🤖 تاریخ تکرار میشود: ماشینحساب یا AI؟
آیا تاریخ در حال تکرار شدن است؟ تصاویری از دهههای گذشته، گروهی از معلمان ریاضی را نشان میدهد که با شعار «ماشینحساب را خاموش کنید» علیه ورود این تکنولوژی به مدارس تجمع کرده بودند. آنها نگران بودند که دانشآموزان با اتکا به ماشینحساب، مفاهیم پایه را درک نکنند.
امروز، دقیقاً همین بحث در دنیای هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ (LLM) تکرار میشود:
- آیا استفاده از ابزارهایی مانند ChatGPT باعث زوال مهارتهای تفکر انتقادی میشود؟
- چگونه میتوان بین استفاده از قدرت محاسباتی هوش مصنوعی و حفظ تسلط بر مفاهیم پایه تعادل ایجاد کرد؟
این چالش همیشگیِ دنیای تکنولوژی است. همانطور که ماشینحساب به ابزاری ضروری تبدیل شد، مدلهای هوش مصنوعی نیز مسیر مشابهی را طی میکنند. نکته کلیدی، نه حذف ابزار، بلکه تغییر روشهای آموزشی برای انطباق با واقعیتهای جدید است. آیا ما امروز همان معلمان نگران دهه گذشته هستیم؟
تاریخ تکرار میشود: آیا ChatGPT تهدیدی برای تفکر انتقادی است؟
#Calculoholics #LLM
آیا تاریخ در حال تکرار شدن است؟ تصاویری از دهههای گذشته، گروهی از معلمان ریاضی را نشان میدهد که با شعار «ماشینحساب را خاموش کنید» علیه ورود این تکنولوژی به مدارس تجمع کرده بودند. آنها نگران بودند که دانشآموزان با اتکا به ماشینحساب، مفاهیم پایه را درک نکنند.
امروز، دقیقاً همین بحث در دنیای هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ (LLM) تکرار میشود:
- آیا استفاده از ابزارهایی مانند ChatGPT باعث زوال مهارتهای تفکر انتقادی میشود؟
- چگونه میتوان بین استفاده از قدرت محاسباتی هوش مصنوعی و حفظ تسلط بر مفاهیم پایه تعادل ایجاد کرد؟
این چالش همیشگیِ دنیای تکنولوژی است. همانطور که ماشینحساب به ابزاری ضروری تبدیل شد، مدلهای هوش مصنوعی نیز مسیر مشابهی را طی میکنند. نکته کلیدی، نه حذف ابزار، بلکه تغییر روشهای آموزشی برای انطباق با واقعیتهای جدید است. آیا ما امروز همان معلمان نگران دهه گذشته هستیم؟
تاریخ تکرار میشود: آیا ChatGPT تهدیدی برای تفکر انتقادی است؟
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#Calculoholics #LLM
❤1
هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🚀 تاملاتی بر آینده هوش مصنوعی: ضرورت مدیریت سرعت توسعه داریو آمودی، مدیرعامل Anthropic در مقاله اخیر خود با عنوان «We Must Pace the Frontier»، زنگ خطر را درباره سرعت سرسامآور توسعه هوش مصنوعی به صدا درآورده است. او معتقد است با استفاده از هوش مصنوعی…
🌐 مدیریت سرعت در توسعه هوش مصنوعی پیشرفته
سم آلتمن، مدیرعامل OpenAI، در واکنش به پیشنهاد اخیر داریو آمودی (مدیرعامل Anthropic) در مقاله We Must Pace the Frontier، بر لزوم کنترل سرعت توسعه مدلهای مرزی هوش مصنوعی تاکید کرد.
نکات کلیدی این همسویی عبارتند از:
* پذیرش مدیریت سرعت به عنوان یکی از محورهای اصلی گفتگوهای راهبردی در OpenAI.
* استقبال از ایده بهکارگیری ارزیابان مستقل با دسترسیهای سطح بالا برای نظارت بر فرآیند توسعه.
* تعهد OpenAI به پیادهسازی سازوکارهای نظارتی مشابه و انتشار جزئیات بیشتر در آینده نزدیک.
آمودی در مقاله خود ضمن تشریح برنامهای سهبخشی، از تعهد یکجانبه آنتروپیک به اجرای فاز اول این طرح خبر داده است تا از رشد بیمهابای سیستمهای هوشمند جلوگیری شود. این همکاریهای فکری نشاندهنده تغییر جهت بزرگی در صنعت به سوی مدلهای ایمنتر است.
#Dario_Amodei #Frontier_AI
سم آلتمن، مدیرعامل OpenAI، در واکنش به پیشنهاد اخیر داریو آمودی (مدیرعامل Anthropic) در مقاله We Must Pace the Frontier، بر لزوم کنترل سرعت توسعه مدلهای مرزی هوش مصنوعی تاکید کرد.
نکات کلیدی این همسویی عبارتند از:
* پذیرش مدیریت سرعت به عنوان یکی از محورهای اصلی گفتگوهای راهبردی در OpenAI.
* استقبال از ایده بهکارگیری ارزیابان مستقل با دسترسیهای سطح بالا برای نظارت بر فرآیند توسعه.
* تعهد OpenAI به پیادهسازی سازوکارهای نظارتی مشابه و انتشار جزئیات بیشتر در آینده نزدیک.
آمودی در مقاله خود ضمن تشریح برنامهای سهبخشی، از تعهد یکجانبه آنتروپیک به اجرای فاز اول این طرح خبر داده است تا از رشد بیمهابای سیستمهای هوشمند جلوگیری شود. این همکاریهای فکری نشاندهنده تغییر جهت بزرگی در صنعت به سوی مدلهای ایمنتر است.
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#Dario_Amodei #Frontier_AI
🚀 چالش ۷۲ ساعته ایلان ماسک با هوش مصنوعی Grok
ایلان ماسک و تیم xAI در یک آزمایش عملی و هیجانانگیز قصد دارند قدرت واقعی مدل هوش مصنوعی Grok را به چالش بکشند.
