🤖 ‏ امنیت پیش‌دستانه با قابلیت Claude Security

‏شرکت Anthropic قابلیت Claude Security را در قالب یک پلاگین برای Claude Code در وضعیت بتا عرضه کرده است. این ابزار به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد مستقیماً از طریق ترمینال، کل ریپازیتوری یا تغییرات جدید (diff) را قبل از کامیت کردن کد برای یافتن حفره‌های امنیتی اسکن کنند.

🧠 ‏ معماری این ابزار مبتنی بر یک سیستم چندعامله (Multi-agent) است. عامل اول وظیفه ترسیم نقشه کد و تحلیل مدل تهدید را بر عهده دارد و عامل دوم به‌صورت مستقل یافته‌ها را بازبینی می‌کند.

⚡ ‏ فرایند اصلاح کد تنها زمانی انجام می‌شود که سیستمِ تاییدکننده (Verifier) از سه مورد اطمینان کامل داشته باشد: رفع دقیق آسیب‌پذیری، عدم ایجاد نقص امنیتی جدید و حفظ رفتار منطقی کد. در صورت عدم احراز هر یک از این شرایط، ابزار به جای ارائه پچ، دلیل فنی عدم اصلاح را گزارش می‌کند.

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

#Claude_Security #Multi_agent

🚀 ‏ پیش‌بینی تحول خیره‌کننده بازار رباتیک

‏طبق گزارش‌های جدید، صنعت رباتیک در آستانه یک جهش تاریخی قرار دارد و پیش‌بینی می‌شود تا سال ۲۰۴۰ با رشدی ۳۷۰ برابری، ارزش بازار خود را از کمتر از ۱ میلیارد دلارِ کنونی به ۳۷۰ میلیارد دلار برساند. محرک اصلی این تحول عظیم، توسعه ربات‌های انسان‌نما و سیستم‌های چندمنظوره هوشمند است.

📊 ‏ روند رشد این صنعت در اواخر دهه ۲۰۲۰ میلادی پایدار خواهد بود و انتظار می‌رود از ابتدای دهه ۲۰۳۰، سرعت توسعه شتاب قابل‌توجهی به خود بگیرد. در تقسیم‌بندی جغرافیایی، چین پیشتاز کسب بیشترین سهم از این بازار نوظهور خواهد بود و پس از آن اروپا، آمریکای شمالی، ژاپن و کره جنوبی قرار دارند.

🧠 ‏ این جهش مدیون پیشرفت‌های اخیر در حوزه‌های هوش مصنوعی، سنسورها و فناوری باتری است که مقیاس‌پذیری و کاربردی‌شدن ربات‌ها را به شدت افزایش داده‌اند.

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

#ربات #Harmonic_Drive_Systems

🚀 ‏ رونمایی از مدل ویدئویی Black Forest Labs

‏تیم Black Forest Labs که پیش‌تر با ارائه مدل‌های متن‌به‌تصویر FLUX شناخته شده بود، بالاخره جزئیات اولیه از مدل ویدئویی خود را منتشر کرد. این تیم اکنون خبر از توسعه FLUX 3 می‌دهد که تحولی در رویکرد آن‌ها محسوب می‌شود.

🧠 ‏ نکته کلیدی در مورد این مدل جدید، قابلیت تولید چندوجهی (Multimodal) آن است. گفته می‌شود FLUX 3 یک مدل یکپارچه است که توانایی تولید هم‌زمان تصویر، ویدئو و صوت را در یک ساختار واحد دارد.

⚡ ‏ پیش‌بینی می‌شود سطح کیفی خروجی‌های این مدل در رقابت با مدل‌های ویدئویی پیشرفته Google قرار بگیرد. انتشار این مدل به‌صورت تدریجی در هفته‌ها و ماه‌های آتی برنامه‌ریزی شده است.

‏باید دید آیا این مدل جدید می‌تواند استانداردهای فعلی در تولید ویدئوهای هوش مصنوعی را جابه‌جا کند یا خیر.

‏اطلاعات بیشتر در وب‌سایت رسمی

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

#Black_Forest_Labs #FLUX_3

🤖 ‏ نفوذ موفق مدل Kimi K3 به Redis

🔬 ‏ مدل هوش مصنوعی Kimi K3 در یک دستاورد فنی قابل‌توجه، تنها در عرض ۲۷ دقیقه و با به‌کارگیری ۳۲ عامل (agent) خودمختار، موفق به کشف یک آسیب‌پذیری 0day و اجرای RCE (اجرای کد از راه دور) روی سرورهای Redis شده است. این عملیات نشان‌دهنده توانمندی بالای مدل‌های جدید در تحلیل ساختارهای پیچیده نرم‌افزاری و خودکارسازی فرآیند اکسپلویت‌نویسی است.

