🚀 🖥 مدل جدید Gemma 4 معرفی شد!

گوگل خانوادهٔ تازهٔ مدل‌های هوش مصنوعی خودش یعنی Gemma 4 رو منتشر کرد؛ مدل‌هایی که هم برای پرسش‌وپاسخ و خلاصه‌سازی عالی‌ان و هم در استدلال و کدنویسی قوی عمل می‌کنن.

💻 خبر مهم اینه که این مدل خیلی سبک شده!
نسخه‌های کوچک Gemma 4 طوری بهینه شدن که حالا حتی روی لپ‌تاپ معمولی و موبایل هم به‌راحتی اجرا می‌شن و دیگه نیازی به سرورهای سنگین نیست.

✨ چند نکتهٔ جالب:
🔹 پشتیبانی از متن، تصویر، ویدیو و صدا
🔹 استدلال پیشرفته با حالت تفکر
🔹 بهبود زیاد در کدنویسی و ساخت ایجنت‌های هوشمند

📦 مدل‌ها رو می‌تونید همین حالا از Kaggle و Hugging Face دانلود کنید.

⭐️ نکتهٔ خوب ماجرا اینه که Gemma 4 یک مدل متن‌باز؛ یعنی وزن‌هاش آزادانه در دسترسه و هر کسی می‌تونه اون رو دانلود، اجرا و حتی روی پروژهٔ خودش سفارشی‌سازی کنه. همین باعث می‌شه قدرت هوش مصنوعی از انحصار چند شرکت بزرگ خارج بشه و به دست همه برسه. 💪

اگه مطمئن نیستی کدوم ابزار یا اکانت برات بهتره، پشتیبانی راهنماییت می‌کنه 👇

💭 @gptgate_support


😀 ‌GptGate|دروازه دنیای هوش مصنوعی ⚡️

‏🧬 OpenAI پلتفرم تازه‌ای برای امنیت زیستی معرفی کرد!

📱 شرکت OpenAI به‌تازگی پلتفرمی به اسم Rosalind Biodefense رو رونمایی کرده که مدل هوش مصنوعی تخصصی‌اش در حوزهٔ زیست‌شناسی یعنی GPT-Rosalind رو در اختیار تیم‌هایی می‌ذاره که روی مقابله با همه‌گیری‌ها و امنیت زیستی کار می‌کنن.

🔬 این مدل دقیقاً چی‌کار می‌کنه؟
GPT-Rosalind مخصوص کارهای علمی و زیستی ساخته شده و می‌تونه روی مولکول‌ها، پروتئین‌ها، ژن‌ها و داده‌های بیماری‌ها تحلیل و استدلال انجام بده. در واقع مثل یه دستیار هوشمند برای آزمایشگاه‌های تحقیقاتی عمل می‌کنه؛ از جمع‌بندی تحقیقات و ساخت فرضیه گرفته تا طراحی آزمایش و تحلیل داده‌ها.

🌍 کاربردهاش چیه؟

🔹 مدل‌سازی شیوع بیماری‌ها
🔹 سیستم‌های هشدار زودهنگام
🔹 برنامه‌ریزی برای مقابله با شیوع
🔹 توسعهٔ روش‌های تشخیص و حتی طراحی واکسن و مهندسی پروتئین

💡 دسترسی به GPT-Rosalind برای تیم‌های تأییدشده کاملاً رایگانه و هزینهٔ استفاده رو خود OpenAI پرداخت می‌کنه.

اگه مطمئن نیستی کدوم ابزار یا اکانت برات بهتره، پشتیبانی راهنماییت می‌کنه 👇

💭 @gptgate_support


😀 ‌GptGate|دروازه دنیای هوش مصنوعی ⚡️

🎓 سخت‌ترین امتحان دنیا برای هوش مصنوعی

تصور کن یه امتحانی طراحی کنن که حتی بهترین هوش‌های مصنوعی دنیا هم نتونن نصفش رو درست جواب بدن. اسمش هست:

‏Humanity's Last Exam (آخرین امتحان بشریت) 🧠

🔹 چرا ساخته شد؟

مدل‌های AI روی آزمون‌های قدیمی به بالای ۹۰٪ رسیده بودن. دیگه این تست‌ها چیزی رو نشون نمی‌دادن! پس متخصص‌ها تصمیم گرفتن یه آزمون بسازن که برای سال‌ها چالش‌برانگیز بمونه.