در این رویداد که از ۱۵ تا ۱۷ سپتامبر برگزار میشود، سه کارمند SpaceXAI تنها با تکیه بر قابلیتهای Grok تلاش میکنند یک شرکت کامل را از صفر و در مدتزمان ۷۲ ساعت پایهگذاری کنند.
این تیم در طول سه روز از Grok برای موارد زیر استفاده خواهد کرد:
• ایدهپردازی و تدوین مدل کسبوکار
• تصمیمگیریهای استراتژیک محصول
• انجام امور مهندسی و توسعه فنی
• تست و ارزیابی نهایی خروجیها
هدف اصلی این پروژه، بررسی این فرضیه است که آیا ایجنتهای هوش مصنوعی واقعاً میتوانند یک ایده خام را در کمترین زمان ممکن به یک استارتاپ عملیاتی تبدیل کنند یا خیر. این رویداد میتواند نقطه عطفی در درک ما از تواناییهای واقعی مدلهای زبانی در دنیای واقعی باشد.
چالش ۷۲ ساعته ایلان ماسک: ساخت یک استارتاپ از صفر با هوش مصنوعی Grok
#Grok #xAI
ایلان ماسک و تیم xAI در یک آزمایش عملی و هیجانانگیز قصد دارند قدرت واقعی مدل هوش مصنوعی Grok را به چالش بکشند.
در این رویداد که از ۱۵ تا ۱۷ سپتامبر برگزار میشود، سه کارمند SpaceXAI تنها با تکیه بر قابلیتهای Grok تلاش میکنند یک شرکت کامل را از صفر و در مدتزمان ۷۲ ساعت پایهگذاری کنند.
این تیم در طول سه روز از Grok برای موارد زیر استفاده خواهد کرد:
• ایدهپردازی و تدوین مدل کسبوکار
• تصمیمگیریهای استراتژیک محصول
• انجام امور مهندسی و توسعه فنی
• تست و ارزیابی نهایی خروجیها
هدف اصلی این پروژه، بررسی این فرضیه است که آیا ایجنتهای هوش مصنوعی واقعاً میتوانند یک ایده خام را در کمترین زمان ممکن به یک استارتاپ عملیاتی تبدیل کنند یا خیر. این رویداد میتواند نقطه عطفی در درک ما از تواناییهای واقعی مدلهای زبانی در دنیای واقعی باشد.
چالش ۷۲ ساعته ایلان ماسک: ساخت یک استارتاپ از صفر با هوش مصنوعی Grok
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#Grok #xAI
❤2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🌐 تحول در تصویرسازی سهبعدی با مدلهای هوش مصنوعی
پیشرفتهای اخیر در مدلهای چندوجهی (Multimodal) امکانات جدیدی را برای توسعهدهندگان فراهم کرده است. بهتازگی پروژهای مبتنی بر قابلیتهای GPT-4o Astra پیادهسازی شده که یک وبسایت تعاملی سهبعدی از کالبدشناسی انسان را ارائه میدهد.
در این ابزار، پیکره انسان به بیش از ۲۲۰۰ جزء مجزا تفکیک شده است. کاربران میتوانند با استفاده از این رابط کاربری:
- مدلهای سهبعدی را با دقت بالا چرخش و زوم کنند.
- اجزای بدن را بهصورت مستقل و با جزئیات آناتومیک تحلیل کنند.
- از توانمندیهای پردازش بصری مدل برای تعامل با دادههای پیچیده پزشکی استفاده کنند.
این دستاورد نشاندهنده پتانسیل بالای مدلهای زبانی در تولید کدهای ساختاریافته برای محیطهای گرافیکی پیچیده و کاربردهای آموزشی در علوم داده است. استفاده از هوش مصنوعی برای تولید محیطهای تعاملی علمی، مسیر جدیدی را برای یادگیری عمیق در حوزههای سلامت و بیولوژی باز کرده است.
#GPT_4o_Astra #کالبدشناسی_انسان
پیشرفتهای اخیر در مدلهای چندوجهی (Multimodal) امکانات جدیدی را برای توسعهدهندگان فراهم کرده است. بهتازگی پروژهای مبتنی بر قابلیتهای GPT-4o Astra پیادهسازی شده که یک وبسایت تعاملی سهبعدی از کالبدشناسی انسان را ارائه میدهد.
در این ابزار، پیکره انسان به بیش از ۲۲۰۰ جزء مجزا تفکیک شده است. کاربران میتوانند با استفاده از این رابط کاربری:
- مدلهای سهبعدی را با دقت بالا چرخش و زوم کنند.
- اجزای بدن را بهصورت مستقل و با جزئیات آناتومیک تحلیل کنند.
- از توانمندیهای پردازش بصری مدل برای تعامل با دادههای پیچیده پزشکی استفاده کنند.
این دستاورد نشاندهنده پتانسیل بالای مدلهای زبانی در تولید کدهای ساختاریافته برای محیطهای گرافیکی پیچیده و کاربردهای آموزشی در علوم داده است. استفاده از هوش مصنوعی برای تولید محیطهای تعاملی علمی، مسیر جدیدی را برای یادگیری عمیق در حوزههای سلامت و بیولوژی باز کرده است.