🧠 ‏ این آسیب‌پذیری که از نوع خطای حافظه در بارگذاری stream consumer-group است، به دلیل مکانیزم double free رخ می‌دهد. این باگ در واقع نمونه‌ای از نقص مشابه در CVE-2026-25243 بوده که علی‌رغم اصلاحات قبلی، همچنان نسخه‌های ۷.۴.۹ و ۸.۶.۳ را تحت تأثیر قرار می‌داد و نهایتاً در نسخه ۸.۸.۰ برطرف شد.

⚡ ‏ مدل در زنجیره اکسپلویت خود برای نسخه ۶.۲.۲۲، با بهره‌گیری از تکنیک‌های پیچیده‌ای نظیر UAF و نشت اطلاعات از libc، کنترل سیستم را به دست گرفته است.

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

#Kimi_K3 #Redis_RCE

🤖 ‏ قابلیت جدید Claude برای خودکارسازی دسکتاپ

🚀 ‏ شرکت Anthropic قابلیت نوآورانه‌ای به نسخه دسکتاپ Claude افزوده است که به کاربران اجازه می‌دهد بدون نیاز به نوشتن پرامپت‌های متنی پیچیده، تنها با ثبت فعالیت‌های خود، اسکریپت‌های اتوماسیون (کد برنامه‌نویسی برای انجام خودکار وظایف) ایجاد کنند. این ابزار در فضای کاری Cowork و با گزینه Record a skill در دسترس است.

⚡ ‏ فرآیند کار به این صورت است که کاربر با فعال‌سازی قابلیت ضبط صفحه، مراحل یک تسک روتین را در محیط دسکتاپ اجرا کرده و هم‌زمان توضیحات خود را بیان می‌کند. مدل هوش مصنوعی با تحلیل دقیق ویدیو و صوت، تمامی کلیک‌ها و تایپ‌ها را شناسایی کرده و آن‌ها را به یک Skill قابل استفاده مجدد تبدیل می‌کند.

🧠 ‏ این ویژگی که برای کاربران پلن‌های Pro، Max و Team فعال شده، گامی مهم در جهت جایگزینی دستورات متنی با آموزش مبتنی بر تماشا (Demonstration-based learning) است.

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

#Anthropic #Record_a_skill

🚀 ‏ معرفی قابلیت Plan Mode در ابزار Manus

‏ابزار هوشمند Manus که پیش‌تر مستقیماً به سراغ پیاده‌سازی پروژه‌ها می‌رفت، اکنون با معرفی قابلیت جدید Plan Mode، رویکرد خود را متحول کرده است. در این حالت، سیستم پیش از هر اقدامی، وظیفه محوله را به‌دقت تحلیل و امکان‌سنجی کرده و یک طرح اجرایی جامع برای کاربر تدوین می‌کند.

🧠 ‏ این ویژگی یکی از بزرگ‌ترین چالش‌های AI agents یعنی درک نادرست از نیازمندی‌ها را هدف قرار داده است. کاربران اکنون می‌توانند پیش از تأیید نهایی، طرح ارائه شده را ویرایش، توسعه یا کاملاً بازنویسی کنند تا از صحت مسیر اطمینان حاصل شود.

⚡ ‏ اگر Manus در طول فرآیند به اطلاعات بیشتری نیاز داشته باشد، با پرسیدن سوالات شفاف‌ساز، اهداف و محدودیت‌ها را دقیق‌تر مشخص می‌کند. همچنین می‌توانید این حالت را در اواسط پروژه فعال کنید تا ابزار متوقف شده و برای مراحل باقی‌مانده، برنامه‌ریزی مجدد انجام دهد.

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

#Manus #Plan_Mode

🤖 ‏ مقایسه عملکرد مدل‌های پیشرفته در بنچمارک بازی آرکید

🔬 ‏ نتایج اجرای مدل‌های Kimi K3، Fable 5، Gemini 3.6 Flash و GPT 5.6 Sol Ultra در یک بنچمارک شبیه‌سازی بازی آرکید منتشر شد. مدل Fable 5 با ارائه حرکات کاملاً طبیعی و بدون هیچ‌گونه لگ، موفق شد تمیزترین عملکرد را در این ارزیابی ثبت کند.

