‏🚀 جهش خیره‌کننده مدل‌های محلی با Qwen 27B

‏مدل‌های هوش مصنوعی محلی (Local AI) با سرعتی باورنکردنی در حال نزدیک شدن به غول‌های ابری هستند. مدل جدید Qwen 27B از شرکت علی‌بابا، به‌تازگی در لیدربرد Arena WebDev خوش درخشیده و توانسته در جمع ۱۰ مدل برتر دنیا قرار بگیرد.

‏نکته تحسین‌برانگیز این است که این مدل با ۲۷ میلیارد پارامتر، به عملکردی دست یافته که پیش‌تر تنها در مدل‌های بسیار بزرگ‌تر و با زیرساخت‌های ابری گران‌قیمت ممکن بود. این دستاورد نشان می‌دهد که مدل‌های متن‌باز (Open-source) اکنون قدرت رقابت با پیشروترین مدل‌های بازار را روی سخت‌افزارهای شخصی دارند.

‏مهم‌ترین مدل‌های حاضر در این لیست رقابتی عبارتند از:
‏- Claude Opus 5 (Max)
‏- Kimi K3 (Max)
‏- Qwen-3.8 Max
‏- Claude Opus 5 (High)
‏- Qwen-3.8 27B

‏با امتیاز ۱۵۹۵، مدل ۲۷ میلیاردی Qwen نه تنها از نظر هزینه بسیار به‌صرفه‌تر است، بلکه بهره‌وری خیره‌کننده‌ای را در برنامه‌نویسی و توسعه وب ارائه می‌دهد. اکنون مرز میان مدل‌های قدرتمند و قابل اجرا روی سیستم شخصی، بیش از همیشه کمرنگ شده است.

📚 مطالعه با جزئیات بیشتر

📊 Data➕Science

‏🚀 جهش بزرگ OpenAI با تراشه اختصاصی Jalapeño

‏شرکت OpenAI با معرفی تراشه اختصاصی خود با نام Jalapeño، استانداردهای جدیدی را در صنعت سخت‌افزار هوش مصنوعی تعریف کرده است. بر اساس نتایج اولیه، این تراشه در بارهای کاری تعاملی، نه تنها از نظر سرعت، بلکه از نظر بهره‌وری انرژی (Efficiency) به‌طور معناداری از محصولات انویدیا مانند GB200 و GB300 پیشی می‌گیرد.

‏برخی از مهم‌ترین نکات فنی این گزارش عبارتند از:

‏• بهره‌وری انرژی خیره‌کننده: در مدل GPT-OSS، این تراشه در سطوح بالای تولید توکن (535 tok/s/user)، تا ۵۳ برابر کارایی بیشتری نسبت به GB200 نشان می‌دهد.
‏• عملکرد در مدل DeepSeek R1: در سناریوهای عملیاتی، Jalapeño تا ۱۰۴ برابر خروجی توکن بیشتری به ازای هر وات مصرف انرژی ارائه می‌دهد.
‏• کاهش تأخیر: در مدل‌های سنگین مانند Kimi K2.5، تأخیر پردازش تا ۲.۲ برابر کمتر از نسل‌های مشابه انویدیا است.
‏• توان حرارتی (TDP): با وجود قدرت بسیار بالاتر، این تراشه تنها با توان ۷۰۰ وات فعالیت می‌کند که نشان‌دهنده بهینه‌سازی گسترده در سطح معماری است.

📚 مطالعه با جزئیات بیشتر

📊 Data➕Science

‏🧠 پیاده‌سازی گام‌به‌گام مفاهیم عمیق یادگیری ماشین

‏اگر می‌خواهید بدانید مدل‌های بزرگ هوش مصنوعی در پشت صحنه چطور کار می‌کنند، مخزن Beyond-NanoGPT یک پل ارتباطی عالی بین کدهای ساده و سیستم‌های پیچیده است. این پروژه توسط یکی از دانشجویان دانشگاه استنفورد توسعه یافته و شامل پیاده‌سازی‌های دقیق و خط‌به‌خط مفاهیم مدرن دیپ لرنینگ در PyTorch است.

‏مهم‌ترین پیاده‌سازی‌های موجود در این مخزن:
‏• معماری‌های پیشرفته مانند Vision Transformer و Diffusion Transformer
‏• انواع مکانیزم‌های توجه از جمله Grouped-Query و cross-attention
‏• روش‌های بهینه‌سازی سرعت LLM مانند KV-caching و speculative decoding
‏• الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کاربردی نظیر DQN و PPO

‏این پروژه بدون نیاز به کلاسترهای گران‌قیمت، روی یک GPU معمولی قابل اجراست و راهنمایی عالی برای درک عمیق مقالات علمی است.