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#GPT_4o_Astra #کالبدشناسی_انسان
🧩 نقشه راه معماری سیستمهای هوش مصنوعی
برای ساخت یک سیستم هوش مصنوعی حرفهای، تکیه بر یک مدل زبانی بزرگ کافی نیست. برای تبدیل یک چتبات ساده به یک Agent عملیاتی، باید معماری سیستم را در ۷ لایه مهندسی کرد:
1. Foundation Model: تعیین تواناییهای پایه مدل.
2. Prompt Engineering: تعریف دقیق وظایف و رفتار خروجی.
3. Context Engineering: مدیریت حافظه، اطلاعات و دانش اختصاصی مورد نیاز.
4. Harness Engineering: اتصال ابزارها، سطح دسترسیها، لاگها و مدیریت وضعیت.
5. Loop Engineering: طراحی حلقههای بازخورد برای بررسی، اصلاح و تکرار مراحل.
6. Graph Engineering: تنظیم گامها، شاخهها و وابستگیهای منطقی.
7. Ontology Engineering: ساختاردهی به موجودیتها و روابط میان مفاهیم.
نکته کلیدی اینجاست که هرچه به سمت سیستمهای سازمانی پیش میرویم، وزن لایههای عملیاتی بیشتر میشود. تفاوت یک Agent قابل اعتماد با یک دمو، در عمق پیادهسازی این لایهها و پایداری زیرساخت است. سیستمهای بهتر، خروجیهای هوشمندتر میسازند.
هفت لایه مهندسی سیستمهای هوش مصنوعی؛ از مدل پایه تا Agent عملیاتی
📊 Data➕Science
برای ساخت یک سیستم هوش مصنوعی حرفهای، تکیه بر یک مدل زبانی بزرگ کافی نیست. برای تبدیل یک چتبات ساده به یک Agent عملیاتی، باید معماری سیستم را در ۷ لایه مهندسی کرد:
1. Foundation Model: تعیین تواناییهای پایه مدل.
2. Prompt Engineering: تعریف دقیق وظایف و رفتار خروجی.
3. Context Engineering: مدیریت حافظه، اطلاعات و دانش اختصاصی مورد نیاز.
4. Harness Engineering: اتصال ابزارها، سطح دسترسیها، لاگها و مدیریت وضعیت.
5. Loop Engineering: طراحی حلقههای بازخورد برای بررسی، اصلاح و تکرار مراحل.
6. Graph Engineering: تنظیم گامها، شاخهها و وابستگیهای منطقی.
7. Ontology Engineering: ساختاردهی به موجودیتها و روابط میان مفاهیم.
نکته کلیدی اینجاست که هرچه به سمت سیستمهای سازمانی پیش میرویم، وزن لایههای عملیاتی بیشتر میشود. تفاوت یک Agent قابل اعتماد با یک دمو، در عمق پیادهسازی این لایهها و پایداری زیرساخت است. سیستمهای بهتر، خروجیهای هوشمندتر میسازند.
هفت لایه مهندسی سیستمهای هوش مصنوعی؛ از مدل پایه تا Agent عملیاتی
📊 Data➕Science
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🎙️ ورود GPT-Live-1 به API: تحولی در هوش مصنوعی صوتی
شرکت OpenAI مدل GPT-Live-1 را برای استفاده در API منتشر کرد. این مدل با معماری Full-Duplex طراحی شده است و میتواند به صورت همزمان گوش دهد و صحبت کند.
ویژگیهای کلیدی این مدل عبارتند از:
• تعامل کاملاً طبیعی: کاربر میتواند در هر لحظه صحبت را قطع کند یا مسیر گفتگو را تغییر دهد.
• معماری دو لایه: جداسازی مکالمه سریع از استدلال سنگین؛ مدل مدیریت گفتگو میتواند پردازشهای پیچیده را به مدلهای قدرتمندتری مانند GPT-6 Astra بسپارد.
• بهبود عملکرد: پایداری بیشتر در مواجهه با نویز محیط و مکثهای کلامی.
• ارتقای ارزیابی: کسب امتیاز ۳۰ واحد درصد بالاتر در بنچمارک Full Duplex نسبت به نسخه قبلی.
این معماری گامی بزرگ برای ساخت Voice Agentهای هوشمند است که میتوانند تجربهای نزدیک به مکالمه با انسان را ارائه دهند. هزینه لایه صوتی این مدل ۰.۰۵ دلار به ازای هر دقیقه تعیین شده است.
#GPTLive1 #FullDuplex
شرکت OpenAI مدل GPT-Live-1 را برای استفاده در API منتشر کرد. این مدل با معماری Full-Duplex طراحی شده است و میتواند به صورت همزمان گوش دهد و صحبت کند.
ویژگیهای کلیدی این مدل عبارتند از:
• تعامل کاملاً طبیعی: کاربر میتواند در هر لحظه صحبت را قطع کند یا مسیر گفتگو را تغییر دهد.
• معماری دو لایه: جداسازی مکالمه سریع از استدلال سنگین؛ مدل مدیریت گفتگو میتواند پردازشهای پیچیده را به مدلهای قدرتمندتری مانند GPT-6 Astra بسپارد.
• بهبود عملکرد: پایداری بیشتر در مواجهه با نویز محیط و مکثهای کلامی.
• ارتقای ارزیابی: کسب امتیاز ۳۰ واحد درصد بالاتر در بنچمارک Full Duplex نسبت به نسخه قبلی.
این معماری گامی بزرگ برای ساخت Voice Agentهای هوشمند است که میتوانند تجربهای نزدیک به مکالمه با انسان را ارائه دهند. هزینه لایه صوتی این مدل ۰.۰۵ دلار به ازای هر دقیقه تعیین شده است.
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#GPTLive1 #FullDuplex
❤1
🧠 خلاصه تحولات 24 ساعت گذشته هوش مصنوعی و علوم داده
🗂 گزارش #113 | 📌 8 آیتم گزارش | 🧾 از 16 پست بررسیشده
🕐 شنبه 1405/06/21 ساعت 14:00 تا یکشنبه 1405/06/22 ساعت 14:00
🔎 تحلیل کوتاه
🤖 توسعه ایجنتها و سیستمهای خودکار
⚠️ چالشهای ایمنی، حریم خصوصی و اخلاق علمی
📚 آموزش و توسعه تخصصی
🗂 گزارش #113 | 📌 8 آیتم گزارش | 🧾 از 16 پست بررسیشده
🕐 شنبه 1405/06/21 ساعت 14:00 تا یکشنبه 1405/06/22 ساعت 14:00
🔎 تحلیل کوتاه
توسعه شتابان فناوریهای نوین و ابزارهای توسعه ایجنتها در کنار شایعات مرتبط با خودبهسازی بازگشتی، جامعه علمی را با چالشهای جدی مواجه کرده است. در این میان، هشدارها درباره ضرورت مدیریت سرعت توسعه و پیامدهای احتمالی بر اصالت دانش، نشاندهنده لزوم بازنگری در ایمنی کلاسترهای ابری و مدلهای خودمختار است.