⚡ ‏ نکته جالب درباره Gemini 3.6 Flash، رفتار تطبیقی آن است؛ این مدل در ابتدا سنگین عمل می‌کند اما با پیشرفت در بازی، چابک‌تر شده و در عین حال ۶۵٪ توکن کمتر مصرف می‌کند که بازدهی بالایی را نشان می‌دهد.

📊 ‏ در این میان GPT 5.6 Sol به عنوان یک مدل همه‌فن‌حریف، گیم‌پلی بسیار پایداری ارائه داد که فاقد هرگونه باگ یا خطای فنی بود.

🧩 ‏ در نهایت، مدل متن‌باز Kimi K3 به عنوان پدیده غیرمنتظره ظاهر شد که با وجود هزینه بسیار کمتر، از نظر کیفیت انیمیشن با Fable 5 برابری می‌کند و تحسین بسیاری را برانگیخت. این نتایج نشان‌دهنده پیشرفت چشمگیر مدل‌ها در تعاملات بلادرنگ است.

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

#Kimi_K3 #Fable_5

🤖 ‏ معرفی مدل Unified Video Dense Prediction برای پردازش ویدیویی

🔬 ‏ مدل جدید UniD با هدف یکپارچه‌سازی وظایف پیش‌بینی چگال در ویدیو معرفی شده است. این مدل قادر است به‌طور همزمان چندین خروجی مختلف از جمله نقشه عمق (depth)، نرمال‌های سطحی، بخش‌بندی معنایی (semantic segmentation) و تشخیص مرزها را تولید کند.

🧠 ‏ این معماری همچنین برای درک بهتر صحنه، جزئیات پیچیده‌تری نظیر بخش‌های بدن انسان، albedo، سایه‌ها و ویژگی‌های مواد موجود در ویدیو را استخراج می‌کند. این رویکرد Unified به جای استفاده از مدل‌های مجزا، پتانسیل بالایی در ارتقای درک بصری ماشین در کاربردهای پیچیده ویدیویی دارد.

📊 ‏ بررسی دقیق‌تر این پژوهش و جزئیات فنی آن در منابع زیر در دسترس است.


‏https://arxiv.org/pdf/2607.21592
‏https://unid-video.github.io/
‏https://github.com/YihongSun/UniD

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

#UniD #Dense_Prediction

‏🇨🇳 جهش ریاضی مدل هوش مصنوعی چینی

🚀 ‏ شرکت RedNote که پشت پلتفرم Xiaohongshu قرار دارد، از دستاورد خیره‌کننده مدل هوش مصنوعی جدید خود با نام dots-note-3.0 خبر داد. این مدل موفق شد در آزمون المپیاد جهانی ریاضی (IMO) به نمره کامل ۴۲ از ۴۲ دست یابد که اولین مورد در نوع خود برای مدل‌های هوش مصنوعی محسوب می‌شود.

🧠 ‏ اهمیت این موفقیت در ماهیت آزمون IMO نهفته است که بر خلاف بنچمارک‌های معمول، گزینه‌ای نیست. هر پاسخ نیازمند ارائه یک اثبات کتبی کامل است و داوران انسانی تک‌تک خطوط استدلال را بررسی می‌کنند؛ کوچک‌ترین نقص منطقی منجر به کسر امتیاز می‌شود.

⚙ ‏️ این مدل برای حل مسائل از یک agentic loop (حلقه خودکار عامل‌محور) بهره می‌برد که در آن مدل، اثبات‌ها را با استفاده از Python تولید، تست، اصلاح و بازنویسی می‌کند تا به دقت نهایی برسد. نکته قابل‌توجه این است که این عملکرد درخشان توسط کوچک‌ترین نسخه از خانواده مدل‌های dots3 به دست آمده است که نشان‌دهنده بهینگی بالای معماری آن است.

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

#dots_note_3_0 #agentic_loop

🚀 ‏ آشنایی با فریم‌ورک‌های محبوب یادگیری عمیق

🧠 ‏ PyTorch یک کتابخانه متن‌باز (Open-source) برای یادگیری عمیق است که توسط Meta توسعه یافته و به دلیل انعطاف‌پذیری بالا و استفاده از گراف محاسباتی پویا، در پروژه‌های تحقیقاتی و صنعتی بسیار محبوب است. این ابزار به دلیل سازگاری کامل با Python، پشتیبانی عالی از عملیات دیباگینگ و بهره‌گیری از قدرت GPU Acceleration (شتاب‌دهنده گرافیکی)، انتخابی استاندارد برای توسعه مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی به شمار می‌رود.