📚 مطالعه با جزئیات بیشتر

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

#Beyond_NanoGPT #PyTorch

‏🤖 عامل هوش مصنوعی Hatch؛ گام بزرگ متا در اتوماسیون

‏شرکت متا خود را برای معرفی دو ابزار جدید آماده می‌کند. بر اساس گزارش‌های تازه، این کمپانی قصد دارد طی هفته‌های آینده عامل هوش مصنوعی کاربرمحور خود به نام Hatch را روانه بازار کند. در ادامه این مسیر نیز در ماه اکتبر، از مدل هوش مصنوعی بعدی خود با نام Watermelon رونمایی خواهد کرد.

‏پروژه Hatch که گفته می‌شود از OpenClaw الهام گرفته شده است، احتمالاً یک اشتراک ویژه با هزینه ۱۹۹.۹۹ دلار در ماه خواهد داشت. این عامل هوشمند به کاربران اجازه می‌دهد تا فعالیت‌های خود را در پلتفرم‌هایی مانند DoorDash، Etsy، Reddit، Yelp و Outlook به صورت خودکار مدیریت کنند و از یک داشبورد قابل شخصی‌سازی بهره‌مند شوند.

📚 مطالعه با جزئیات بیشتر

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

#Hatch #Watermelon

‏🚀 بررسی سخت‌افزارهای جدید اپل برای هوش مصنوعی

‏شرکت اپل نسل جدید تراشه‌های خود یعنی M6 و M5 را معرفی کرد که تغییرات قابل‌توجهی در سرعت پردازش مدل‌های هوش مصنوعی ایجاد کرده‌اند. این به‌روزرسانی‌ها به ویژه در سرعت Prompt processing تا ۴.۸ برابر نسبت به نسل قبل بهبود یافته‌اند.

‏مهم‌ترین مشخصات سخت‌افزاری:

‏* تراشه M6: دارای ۱۲ هسته CPU و ۱۲ هسته GPU که با ۳۲ گیگابایت حافظه یکپارچه، اجرای مدل‌های 7B تا 14B و مدل‌های کوانتایز شده 27B-32B را به راحتی ممکن می‌کند.
‏* تراشه M5 Pro: با حداکثر ۱۸ هسته CPU و ۲۰ هسته GPU، گزینه مناسبی برای اجرای مدل‌های 70B با کوانتایز 4-bit است که به حدود ۴۰ گیگابایت حافظه نیاز دارند.
‏* تراشه M5 Ultra: غول پردازشی اپل با پشتیبانی از ۵۱۲ گیگابایت حافظه یکپارچه که برای پردازش مدل‌های سنگین MoE و کاربردهای حرفه‌ای طراحی شده است.

‏مدل‌های جدید Mac mini با این تراشه‌ها، اکنون از اتصال همزمان به سه نمایشگر پشتیبانی می‌کنند و در کانفیگ‌های مختلف برای نیازهای متنوع یادگیری ماشین در دسترس هستند.

📚 مطالعه با جزئیات بیشتر

‏راهنمای جامع دسترسی رایگان به مدل‌های هوش مصنوعی در ۲۰۲۶

‏استفاده از سرویس‌های هوش مصنوعی بدون هزینه، در سال ۲۰۲۶ به‌شدت تغییر کرده است. بسیاری از لیست‌های آنلاین قدیمی هستند و محدودیت‌های جدیدی برای مدل‌ها وضع شده است. در اینجا مهم‌ترین نکات برای استفاده از منابع رایگان و نیمه‌رایگان آورده شده است:

‏* Google AI Studio: بهترین گزینه برای تست ایده‌ها و پروژه‌های چندوجهی. محدودیت‌های دقیق آن در کنسول نمایش داده می‌شود و داده‌های شما ممکن است برای بهبود مدل‌ها استفاده شود.
‏* Groq: با سرعت بسیار بالا، انتخابی عالی برای ابزارهای شخصی و پروژه‌هایی است که تأخیر کم در آن‌ها اولویت دارد.
‏* Cerebras: با ارائه ۱ میلیون توکن در روز، برای پردازش کارهای سریع و دسته‌بندی عالی است، اما محدودیت 8192 توکنی در Context آن را برای کارهای سنگین محدود می‌کند.
‏* OpenRouter: پلتفرمی برای دسترسی به ده‌ها مدل مختلف. با یک پرداخت جزئی (مثلاً ۱۰ دلار)، محدودیت روزانه شما به شکل چشمگیری افزایش می‌یابد.
‏* اجرای محلی (Local Models): تنها راهی که هیچ محدودیت نرخ (Rate Limit)، نظارت یا سانسور منطقه‌ای ندارد.

📚 مطالعه با جزئیات بیشتر