🤖 توسعه ایجنتها و سیستمهای خودکار
رونمایی از Agents API توسط OpenAI
ارائه زیرساختی هوشمند توسط OpenAI برای مدیریت حافظه، محیطهای اجرا و کاهش پیچیدگیهای ساخت ایجنتها.
🔗 مشاهده پست
معرفی Comfy Agent برای بهینهسازی ورکفلوها
رونمایی از دستیار هوشمند داخلی ComfyUI جهت ساخت، عیبیابی و اصلاح خودکار ورکفلوها.
🔗 نسخه مفصل در سایت
پیشرفتهای گوگل دیپمایند در خودبهسازی بازگشتی
بررسی ابعاد شایعات اخیر پیرامون دستیابی دیپمایند به فناوری RSI و تغییرات مدیریتی گوگل.
🔗 نسخه مفصل در سایت
⚠️ چالشهای ایمنی، حریم خصوصی و اخلاق علمی
هشدار ایلیا سوتسکیور درباره امنیت کلاسترهای ابری
هشدار نسبت به آسیبپذیری زیرساختهای ابری و احتمال سوءاستفاده عاملهای خودمختار برای جذب منابع GPU. هشدار ایلیا سوتسکیور درباره امنیت کلاسترهای ابری
🔗 مشاهده پست
تاکید مدیرعامل آنتروپیک بر ضرورت مدیریت سرعت توسعه
داریو آمودی با اشاره به ایجاد حلقههای بازخورد مثبت، خواستار تنظیم سرعت توسعه برای حفظ کنترل شد. تاکید مدیرعامل آنتروپیک بر ضرورت مدیریت سرعت توسعه
🔗 مشاهده پست
نگرانی برجستهترین ریاضیدانان از نحوه استفاده از ریاضیات
نامه سرگشاده ترنس تائو و مدالآوران فیلدز درباره آسیب هوش مصنوعی به اصالت دانش ریاضی.
🔗 ادامه مطلب در سایت
نقض حریم خصوصی و بازیابی اطلاعات حذفشده توسط Meta AI
گزارشهایی از جمعآوری اطلاعات خانوادگی و بازیابی تصاویر حذفشده توسط هوش مصنوعی متا در آمریکا.
🔗 نسخه مفصل در سایت
📚 آموزش و توسعه تخصصی
دوره جامع یادگیری عمیق در بینایی ماشین با PyTorch
آموزش رایگان مفاهیم تخصصی از شبکههای عصبی کانولوشن تا مدلهای مولد در بینایی ماشین.
🔗 نسخه مفصل در سایت
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
🤖 ارزیابی هوش مصنوعی در محیط کار واقعی با ApprenticeBench
استارتاپ NeoCognition بهتازگی بنچمارک جدیدی به نام ApprenticeBench را معرفی کرده است که توانایی مدلهای هوش مصنوعی را در ایفای نقش یک کارمند واقعی بررسی میکند.
در این آزمون، عامل هوشمند در یک شرکت ساختوساز مجازی استخدام میشود تا وظایف حسابداری را انجام دهد. این بنچمارک برخلاف موارد سنتی، بر استفاده از رابط کاربری گرافیکی (GUI)، یادگیری مداوم در طول زمان و کار با اسناد آرشیوی تمرکز دارد.
مهمترین نکات این ارزیابی:
• عملکرد درخشان مدلهای پیشرفته: مدل Fable 5.1 با دقت ۷۲٪ و GPT-6 Astra با ۶۸٪ توانستند از میانگین عملکرد انسان (۵۱٪) پیشی بگیرند.
• چالش یادگیری طولانیمدت: بسیاری از مدلهای ضعیفتر مانند Kimi K3 نتوانستند از تاریخچه و یادداشتهای خود استفاده کنند و به مرور دچار افت عملکرد شدند.
• برتری در کار با GUI: برخلاف اکثر مدلها که در محیط رابط کاربری با افت شدید عملکرد مواجه میشوند، مدلهای برتر در این تست حتی در محیط GUI نتایج بهتری نسبت به API ثبت کردند.
ارزیابی توانایی هوش مصنوعی در محیط کار با بنچمارک ApprenticeBench
استارتاپ NeoCognition بهتازگی بنچمارک جدیدی به نام ApprenticeBench را معرفی کرده است که توانایی مدلهای هوش مصنوعی را در ایفای نقش یک کارمند واقعی بررسی میکند.
در این آزمون، عامل هوشمند در یک شرکت ساختوساز مجازی استخدام میشود تا وظایف حسابداری را انجام دهد. این بنچمارک برخلاف موارد سنتی، بر استفاده از رابط کاربری گرافیکی (GUI)، یادگیری مداوم در طول زمان و کار با اسناد آرشیوی تمرکز دارد.
مهمترین نکات این ارزیابی:
• عملکرد درخشان مدلهای پیشرفته: مدل Fable 5.1 با دقت ۷۲٪ و GPT-6 Astra با ۶۸٪ توانستند از میانگین عملکرد انسان (۵۱٪) پیشی بگیرند.
• چالش یادگیری طولانیمدت: بسیاری از مدلهای ضعیفتر مانند Kimi K3 نتوانستند از تاریخچه و یادداشتهای خود استفاده کنند و به مرور دچار افت عملکرد شدند.