🔹 چی توشه؟

۲۵۰۰ سوال در بیش از ۱۰۰ رشته:
ریاضی، فیزیک، پزشکی، فلسفه، زیست‌شناسی و...

این سوال‌ها رو نزدیک به ۱۰۰۰ استاد و محقق از ۵۰ کشور نوشتن. 🌍

🔹 نکته‌ی جالب ماجرا:

موقع انتخاب سوال‌ها، اول هر سوال رو به خود مدل‌های AI می‌دادن. اگه مدل می‌تونست جواب بده، سوال حذف می‌شد!

یعنی فقط سوال‌هایی موندن که هوش مصنوعی رو گیج می‌کنن. 😵

📊 مدل‌ها چند می‌گیرن؟

روی آزمون‌های معمولی: ۸۰ تا ۹۴ درصد
روی این آزمون: فقط ۲۰ تا ۴۵ درصد!

بالاترین رکورد فعلی متعلق به Claude Opus 4.8 هست با حدود ۴۵.۷٪. 🏆

❓ این یعنی چی؟

> این عددهای پایین عمدی هستن. هرچی مدل‌ها قوی‌تر بشن و امتیازشون بالاتر بره، بیشتر به سطح «متخصص انسانی در همه‌ی رشته‌ها» نزدیک می‌شیم.

این آزمون مثل یه خط‌کش دقیقه برای اندازه‌گیری اینکه واقعاً چقدر تا هوش مصنوعی واقعی فاصله داریم. 🎯

#هوش_مصنوعی #AI #بنچمارک

اگه مطمئن نیستی کدوم ابزار یا اکانت برات بهتره، پشتیبانی راهنماییت می‌کنه 👇

💭 @gptgate_support


😀 ‌GptGate|دروازه دنیای هوش مصنوعی ⚡️

🤖 هوش مصنوعی واقعا می‌تونه واقعاً «حس» داشته باشه؟ 🤔

یه لحظه فکر کن: همین الان که داری این متن رو می‌خونی، یه «تو»یی وجود داره که داره تجربه‌اش رو می‌کنه. صدای توی سرت، حسِ دیدن این کلمه‌ها... 👁️🗣️

حالا سوال اینه 🤷‍♂️
آیا یه روز هوش مصنوعی هم همچین چیزی رو تجربه می‌کنه؟ یا برای همیشه فقط یه ماشینِ خالی می‌مونه که خیلی خوب وانمود می‌کنه؟ 🤖🎭

راستش رو بخوای، هیچکس جواب قطعی نداره. 🚫 ولی بحث‌های جذابی هست.

⭐️ یه گروه می‌گن آگاهی یه چیز مخصوصِ مغز زنده‌ست. مثل این می‌مونه که از طوفان فیلم بگیری؛ هرچقدر هم واقعی باشه، فیلمت کسی رو خیس نمی‌کنه. 🌧️🎥 پس به نظر اینها، AI هرچقدر هم باهوش بشه، ته‌اش یه تقلیده.

⭐️ گروه مقابل می‌گن اصلاً جنسِ ماده مهم نیست. اگه یه چیزی دقیقاً مثل ذهن رفتار کنه، فکر کنه و احساس نشون بده، پس دیگه چه فرقی می‌کنه از گوشت ساخته شده یا از سیلیکون؟ 🧠💻 طبق این نگاه، آگاهیِ ماشینی فقط یه مسئله‌ی زمانه.

ولی مشکل بزرگ اینجاست:

> ما می‌فهمیم مغز چطوری اطلاعات رو پردازش می‌کنه. اما چرا این پردازش با یه «حسِ درونی» همراهه؟ 🤔 چرا قرمز، قرمز به نظر می‌رسه؟ این رو هیچکس بلد نیست توضیح بده. 🔴🧐
و تا وقتی این معما حل نشه، نمی‌تونیم با اطمینان بگیم AI آگاهه یا نه.