‏

🔹 ‏ یادگیری آسان: منحنی یادگیری ملایم برای کاربران جدید.
🔹 ‏ جامعه کاربری گسترده: وجود اکوسیستم قوی تحقیقاتی و منابع آموزشی فراوان.
🔹 ‏ ساختار داینامیک: امکان تغییر رفتار مدل در زمان اجرا برای انعطاف بیشتر.
‏

⚡️ ‏ در مقابل، Keras یک API سطح بالا است که به عنوان رابط کاربری روی TensorFlow اجرا می‌شود تا فرآیند طراحی شبکه‌های عصبی را به شدت ساده کند. این ابزار با ارائه اینترفیس‌های بسیار ساده برای ساخت، آموزش و ارزیابی مدل‌ها، نیاز به نوشتن کدهای پیچیده را به حداقل می‌رساند.

📊 ‏ این فریم‌ورک گزینه‌ای ایده‌آل برای Fast Prototyping (نمونه‌سازی سریع) است و به‌طور بومی از معماری‌های CNN، RNN و مدل‌های پیشرفته Transformers پشتیبانی می‌کند. Keras به دلیل انتگراسیون کامل با تنسورفلو و کاهش حجم کدنویسی، بهترین نقطه شروع برای افرادی است که قصد ورود به دنیای یادگیری عمیق را دارند.

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

#PyTorch #Keras

🧠 ‏ پیشرفت‌های جدید نورالینک در کنترل تجهیزات

🚀 ‏ شرکت Neuralink در تازه‌ترین دستاورد خود اعلام کرد که بیماران دارای ایمپلنت این شرکت، اکنون قادر هستند صندلی‌های چرخ‌دار خود را تنها با استفاده از سیگنال‌های مغزی و قدرت تفکر کنترل کنند.

💡 ‏ این پیشرفت نشان‌دهنده گام بزرگی در بهبود رابط مغز و کامپیوتر (BCI) است که می‌تواند استقلال حرکتی بیشتری را برای افراد دارای معلولیت‌های حرکتی شدید فراهم کند. استفاده از فناوری‌های عصبی برای تعامل مستقیم با دنیای فیزیکی، پتانسیل بالایی در بازگرداندن توانمندی‌های حرکتی به کاربران دارد.

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

#Neuralink #BCI

🤖 ‏ بهینه‌سازی ایجنت‌های کدنویس با Harness Handbook

🔬 ‏ محققان در مقاله جدیدی به بررسی چالش ویرایش کد توسط ایجنت‌های هوشمند پرداخته‌اند. در مدل‌های فعلی، ساختار پراکنده فایل‌ها باعث می‌شود ایجنت‌ها بخش‌هایی از پیاده‌سازی را نادیده بگیرند، لذا پیشنهاد شده است که مخازن کد به‌جای فایل، بر اساس رفتار (Behavior) توصیف شوند.

⚡️ ‏ ابزار Harness Handbook با ترکیب تحلیل ایستا (Static Analysis) و LLM، نقشه‌ای از رفتار سیستم می‌سازد. این نقشه با سه سطح جزئیات، به ایجنت کمک می‌کند تا ابتدا رفتار هدف را شناسایی کرده و سپس با دقت بالا به سراغ کد اصلی برود.

📊 ‏ نتایج ارزیابی‌ها بسیار درخشان است؛ کیفیت برنامه‌ریزی در تسک‌های Codex از ۲۸.۳٪ به ۳۸.۳٪ افزایش یافت. همچنین در مدل Terminus-2، این شاخص از ۲۶.۷٪ به ۴۵.۶٪ رسید که نشان‌دهنده اثربخشی بالای این رویکرد است.

🧠 ‏ علاوه بر دقت، مصرف توکن‌های بخش برنامه‌ریز (Planner) نیز بین ۸.۶٪ تا ۱۲.۷٪ کاهش یافت.