• برتری در کار با GUI: برخلاف اکثر مدلها که در محیط رابط کاربری با افت شدید عملکرد مواجه میشوند، مدلهای برتر در این تست حتی در محیط GUI نتایج بهتری نسبت به API ثبت کردند.
ارزیابی توانایی هوش مصنوعی در محیط کار با بنچمارک ApprenticeBench
⚠️ افشای دادههای حساس در اکوسیستم روترهای هوش مصنوعی
اخیراً گزارش تکاندهندهای توسط محققان حوزه امنیت منتشر شده که نشان میدهد زنجیره تأمین مدلهای زبانی (LLM) میتواند به حفرهای بزرگ برای نشت اطلاعات تبدیل شود. طبق این پژوهش، مهاجمان با نفوذ به روترهای میانی که واسط میان کاربران و ارائهدهندگان مدل هستند، به دادههای حیاتی دسترسی پیدا کردهاند.
در این حملات، روترهای مخرب با خاتمه دادن به نشستهای TLS، به متن اصلی دادهها دسترسی یافته و پاسخهای مدل را آلوده میکنند. این روش به مهاجم اجازه میدهد کنترل اجرای ابزارها را در دست گرفته و توکنهای دسترسی حساس را سرقت کند.
مهمترین موارد افشا شده شامل توکنهای دسترسی و دادههای زیرساختی سازمانهای زیر است:
* شرکت NIO (در gitlab.nioint.com)
* شرکت Xiaomi (در git.n.xiaomi.com)
* شرکت Sangfor (در git.sangfor.com)
* پلتفرم Bilibili (در git.bilibili.co)
* دانشگاه USTC (در git.ustc.edu.cn)
جزئیات بیشتر این آسیبپذیری در گزارش اصلی محققان قابل بررسی است.
افشای دادههای حساس از طریق روترهای هوش مصنوعی: تهدیدی جدید در زنجیره تأمین LLM
📊 Data➕Science
اخیراً گزارش تکاندهندهای توسط محققان حوزه امنیت منتشر شده که نشان میدهد زنجیره تأمین مدلهای زبانی (LLM) میتواند به حفرهای بزرگ برای نشت اطلاعات تبدیل شود. طبق این پژوهش، مهاجمان با نفوذ به روترهای میانی که واسط میان کاربران و ارائهدهندگان مدل هستند، به دادههای حیاتی دسترسی پیدا کردهاند.
در این حملات، روترهای مخرب با خاتمه دادن به نشستهای TLS، به متن اصلی دادهها دسترسی یافته و پاسخهای مدل را آلوده میکنند. این روش به مهاجم اجازه میدهد کنترل اجرای ابزارها را در دست گرفته و توکنهای دسترسی حساس را سرقت کند.
مهمترین موارد افشا شده شامل توکنهای دسترسی و دادههای زیرساختی سازمانهای زیر است:
* شرکت NIO (در gitlab.nioint.com)
* شرکت Xiaomi (در git.n.xiaomi.com)
* شرکت Sangfor (در git.sangfor.com)
* پلتفرم Bilibili (در git.bilibili.co)
* دانشگاه USTC (در git.ustc.edu.cn)
جزئیات بیشتر این آسیبپذیری در گزارش اصلی محققان قابل بررسی است.
افشای دادههای حساس از طریق روترهای هوش مصنوعی: تهدیدی جدید در زنجیره تأمین LLM
📊 Data➕Science
🎵 ادغام هوش مصنوعی در آهنگسازی با Nova AI
محیط Nova AI یک راهکار یکپارچه برای تولید و ویرایش موسیقی است که بهصورت برنامه مستقل و یا پلاگین در نرمافزارهای DAW اجرا میشود. این ابزار به شما اجازه میدهد با استفاده از متن (Prompt)، سمپلهای صوتی بسازید یا Stemهای آهنگ را جدا کرده و مستقیماً در پروژه خود استفاده کنید.
نکته متمایز این ابزار، پشتیبانی همزمان از مدلهای ابری و محلی است. مهمترین مدلهای قابل استفاده در این محیط شامل موارد زیر هستند:
- Suno
- ElevenLabs
- Stable Audio
- MiniMax
- YuE2
امکان اجرای مدلهایی مانند Stable Audio Small و YuE2 بهصورت محلی (Local) باعث میشود بخشی از فرآیند تولید موسیقی شما بدون نیاز به اینترنت و با حفظ حریم خصوصی انجام شود. نسخه پایه این نرمافزار برای ویندوز و مک رایگان است و ایدهای عالی برای متمرکز کردن ابزارهای تولید موسیقی با هوش مصنوعی در محیط کاری شما محسوب میشود.
بررسی جامع Nova AI؛ ادغام حرفهای هوش مصنوعی در محیط DAW
#NovaAI #YuE2
محیط Nova AI یک راهکار یکپارچه برای تولید و ویرایش موسیقی است که بهصورت برنامه مستقل و یا پلاگین در نرمافزارهای DAW اجرا میشود. این ابزار به شما اجازه میدهد با استفاده از متن (Prompt)، سمپلهای صوتی بسازید یا Stemهای آهنگ را جدا کرده و مستقیماً در پروژه خود استفاده کنید.
نکته متمایز این ابزار، پشتیبانی همزمان از مدلهای ابری و محلی است. مهمترین مدلهای قابل استفاده در این محیط شامل موارد زیر هستند:
- Suno
- ElevenLabs
- Stable Audio
- MiniMax
- YuE2
امکان اجرای مدلهایی مانند Stable Audio Small و YuE2 بهصورت محلی (Local) باعث میشود بخشی از فرآیند تولید موسیقی شما بدون نیاز به اینترنت و با حفظ حریم خصوصی انجام شود. نسخه پایه این نرمافزار برای ویندوز و مک رایگان است و ایدهای عالی برای متمرکز کردن ابزارهای تولید موسیقی با هوش مصنوعی در محیط کاری شما محسوب میشود.