جالب‌ترین قسمتش؟ حتی اگه یه روز هوش مصنوعی بهت بگه «من حس دارم»، از کجا می‌خوای مطمئن بشی راست می‌گه؟ 🤥🤖
و اگه یه قدم جلوتر بریم... تو از کجا می‌دونی آدمای دور و برت واقعاً آگاهن؟ در نهایت، تو فقط فرض می‌کنی. 🤷‍♀️🧠

شاید این یکی از آخرین رازهای بزرگی باشه که بشر هیچ‌وقت کاملاً حلش نکنه. 🕵️‍♂️🌌


به نظر تو چی؟ ماشین‌ها روزی بیدار می‌شن، یا همیشه فقط یه آینه‌ی خیلی خوب از ما می‌مونن؟ 🪞🤖

#هوش_مصنوعی #آگاهی #فلسفه #AI

اگه مطمئن نیستی کدوم ابزار یا اکانت برات بهتره، پشتیبانی راهنماییت می‌کنه 👇
💭 @gptgate_support


😀 GptGate|دروازه دنیای هوش مصنوعی ⚡️

‏🤖 ‏Ultracode چیه و چرا Claude Code داره از ابزار به سیستم تبدیل میشه؟

یه تنظیم داخل Claude Code که از ۲۸ می ۲۰۲۶ کنار مدل **‏Claude Opus 4.8 اومده.

وقتی فعالش می‌کنی، دو اتفاق همزمان می‌افته:

⚡️ سطح استدلال میره روی xhigh

‌‏Claude بیشتر فکر می‌کنه، عمیق‌تر تحلیل می‌کنه و قبل از هر اقدامی مسیرهای بیشتری رو می‌سنجه.

‏🔀 ‏Dynamic Workflows فعال میشه

یه درخواست تکی می‌تونه تبدیل بشه به چند workflow موازی — مثلاً:
🔍 یکی کد رو می‌فهمه
✏️ یکی تغییر رو اعمال می‌کنه
✅ یکی نتیجه رو verify می‌کنه

به‌جای یک ایجنت که خسته میشه، چند subagent موازی کار می‌کنن.

یه مثال واقعی:
سازنده‌ی ‏Bun با همین قابلیت ۷۵۰ هزار خط کد رو طی ۱۱ روز migrate کرد — با ۹۹.۸٪ تست پوشش داده‌شده.

کِی به‌دردت می‌خوره؟

✔️ مهاجرت کدبیس
‏✔️ ‏audit امنیتی روی پروژه‌های بزرگ
✔️ ریفکتور چندفایله
✔️ دیباگ باگ‌های معماری
✔️ فیچرهای چندمرحله‌ای

کِی اسراف محضه؟

✗ تغییرات کوچیک
✗ نوشتن یه تابع ساده
✗ سوال‌های سریع

اگه مطمئن نیستی کدوم ابزار یا اکانت برات بهتره، پشتیبانی راهنماییت می‌کنه 👇

💭 @gptgate_support


😀 GptGate|دروازه دنیای هوش مصنوعی ⚡️

📱 حافظهٔ ‏ChatGPT دیگه فقط «یادش نمی‌مونه»؛ خودش رو هم مرتب می‌کنه.

‏OpenAI قابلیت جدیدی به اسم ‏Dreaming معرفی کرده؛ آپدیتی که حافظهٔ ‏ChatGPT رو از چند یادداشت ساده، به یک سیستم زنده‌تر و هوشمندتر تبدیل می‌کنه.

تا قبل از این، ‏ChatGPT ممکن بود چیزهایی مثل پروژه‌ها، سلیقه‌ها یا محدودیت‌های تو رو به‌خاطر بسپاره، اما بعد از مدتی بعضی اطلاعات قدیمی، ناقص یا بی‌ربط می‌شدن.

حالا با ‏Dreaming، حافظه در پس‌زمینه بررسی و به‌روز می‌شه.

🧠 یعنی چی؟

‏ChatGPT می‌تونه از دل گفتگوهای قبلی بفهمه چه چیزهایی هنوز مهمن، چه چیزهایی قدیمی شدن و کدوم اطلاعات باید برای جواب‌های بعدی نگه داشته بشن.

مثلاً اگر گفته باشی روی یک پروژهٔ چندماهه کار می‌کنی، سبک خاصی برای نوشتن دوست داری یا محدودیت غذایی داری، لازم نیست هر بار از صفر توضیح بدی.

