیف‌پول به یک گره (Node) و هر تعامل به یک یال (Edge) تبدیل می‌شود تا به جای ۳۰۰ سند، یک نقشه واحد دریافت کنید.

‏این ساختار می‌تواند نقاط شکست پنهان را در پرتفوی شما آشکار کند؛ وابستگی‌هایی که شاید فکر می‌کردید مستقل هستند اما به یک بازارساز یا پل ارتباطی مشترک متصل‌اند. این همان الگوهای پنهانی است که صندوق‌های بزرگی مانند Renaissance برای کشف آن‌ها هزینه‌های سنگینی می‌پردازند.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#Kimi_Agent #گراف_ارتباطی

‏📂 آرشیو جامع منابع علم داده و هوش مصنوعی

‏

برای تسلط بر مفاهیم علم داده و هوش مصنوعی، دسترسی به یک مرجع منظم و طبقه‌بندی‌شده از ضروریات است. این آرشیو کاربردی، کلیدی‌ترین منابع آموزشی این حوزه را در اختیار شما قرار می‌دهد.

‏مهم‌ترین بخش‌های این مجموعه تخصصی شامل موارد زیر است:

‏• نقشه‌های راه (Roadmaps): مسیرهای یادگیری گام‌به‌گام برای شروع از صفر تا سطوح پیشرفته.
‏• پروژه‌های عملی: نمونه کدهای کاربردی و پیاده‌سازی شده با PyTorch و TensorFlow.
‏• آماده‌سازی مصاحبه: مجموعه‌ای از سوالات فنی، مباحث آماری و سناریوهای واقعی دنیای کسب‌وکار.
‏• ابزارهای تخصصی: آموزش فریم‌ورک‌های پایتون، SQL و تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل‌ها.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

🧠 خلاصه تحولات 24 ساعت گذشته هوش مصنوعی و علوم داده
🗂 گزارش #83 | 📌 8 آیتم گزارش | 🧾 از 14 پست بررسی‌شده
🕐 سه‌شنبه 1405/05/20 ساعت 14:00 تا چهارشنبه 1405/05/21 ساعت 14:00

🤖 نوآوری در مدل‌های هوش مصنوعی

تیم علی‌بابا از مدل ویدیویی Wan 3.0 رونمایی کرد. این مدل قادر است ویدیوهای ۳۰ ثانیه‌ای را در یک مرحله تولید کرده و نیاز به چسباندن کلیپ‌های کوتاه را به‌طور کامل حذف کند.
🔗 مشاهده پست

مدل ویدیوساز FLUX 3 با کسب امتیاز Elo 1325 در جایگاه دوم رتبه‌بندی جهانی قرار گرفت. تیم Black Forest Labs به همین مناسبت دسترسی رایگان محدود به این ابزار را فراهم کرده است.
🔗 مشاهده پست

محققان چینی پروژه Light Society را معرفی کردند که در آن یک میلیارد عامل هوش مصنوعی با شخصیت و حافظه منحصر‌به‌فرد، رفتارهای انسانی را در یک محیط مجازی شبیه‌سازی می‌کنند.
🔗 مشاهده پست

🛠 توسعه ابزارها و گردش‌کارها

ابزار WorldClaw با استفاده از گردش‌کار عامل‌محور (Agentic Workflow)، تمامی مراحل طراحی سه‌بعدی از مدل‌سازی تا رندرینگ را با یک دستور متنی ساده به صورت خودکار انجام می‌دهد.
🔗 مشاهده پست

تیم Unsloth نسخه دسکتاپ نرم‌افزار خود را برای ویندوز، مک و لینوکس عرضه کرد تا توسعه‌دهندگان بتوانند مدل‌های هوش مصنوعی را به راحتی روی سیستم‌های شخصی آموزش داده و اجرا کنند.
🔗 مشاهده پست

ابزار Shepherd توسط محققان معرفی شده تا با الهام از سیستم‌های کنترل نسخه، وضعیت ایجنت‌های خودمختار را مدیریت کرده و اجرای آن‌ها را به ردپاهای قابل بازگشت تبدیل کند.
🔗 مشاهده پست

📈 اخبار راهبردی و تحلیل داده

شرکت Anthropic در راستای قوانین اتحادیه اروپا، سیستم جدیدی برای واترمارک کردن متون تولیدشده توسط مدل‌های Claude پیاده‌سازی کرده است که به صورت جهانی اعمال خواهد شد.
🔗 مشاهده پست

سیستم Kimi agent swarm با تبدیل خروجی صدها عامل هوشمند به یک گراف ارتباطی یکپارچه، تحلیل روابط پیچیده میان داده‌ها را به جای اسناد پراکنده، به شکلی ساختارمند ممکن می‌کند.
🔗 مشاهده پست

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

‏🚀 جهش خیره‌کننده در تولید ویدیو با LTX-2.5

‏شرکت Lightricks از مدل جدید LTX-2.5 رونمایی کرد که استانداردهای سرعت در تولید ویدیو را جابه‌جا کرده است. این مدل می‌تواند یک کلیپ ۱۰ ثانیه‌ای با کیفیت 720p را تنها در ۶.۸ ثانیه رندر کند که آن را به یکی از سریع‌ترین مدل‌های متن‌باز در بازار تبدیل کرده است.