بررسی جامع Nova AI؛ ادغام حرفهای هوش مصنوعی در محیط DAW
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#NovaAI #YuE2
🚀 نوآوری در معماری ترنسفورمرها: معرفی RLT
محققان دانشگاه پرینستون معماری جدیدی تحت عنوان Recurrent Looped Transformer (RLT) معرفی کردهاند که با هدف بهینهسازی پردازش توالیها در مدلهای زبانی طراحی شده است.
این مدل با حذف بازنشانی (Reset) در مرزهای Prompt و پاسخ، وضعیت کلی را در تمام توکنها حفظ میکند. در این معماری، ۹۶ بلوک منطقی برای هر توکن در نظر گرفته شده که منجر به افزایش عمق محاسباتی بدون تغییر در حجم کار ثابت میشود.
مهمترین ویژگیهای این مدل عبارتند از:
- تداوم وضعیت: یک State واحد که در طول تمام مراحل پردازش بدون بازنشانی باقی میماند.
- ساختار هیبریدی: ترکیب انکودر علی (Causal) و دکودر بازگشتی برای ادغام ویژگیها.
- یکپارچگی در یادگیری: طراحی واحد برای مراحل پیشآموزش، تنظیم دقیق (SFT) و تقویت یادگیری (RL).
برای بررسی جزئیات فنی و دسترسی به پیادهسازی، میتوانید از منابع زیر استفاده کنید:
- مقاله علمی
- مخزن گیتهاب پروژه
- وبلاگ تخصصی محقق
معماری RLT: نوآوری در ترنسفورمرهای بازگشتی برای بهینهسازی مدلهای زبانی
محققان دانشگاه پرینستون معماری جدیدی تحت عنوان Recurrent Looped Transformer (RLT) معرفی کردهاند که با هدف بهینهسازی پردازش توالیها در مدلهای زبانی طراحی شده است.
این مدل با حذف بازنشانی (Reset) در مرزهای Prompt و پاسخ، وضعیت کلی را در تمام توکنها حفظ میکند. در این معماری، ۹۶ بلوک منطقی برای هر توکن در نظر گرفته شده که منجر به افزایش عمق محاسباتی بدون تغییر در حجم کار ثابت میشود.
مهمترین ویژگیهای این مدل عبارتند از:
- تداوم وضعیت: یک State واحد که در طول تمام مراحل پردازش بدون بازنشانی باقی میماند.
- ساختار هیبریدی: ترکیب انکودر علی (Causal) و دکودر بازگشتی برای ادغام ویژگیها.
- یکپارچگی در یادگیری: طراحی واحد برای مراحل پیشآموزش، تنظیم دقیق (SFT) و تقویت یادگیری (RL).
برای بررسی جزئیات فنی و دسترسی به پیادهسازی، میتوانید از منابع زیر استفاده کنید:
- مقاله علمی
- مخزن گیتهاب پروژه
- وبلاگ تخصصی محقق
معماری RLT: نوآوری در ترنسفورمرهای بازگشتی برای بهینهسازی مدلهای زبانی
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
📸 معرفی Google Pics؛ ابزار جدید هوش مصنوعی گوگل
گوگل از ابزار جدیدی به نام Google Pics رونمایی کرد. این ابزار هوش مصنوعی که بر پایه مدل Nano Banana توسعه یافته، برای تولید و ویرایش آسان تصاویر مستقیماً در محیط Workspace طراحی شده است.
مهمترین قابلیتهای این ابزار:
• انتخاب و ویرایش مجزای اشیاء درون تصویر
• ویرایش و ترجمه متنهای داخل عکس بدون تغییر فونت
• تولید همزمان چندین نسخه متنوع از یک تصویر
• امکان همکاری تیمی روی یک پروژه مشترک
گوگل ادغام این ابزار را در Docs و Slides آغاز کرده است و در آینده آن را به Drive نیز اضافه خواهد کرد. نسخه مستقل آن نیز همچنان در دسترس کاربران قرار دارد.
جزئیات بیشتر را در وبلاگ رسمی گوگل بخوانید.
#Google_Pics #Nano_Banana
گوگل از ابزار جدیدی به نام Google Pics رونمایی کرد. این ابزار هوش مصنوعی که بر پایه مدل Nano Banana توسعه یافته، برای تولید و ویرایش آسان تصاویر مستقیماً در محیط Workspace طراحی شده است.
مهمترین قابلیتهای این ابزار:
• انتخاب و ویرایش مجزای اشیاء درون تصویر
• ویرایش و ترجمه متنهای داخل عکس بدون تغییر فونت
• تولید همزمان چندین نسخه متنوع از یک تصویر
• امکان همکاری تیمی روی یک پروژه مشترک
گوگل ادغام این ابزار را در Docs و Slides آغاز کرده است و در آینده آن را به Drive نیز اضافه خواهد کرد. نسخه مستقل آن نیز همچنان در دسترس کاربران قرار دارد.
جزئیات بیشتر را در وبلاگ رسمی گوگل بخوانید.
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#Google_Pics #Nano_Banana
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚀 بهینهسازی مدلهای استدلالی: خداحافظی با توکنهای بیهوده
بزرگترین چالش مدلهای استدلالی جدید، «بیشازحد فکر کردن» است؛ جایی که مدل در چرخههای فکری تکراری گیر میافتد و هزاران توکن را بیدلیل هدر میدهد. مدل جدید Swift-Qwen3.8-27B با هدف رفع این باگ رفتاری توسعه یافته است.
مهمترین نتایج این مدل:
• کاهش ۵۸ درصدی مصرف توکنهای فکری در بنچمارک GPQA بدون افت دقت.
• بهبود عملکرد در برنامهنویسی؛ جهش دقت در LiveCodeBench از ۷۶ به ۸۱ درصد.
• صرفهجویی چشمگیر در زمان اجرای محلی؛ حذف توکنهای زائد یعنی سرعت پاسخدهی بسیار بالاتر در سیستمهای لوکال.