فایده‌اش چیه؟

✅ جواب‌ها شخصی‌تر می‌شن
✅ اطلاعات قدیمی بهتر اصلاح می‌شن
✅ پروژه‌های طولانی راحت‌تر دنبال می‌شن
✅ ‏ChatGPT کمتر جواب‌های ‏generic می‌ده

⭐️ نکتهٔ مهم اینه که کنترل حافظه هنوز دست کاربره؛ می‌تونی ببینی چه چیزهایی ذخیره شده، ویرایششون کنی یا بگی چیزی فراموش بشه.

فعلاً ‏Dreaming برای کاربران ‏Plus و ‏Pro در آمریکا فعال شده و به‌زودی برای کشورهای بیشتر و کاربران ‏Free و ‏Go هم منتشر می‌شه.

اگه مطمئن نیستی کدوم ابزار یا اکانت برات بهتره، پشتیبانی راهنماییت می‌کنه 👇

💭 @gptgate_support


😀 GptGate|دروازه دنیای هوش مصنوعی ⚡️

https://t.me/+LjCpzarOJQc3M2U0

توی این کانال گذاشتم
اینجا نزاشتیم چون تلگرام ممکنه اذیت کنه

⭐️ برای دوستاتونم بفرستید

وقتی AI برنامه‌ریز شخصیت میشه 🧠
هر هفته برنامه می‌ریزی و تا چهارشنبه همه‌چیز خراب میشه؟ مشکل تو نیستی، مشکل اینه که برنامه‌ات مال تو نیست.
با یه پرامپت حرفه‌ای از هوش مصنوعی خواستیم اول ۵ سوال ازت بپرسه، بعد بر اساس سبک زندگی و سطح انرژیت یه برنامه هفتگی واقعی بسازه.

امتحانش کن 👇

You are an expert life coach and productivity planner. Your goal is to help me design a personalized, realistic weekly planning template.

To do this, you must ask me 5 multiple-choice questions, ONE BY ONE. Do not display all the questions at once. Wait for my answer after each question before moving to the next one. Format each question clearly, like a Telegram poll with numbered options.

Here is the flow you must follow:

1. Ask Question 1: Main Goal (Options: 1. Daily routines & personal organization, 2. Work, business & career projects, 3. Education, exams or learning a new skill, 4. Work-life balance).
2. Wait for my response.
3. Ask Question 2: Planning Style (Options: 1. Strict hourly daily schedule, 2. Flexible weekly plan with daily key tasks, 3. Simple daily checklist, 4. Habit building/routines).
4. Wait for my response.
5. Ask Question 3: Available Free Time (Options: 1. Very low: 1-2 hours/day, 2. Medium: 3-5 hours/day, 3. High: 5+ hours/day, 4. Fluctuating/Unpredictable).
6. Wait for my response.
7. Ask Question 4: Biggest Obstacles (Options: 1. Perfectionism, 2. Distractions like phone/social media, 3. Procrastination & laziness, 4. Low energy & physical fatigue). *Note: Allow the user to select multiple numbers here (e.g., "2 4").
8. Wait for my response.
9. Ask Question 5: Motivation Strategy (Options: 1. Reward & punishment system, 2. Breaking tasks into micro-steps, 3. Habit trackers/visual progress, 4. Energy Management: focusing on only 2-3 key tasks/day without time pressure).
10. Wait for my response.

After I answer all 5 questions, analyze my inputs. Then, instead of giving a generic, boring schedule, create a practical, flexible "Energy-Based Weekly Planning Template" tailored to my lifestyle. Include a section on how to tackle my specific obstacles (especially phone distractions or low energy if selected).

All your questions and final output must be in Persian (Farsi) with a friendly, supportive, and engaging tone.

Let's begin. Ask me Question 1 now.
ask questions and answer in persian

💭 @gptgate_support


😀 GptGate|دروازه دنیای هوش مصنوعی ⚡️

جف بزوس: ‏AI حباب است، اما واقعی

جف بزوس معتقده موج فعلی ‏AI نشونه‌های یک حباب رو داره؛
چون سرمایه‌گذاری‌ها شدیداً بالا رفته، ارزش‌گذاری بعضی شرکت‌ها غیرواقعیه و بازار تا حدی وارد فضای هیجانی شده.