‏از مهم‌ترین ویژگی‌های این نسخه می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

‏• تولید یکپارچه صحنه‌ها: قابلیت ساخت چند صحنه متصل در یک‌بار اجرا با حفظ دقیق کاراکتر و استایل.
‏• دیکودر پیشرفته: بهبود قابل‌توجه در رفع آرتیفکت‌های حرکتی.
‏• پشتیبانی زبانی ارتقا یافته: استفاده از Gemma 4 برای درک دقیق‌تر پرامپت‌های پیچیده و چند‌سوژه‌ای.
‏• آمادگی برای رباتیک: ارائه یک چک‌پوینت اختصاصی برای آموزش مدل‌های فیزیک و رباتیک.

‏وزن‌های این مدل هم‌اکنون در Hugging Face در دسترس است و بلافاصله با ComfyUI یکپارچه شده است. استفاده از این مدل برای شرکت‌های با درآمد کمتر از ۱۰ میلیون دلار در سال رایگان است.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#LTX_2 #Gemma_4

‏🚀 رونمایی از Grok Bot: نسل جدید دستیارهای خودمختار

‏شرکت xAI به تازگی ابزار Grok Bot را معرفی کرده است که تحولی در تعامل با هوش مصنوعی محسوب می‌شود. برخلاف چت‌بات‌های معمولی، این سیستم مجموعه‌ای از «عوامل» (Agents) هوشمند را در اختیار شما قرار می‌دهد که می‌توانند به صورت کاملاً خودمختار و حتی در زمانی که رایانه شما خاموش است، وظایف پیچیده را انجام دهند.

‏هر عامل در محیط مجازی اختصاصی خود فعالیت کرده و با دسترسی به اپلیکیشن‌ها و وب‌سایت‌های مورد نیاز، کارهای اجرایی را پیش می‌برد. از قابلیت‌های کلیدی این سیستم می‌توان به حافظه بلندمدت و یادگیری از طریق مشاهده (Learning by demonstration) اشاره کرد که به شما اجازه می‌دهد فرآیندهای تکراری را تنها یک‌بار به ربات آموزش دهید.

‏مهم‌ترین توانمندی‌های این دستیارها شامل موارد زیر است:

‏* مدیریت ارتباطات: پاسخ‌دهی به ایمیل‌ها، مدیریت اینباکس و گزارش‌دهی جلسات.
‏* بازاریابی و فروش: آماده‌سازی متون تبلیغاتی و ارسال پیام‌های فروش (Outreach).
‏* پشتیبانی مشتریان: حل تیکت‌ها و ارجاع موارد حساس به کارشناسان.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

‏🐹 چرا Go زبان آینده توسعه نرم‌افزار با هوش مصنوعی است؟

‏گوگل در یک گزارش جدید توضیح داده که چرا Go می‌تواند به زبان اصلی در عصر توسعه نرم‌افزار به کمک هوش مصنوعی تبدیل شود. امروزه ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند در چند ثانیه صدها خط کد تولید کنند، اما چالش بزرگ، خواندن، بررسی و نگهداری این حجم عظیم از کدهای تولید شده است.

‏زبان Go از ابتدا برای کدهای بزرگ و کارهای تیمی طراحی شده است. ابزارهای استانداردی مانند gofmt کدها را کاملاً یکدست می‌کنند و کامپایلر سریع Go بلافاصله متدهای خیالی یا خطاهای نوع‌داده (Type errors) را که از توهمات رایج LLMها هستند، شناسایی می‌کند.

‏همچنین ابزارهای داخلی مانند govulncheck و go fix به عامل‌های هوش مصنوعی (AI Agents) اجازه می‌دهند بدون نیاز به ابزارهای جانبی پیچیده، کدهای خود را تست و اصلاح کنند. ساختار پیش‌بینی‌پذیر Go، خواندن کدهای تولیدشده توسط هوش مصنوعی را برای انسان بسیار آسان‌تر می‌کند.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#Golang #AIAgents