Paper: https://arxiv.org/abs/2607.13285

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

#Harness_Handbook #Terminus_2

🐡 ‏ معرفی مدل جدید Fugu-Ultra v1.1

🚀 ‏ شرکت Sakana AI به‌تازگی نسخه ارتقایافته مدل خود یعنی Fugu-Ultra v1.1 را منتشر کرد. این نسخه با بهره‌گیری از جدیدترین مدل‌های پیشرو (Frontier Models)، بهبود عملکرد چشمگیری را در تمامی benchmarkهای استاندارد تجربه کرده است.

📊 ‏ میانگین رشد دقت این مدل نسبت به نسخه 1.0 به حدود 7.9 واحد می‌رسد. بیشترین پیشرفت در شاخص‌های ProgramBench و Terminal Bench 2.1 مشاهده می‌شود که نشان‌دهنده توانمندی بالای مدل در محیط‌های تخصصی برنامه‌نویسی است.

🧠 ‏ این مدل در حوزه‌های coding، وظایف مبتنی بر ایجنت (Agentic Tasks) و استدلال‌های منطقی پیچیده، بسیار بهینه‌تر عمل می‌کند. نکته حائز اهمیت این است که تمامی این قابلیت‌های فنی ارتقایافته، بدون افزایش قیمت نسبت به نسخه قبلی ارائه شده‌اند.

⚡ ‏ توسعه‌دهندگان اکنون می‌توانند پروژه‌های عملیاتی سنگین‌تری را با همان هزینه قبلی پیش ببرند.

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

#Fugu_Ultra #ProgramBench

🤖 ‏ تحلیل تخصصی معماری سخت‌افزار برای هوش مصنوعی

⚡ ‏ دنیای سخت‌افزارهای AI حول ۵ معماری اصلی می‌چرخد که هرکدام توازن متفاوتی میان انعطاف‌پذیری، موازی‌سازی و دسترسی به حافظه برقرار می‌کنند. پردازنده‌های مرکزی یا CPU با هسته‌های قدرتمند برای وظایف منطقی و سیستم‌عامل بهینه شده‌اند، در حالی که GPU با هزاران هسته کوچک، پادشاه بلامنازع آموزش شبکه‌های عصبی و محاسبات ماتریسی موازی است.

🧠 ‏ واحدهای پردازش تنسور یا TPU با طراحی گوگل، از واحدهای MAC برای جریان موجی داده‌ها استفاده می‌کنند تا نیاز به جابجایی مداوم در حافظه حذف شود. در مقابل، NPUها نسخه‌های بهینه‌شده برای لبه (Edge) هستند که با مصرف توان بسیار اندک، عملیات استنتاج را در دستگاه‌هایی مثل گوشی‌های هوشمند انجام می‌دهند.

🚀 ‏ نسل جدید سخت‌افزارها یعنی LPU ساخته شرکت Groq، با حذف کامل حافظه خارجی و تکیه بر SRAM روی تراشه، تأخیر را به حداقل رسانده است.

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

#LMCache #Groq

🚀 ‏ معرفی مدل هوشمند Ling-3.0-flash

‏شرکت InclusionAI از مدل جدید Ling-3.0-flash رونمایی کرد. این مدل MoE با 124 میلیارد پارامتر کل، تنها 5.1 میلیارد پارامتر فعال در هر توکن دارد که بهره‌وری بی‌نظیری را برای ایجنت‌های هوش مصنوعی فراهم می‌کند و عملکردی هم‌تراز با مدل‌های 1 تریلیون پارامتری ارائه می‌دهد.

🧠 ‏ معماری پیشرفته این مدل مبتنی بر Hybrid linear attention است. این ساختار ترکیبی شامل 5 لایه KDA برای مدیریت حافظه بلندمدت و یک لایه MLA برای دقت در محاسبات است تا بدون تحمیل هزینه‌های پردازشی سنگین، دقت بالایی در پردازش متون طولانی داشته باشد.

⚡ ‏ از قابلیت‌های کلیدی آن می‌توان به context window با ظرفیت اولیه 256 هزار توکن اشاره کرد که قرار است تا 1 میلیون مقیاس‌پذیر شود. این مدل در اجرای سناریوهای پیچیده مثل طراحی سیستم‌های گرافیکی، مدیریت فایل‌های مالی اکسل و هماهنگی ایجنت‌های علمی عملکردی خیره‌کننده دارد.

🔭 ‏ در حال حاضر این مدل برای تست روی پلتفرم OpenRouter در دسترس است.

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

#Ling_3 #Hybrid_linear_attention