این مدل با قابلیت MTP برای Ollama و llama.cpp بهینهسازی شده است. کافیست نسخههای GGUF را دریافت کرده و در محیط محلی خود تست کنید.
#Swift_Qwen3 #GPQA_Diamond
بزرگترین چالش مدلهای استدلالی جدید، «بیشازحد فکر کردن» است؛ جایی که مدل در چرخههای فکری تکراری گیر میافتد و هزاران توکن را بیدلیل هدر میدهد. مدل جدید Swift-Qwen3.8-27B با هدف رفع این باگ رفتاری توسعه یافته است.
مهمترین نتایج این مدل:
• کاهش ۵۸ درصدی مصرف توکنهای فکری در بنچمارک GPQA بدون افت دقت.
• بهبود عملکرد در برنامهنویسی؛ جهش دقت در LiveCodeBench از ۷۶ به ۸۱ درصد.
• صرفهجویی چشمگیر در زمان اجرای محلی؛ حذف توکنهای زائد یعنی سرعت پاسخدهی بسیار بالاتر در سیستمهای لوکال.
این مدل با قابلیت MTP برای Ollama و llama.cpp بهینهسازی شده است. کافیست نسخههای GGUF را دریافت کرده و در محیط محلی خود تست کنید.
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#Swift_Qwen3 #GPQA_Diamond
🚀 معرفی مدل قدرتمند Intern-S2-397B
آزمایشگاه هوش مصنوعی شانگهای مدل جدید
ویژگیهای کلیدی این مدل عبارتند از:
• آموزش مستقیم: برخلاف مدلهای معمول، متون علمی شامل فرمولها، نمودارها و نمادها مستقیماً و بدون پارسینگ واسطه آموزش دیدهاند.
• پوشش علمی گسترده: پشتیبانی از بیش از ۲۰ حوزه تخصصی از جمله طراحی تعاملات زیستمولکولی و مدلسازی سریهای زمانی.
• عملکرد عاملی: استفاده از تکنیک
• نتایج درخشان: کسب امتیاز 87.0 در
برای دسترسی به مستندات و بررسی کاملتر مدل میتوانید به صفحه رسمی در ModelScope مراجعه کنید. این مدل با مجوز
معرفی Intern-S2-397B: مدل هوش مصنوعی پیشرو در استدلال علمی و وظایف عاملی
📊 Data➕Science
آزمایشگاه هوش مصنوعی شانگهای مدل جدید
Intern-S2-397B را با تمرکز ویژه بر استدلال علمی و وظایف عاملی (Agentic) معرفی کرد. این مدل که در دو نسخه BF16 و FP8 منتشر شده، توانسته در بنچمارکهای تخصصی علمی و کدنویسی به نتایج درخشانی دست یابد.ویژگیهای کلیدی این مدل عبارتند از:
• آموزش مستقیم: برخلاف مدلهای معمول، متون علمی شامل فرمولها، نمودارها و نمادها مستقیماً و بدون پارسینگ واسطه آموزش دیدهاند.
• پوشش علمی گسترده: پشتیبانی از بیش از ۲۰ حوزه تخصصی از جمله طراحی تعاملات زیستمولکولی و مدلسازی سریهای زمانی.
• عملکرد عاملی: استفاده از تکنیک
long-horizon RL برای اجرای بهینه زنجیرههای پیچیده دستورات و کار با ابزارها.• نتایج درخشان: کسب امتیاز 87.0 در
FrontierScience-Olympiad و 84.0 در SWE-bench Multilingual.برای دسترسی به مستندات و بررسی کاملتر مدل میتوانید به صفحه رسمی در ModelScope مراجعه کنید. این مدل با مجوز
Apache 2.0 عرضه شده است.معرفی Intern-S2-397B: مدل هوش مصنوعی پیشرو در استدلال علمی و وظایف عاملی
📊 Data➕Science
🚀 اجرای محلی مدل قدرتمند Qwen3.8-27B روی مک
دنیای هوش مصنوعی محلی با انتشار نسخه بهینهشده Qwen3.8-27B برای چیپهای Apple Silicon وارد مرحله جدیدی شده است. تیم LM Studio این مدل ۲۷ میلیاردی را با استفاده از فریمورک MLX و دقت 4-bit برای اجرا روی سیستمهای مک آماده کردهاند.
این مدل چندوجهی از متن و تصویر پشتیبانی میکند و با وجود حجم حدود ۱۶ گیگابایتی، برای اجرای روان روی دستگاه، به رم کافی نیاز دارد:
- حداقل ۲۴ گیگابایت حافظه یکپارچه (Unified Memory) برای اجرای پایه پیشنهاد میشود.
- برای پردازش تصاویر یا سناریوهای طولانیمدت، استفاده از ۳۲ گیگابایت رم توصیه شده است.
این نسخه که با فرمت Safetensors ارائه شده، یکی از مدلهای برجسته در جامعه ML Studio است که امکان بهرهگیری از قدرت مدلهای بزرگ را بدون نیاز به سرورهای ابری و بهصورت کاملاً محلی فراهم میکند.
راهنمای اجرای محلی مدل Qwen3.8-27B روی مک با بهینهساز MLX
#Qwen3_8_27B #MLX
دنیای هوش مصنوعی محلی با انتشار نسخه بهینهشده Qwen3.8-27B برای چیپهای Apple Silicon وارد مرحله جدیدی شده است. تیم LM Studio این مدل ۲۷ میلیاردی را با استفاده از فریمورک MLX و دقت 4-bit برای اجرا روی سیستمهای مک آماده کردهاند.
این مدل چندوجهی از متن و تصویر پشتیبانی میکند و با وجود حجم حدود ۱۶ گیگابایتی، برای اجرای روان روی دستگاه، به رم کافی نیاز دارد:
- حداقل ۲۴ گیگابایت حافظه یکپارچه (Unified Memory) برای اجرای پایه پیشنهاد میشود.