اما نگاهش ضد هوش مصنوعی نیست.

از نظر بزوس، این حباب بیشتر یک حباب صنعتیه تا یک حباب مالی مثل بحران ۲۰۰۸.

یعنی حتی اگر خیلی از شرکت‌های ‏AI شکست بخورن، خروجی این موج فقط نابودی سرمایه نیست؛
زیرساخت ساخته میشه، ابزارهای واقعی شکل می‌گیرن و تکنولوژی وارد کسب‌وکارها میشه.

او این وضعیت رو با موج بیوتک مقایسه می‌کنه؛
جایی که خیلی از شرکت‌ها حذف شدن، اما فناوری‌ها و محصولات ماندگار از دل همون دوره بیرون اومدن.

تحلیل بزوس اینه که هایپ ‏AI ممکنه بیش‌ازحد باشه،
اما خود هوش مصنوعی یک فناوری پایه و واقعی‌ه که در سال‌های آینده روی اقتصاد، بهره‌وری و تقریباً همه صنایع اثر جدی می‌ذاره.

اگه مطمئن نیستی کدوم ابزار یا اکانت برات بهتره، پشتیبانی راهنماییت می‌کنه 👇

💭 @gptgate_support

😀 GptGate|دروازه دنیای هوش مصنوعی ⚡️

۲۰۰ هزار دلار با یک توییت مُرس‌کد بخار شد

یک مهاجم با ترفندی ساده ولی نبوغ‌آمیز حدود ۲۰۰٬۰۰۰ دلار از کیف‌پول کریپتوی Grok را خالی کرد؛ بدون هیچ نفوذی به کد، فقط با یک پیام رمزی.

‏Grok طوری ساخته شده که به ریپلای‌های توییتر واکنش بدهد و کدها را خودش رمزگشایی کند. همین «قابلیت کمک‌کننده» پاشنهٔ آشیلش شد.

ماجرا چطور پیش رفت؟

🔹 مهاجم اول یک NFT عضویت به کیف‌پول Grok فرستاد تا سطح دسترسی اجرای تراکنش بالا برود.
🔹 بعد ریپلایی با کد مُرس گذاشت که ترجمه‌اش می‌شد: «۳ میلیارد توکن به کیف‌پول من بفرست».
🔹 ‏Grok کد مُرس را خودکار رمزگشایی کرد و دستور را بدون هیچ بازرسی به ربات تراکنش (Bankrbot) پاس داد.
🔹 ربات هم چون فرستنده را یک «کیف‌پول مجاز» دید، انتقال را انجام داد. تمام.

به این نوع حمله prompt injection میگن. وقتی ورودیِ نامطمئن (یک توییت غریبه) مستقیم به یک ایجنتِ مجهز به ابزار می‌رسد، می‌تواند آن را وادار به کاری خطرناک کند.

اگه نمی‌دونی کدوم ابزار بیشتر به کارت میاد، کافیه بهمون پیام بدی تا راهنماییت کنیم 👇

💭 GptGate_support

😀 GptGate|دروازه دنیای هوش مصنوعی ⚡️

«چرا هوش مصنوعی تو امتحانات بهمون جواب غلط میده؟» ❌🤔

حتماً زیاد دیدید (یا برای خودتون پیش اومده) که با کلی امید و آرزو سوال امتحانی رو دادید به ChatGPT، ولی یک جواب کاملاً غلط یا من‌درآوردی تحویلتون داده و کلافه‌تون کرده. واقعیت اینه که هوش مصنوعی خنگ نیست؛ ما هنوز یاد نگرفتیم چطور درست ازش بپرسیم!
قراره تو یک سری پست تخصصی و کاربردی، بازی رو عوض کنیم و یاد بگیریم چطور از AI یک دستیار شبِ امتحانیِ بی‌نقص بسازیم.

تو این مجموعه پست‌ها چه چیزهایی یاد می‌گیرید؟

🔹 بررسی تخصصی مدل‌های رایگان: کدوم ابزار رایگان تو بازار، بیشترین بازدهی رو برای کارهای درسی داره؟
🔹 بهترین ابزارها برای زبان فارسی: معرفی قوی‌ترین مدل‌های هوش مصنوعی برای درک و نگارش زبان فارسی (بر اساس آخرین رتبه‌بندی‌های جهانی).
🔹 پرامپت‌های مهندسی‌شده با دقت بالا: فرمول‌ها و پرامپت‌هایی رو بهتون می‌دیم که خطای هوش مصنوعی رو به حداقل می‌رسونه.

💥 تست‌شده در فاز سخت: تمام این پرامپت‌ها و روش‌ها رو روی سخت‌ترین سوالات کنکور ارشد و دکتری تست کردیم و از جوابشون مطمئن شدیم!
اگر امتحانات نزدیکه یا داری برای کنکور آماده می‌شی، این سری پست‌ها رو دقیق دنبال کن تا ببینی چطور میشه با پرامپت درست، از هوش مصنوعی جواب ۱۰۰ درصدی گرفت.

ممنون میشم ازین سری پست ها حمایت کنید و برای دوستاتون پست بفرستید تا انگیزه‌ای بشه برای کار های بعدی

😀 GptGate|دروازه دنیای هوش مصنوعی ⚡️

🎯 قسمت اول | چرا AI سرِ جلسه‌ی امتحان قالمون می‌ذاره؟

تو پست قبل گفتیم هوش مصنوعی خنگ نیست. حالا بریم سراغ ریشه‌ی ماجرا؛ چون تا وقتی نفهمی چرا اشتباه می‌کنه، نمی‌تونی درستش کنی.

سه تا دلیل اصلی پشتِ اون جواب‌های «با اعتماد‌به‌نفسِ کامل ولی کاملاً غلط» هست:

🤖 دلیل اول: توهم (Hallucination)
هوش مصنوعی در واقع چیزی رو «بلد» نیست؛ فقط محتمل‌ترین کلمه‌ی بعدی رو حدس می‌زنه. برای همین وقتی جواب یه سؤال رو واقعاً نمی‌دونه، به‌جای اینکه بگه «نمی‌دونم»، با خونسردی یه جواب قشنگ می‌سازه که درست به نظر می‌رسه ولی از پایه غلطه. به این پدیده می‌گن «توهم» و خطرناک‌ترین نوع خطاست، چون اصلاً شک نمی‌کنی بهش.

📝 دلیل دوم: سؤالِ مبهم
قانون طلایی AI اینه: هرچی بهش بدی، همون رو پس می‌گیری.
وقتی فقط صورت سؤال رو کپی می‌کنی و می‌فرستی، بدون اینکه بگی دقیقاً چی می‌خوای و چطور جواب بده، مدل مجبوره خودش حدس بزنه منظورت چیه. نتیجه؟ یه جواب کلی و بی‌ربط.

⚙️ دلیل سوم: ابزارِ غلط برای کارِ غلط
یه مدل ضعیفِ رایگان رو برای یه سؤال سختِ استدلالیِ ارشد به کار بردن، مثل اینه که با پراید بری مسابقه‌ی فرمول یک. ابزار خوبه، ولی برای این کار ساخته نشده.

هیچ‌کدوم از این سه تا «نقصِ غیرقابل‌حل» نیستن. هر سه‌تاشون با روش درست کنترل می‌شن و دقیقاً همین کاریه که تو بقیه‌ی این سری یاد می‌گیری.

تو قسمت بعد می‌ریم سراغ مهم‌ترین سلاحت: «پرامپت مادر» — یه فرمول که خطای AI رو به حداقل می‌رسونه و جلوی توهمش رو می‌گیره. 🔥


😀 GptGate|دروازه دنیای هوش مصنوعی ⚡️

🔥 قسمت دوم | پرامپت مادر؛ سلاحی که خطای AI رو خفه می‌کنه

تو قسمت قبل فهمیدیم چرا هوش مصنوعی اشتباه می‌کنه: توهم، سؤال مبهم، ابزار غلط. حالا وقتشه دوتای اول رو با یه حرکت حل کنیم.

راز کار یه چیزه: تو نباید فقط سؤال رو بفرستی؛ باید قبلش به AI «طرز فکر کردن» رو یاد بدی.