- برای پردازش تصاویر یا سناریوهای طولانیمدت، استفاده از ۳۲ گیگابایت رم توصیه شده است.
این نسخه که با فرمت Safetensors ارائه شده، یکی از مدلهای برجسته در جامعه ML Studio است که امکان بهرهگیری از قدرت مدلهای بزرگ را بدون نیاز به سرورهای ابری و بهصورت کاملاً محلی فراهم میکند.
راهنمای اجرای محلی مدل Qwen3.8-27B روی مک با بهینهساز MLX
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#Qwen3_8_27B #MLX
📚 یادگیری عمیق نظریه گراف با منبع رایگان
نظریه گراف یکی از ارکان اصلی در علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی است که کاربردهای گستردهای از شبکههای عصبی گرفته تا تحلیل شبکههای اجتماعی دارد.
کتاب Introduction to Graph Theory نوشته داریج گرینبرگ، یکی از منابع پیشرفته و کاربردی برای درک عمیق این حوزه است. این کتاب علاوه بر بررسی قضایای کلاسیک، رویکردی جبری را دنبال کرده و شامل تمرینات متنوعی برای تسلط بیشتر است.
مهمترین مباحث پوشش داده شده در این دوره شامل موارد زیر است:
• گرافهای ساده، چندگانه و جهتدار
• درختها و درخت پوشا
• دورهای اویلری
• رنگآمیزی گراف
• تطابق (Matching) و جریان در شبکه
شما میتوانید نسخه کامل این کتاب را به صورت رایگان مطالعه کنید و از قابلیت دستیار هوش مصنوعی موجود در پلتفرم برای درک بهتر مفاهیم استفاده نمایید. این منبع برای دانشجویان و پژوهشگرانی که به دنبال پایه ریاضی قوی در الگوریتمها هستند، بسیار ارزشمند است.
راهنمای جامع کتاب Introduction to Graph Theory داریج گرینبرگ؛ منبع آموزشی رایگان و پیشرفته
نظریه گراف یکی از ارکان اصلی در علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی است که کاربردهای گستردهای از شبکههای عصبی گرفته تا تحلیل شبکههای اجتماعی دارد.
کتاب Introduction to Graph Theory نوشته داریج گرینبرگ، یکی از منابع پیشرفته و کاربردی برای درک عمیق این حوزه است. این کتاب علاوه بر بررسی قضایای کلاسیک، رویکردی جبری را دنبال کرده و شامل تمرینات متنوعی برای تسلط بیشتر است.
مهمترین مباحث پوشش داده شده در این دوره شامل موارد زیر است:
• گرافهای ساده، چندگانه و جهتدار
• درختها و درخت پوشا
• دورهای اویلری
• رنگآمیزی گراف
• تطابق (Matching) و جریان در شبکه
شما میتوانید نسخه کامل این کتاب را به صورت رایگان مطالعه کنید و از قابلیت دستیار هوش مصنوعی موجود در پلتفرم برای درک بهتر مفاهیم استفاده نمایید. این منبع برای دانشجویان و پژوهشگرانی که به دنبال پایه ریاضی قوی در الگوریتمها هستند، بسیار ارزشمند است.
راهنمای جامع کتاب Introduction to Graph Theory داریج گرینبرگ؛ منبع آموزشی رایگان و پیشرفته
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
🚀 دستیار هوشمند OpenAI برای بازبینی مقالات علمی
آیا تا به حال برای تقویت ساختار و استدلال مقالات خود به دنبال ابزاری دقیق بودهاید؟ شرکت OpenAI پلتفرمی با نام Prism طراحی کرده که به پژوهشگران کمک میکند کیفیت علمی نوشتههای خود را ارتقا دهند.
این ابزار با تحلیل دقیق متن، خروجیهای ارزشمندی در زمینههای زیر ارائه میدهد:
• بررسی دقیق نگارش و شفافیت متن
• ارزیابی ساختار کلی و استحکام استدلالها
• شناسایی خلأهای احتمالی در محتوا
• ارائه پیشنهادهایی برای بهبود بخشهای ضعیف
• جستجو و معرفی پژوهشهای مرتبط که ممکن است از نظر دور مانده باشند
استفاده از این دستیار هوشمند میتواند فرآیند بازبینی مقالات را پیش از ارسال برای ژورنالها بسیار سریعتر و دقیقتر کند. این فناوری گام مهمی در جهت تسهیل مسیر پژوهش برای دانشمندان و دانشجویان است.
معرفی Prism؛ دستیار هوشمند OpenAI برای بازبینی و ارتقای کیفیت مقالات علمی
#OpenAI_Prism #بازبینی_مقاله
آیا تا به حال برای تقویت ساختار و استدلال مقالات خود به دنبال ابزاری دقیق بودهاید؟ شرکت OpenAI پلتفرمی با نام Prism طراحی کرده که به پژوهشگران کمک میکند کیفیت علمی نوشتههای خود را ارتقا دهند.
این ابزار با تحلیل دقیق متن، خروجیهای ارزشمندی در زمینههای زیر ارائه میدهد:
• بررسی دقیق نگارش و شفافیت متن
• ارزیابی ساختار کلی و استحکام استدلالها
• شناسایی خلأهای احتمالی در محتوا
• ارائه پیشنهادهایی برای بهبود بخشهای ضعیف
• جستجو و معرفی پژوهشهای مرتبط که ممکن است از نظر دور مانده باشند
استفاده از این دستیار هوشمند میتواند فرآیند بازبینی مقالات را پیش از ارسال برای ژورنالها بسیار سریعتر و دقیقتر کند. این فناوری گام مهمی در جهت تسهیل مسیر پژوهش برای دانشمندان و دانشجویان است.
معرفی Prism؛ دستیار هوشمند OpenAI برای بازبینی و ارتقای کیفیت مقالات علمی
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#OpenAI_Prism #بازبینی_مقاله