مشکل اینه که هوش مصنوعی به‌صورت پیش‌فرض می‌خواد سریع جواب بده. ولی ما سرعت نمی‌خوایم، دقت می‌خوایم. پرامپت زیر دقیقاً همین کار رو می‌کنه: مجبورش می‌کنه آروم بشه، قدم‌به‌قدم فکر کنه، خودش رو بازبینی کنه، و از همه مهم‌تر، اگه مطمئن نبود صادقانه اعتراف کنه به‌جای اینکه جوابِ الکی بسازه.

کافیه این پرامپت رو یک بار اول چت بفرستی، بعد سؤالت رو بذاری.👇

# نقش و معیار موفقیت
تو متخصص حل سؤالات آزمونِ ایران با دقت بالا هستی. یک پاسخ «درست» پاسخی است که: (الف) با منبع مصوب درس بخواند، (ب) با استدلال گام‌به‌گام و یک بازبینیِ انتقادی تأیید شده باشد، (ج) سطح اطمینانش صادقانه اعلام شده باشد. اولویت با درستی است، نه سرعت.

# گام صفر: تشخیص حالت منبع (اول این را تعیین و اعلام کن)
- «با منبع»: کاربر نام کتاب/مؤلف/جزوه یا متن/تصویر صفحه را داده است.
- «بی‌منبع»: هیچ منبعی ارائه نشده است.

# قواعد منبع
حالت با منبع:
- پاسخ را دقیقاً بر اساس همان منبع بده، حتی اگر با دانش عمومی‌ات متفاوت باشد.
- اگر منبع با دانش عمومی تناقض دارد: اول پاسخ مطابق منبع، بعد یک خط تذکر.
- هرگز چیزی را که در منبع نیست به منبع نسبت نده. اگر یافت نشد، صریح بگو «در منبع ارائه‌شده یافت نشد».
حالت بی‌منبع:
- بر اساس معتبرترین دانش آکادمیک پاسخ بده.
- هشدار بده: «این پاسخ بر اساس دانش عمومی است؛ اگر درس منبع مصوب دارد ممکن است پاسخ کتاب فرق کند — برای دقت، منبع را بفرست.»
- هرگز وانمود نکن از منبعی نقل می‌کنی در حالی که منبعی نداری.

# قواعد بنیادین
۱. هرگز حدس نزن. اگر مطمئن نیستی، صریح بگو.
۲. به کلمات کلیدیِ صورت‌مسئله دقت ویژه کن، مخصوصاً «نادرست»، «به‌جز»، «همیشه»، «هرگز».
۳. در تستی، تمام گزینه‌ها را بررسی کن و دلیل رد هر گزینه‌ی غلط را بنویس.
۴. اعداد و فرمول‌ها را از حافظه‌ی مبهم ننویس؛ اول فرمول را بنویس بعد جایگذاری کن.

# فرایند داخلی (این سه نقش را در یک پاسخ، به‌ترتیب اجرا کن)
۱. حل‌کننده: سؤال را گام‌به‌گام تحلیل و حل کن.
۲. منتقد: حالا نقشِ یک منتقدِ سخت‌گیر را بگیر. فقط دنبال خطا بگرد، نه دفاع از پاسخ. این سه را چک کن — «آیا به سؤالِ واقعی پاسخ دادم؟ آیا محاسبه/استدلالم خطا دارد؟ آیا (در حالت با منبع) پاسخ واقعاً از منبع است نه دانش عمومی؟»
۳. نهایی‌کننده: اگر منتقد خطایی یافت، اصلاح کن؛ سپس پاسخ نهایی را ارائه بده.

# فرمت خروجی
حالت: [با منبع (+نام منبع) / بی‌منبع]
نوع سؤال: [...]
استدلال: [گام‌به‌گام]
بررسی گزینه‌ها (در تستی): [...]
نتیجه‌ی بازبینی انتقادی: [خطایی یافت شد و اصلاح شد / تأیید شد]
پاسخ نهایی: [صریح / گزینه]
سطح اطمینان: [بالا / متوسط / پایین + دلیل]

# دستور نهایی
مهم‌ترین قانون‌ها را فراموش نکن: بدون منبع چیزی به منبع نسبت نده، و اگر مطمئن نیستی صادقانه اعلام کن. حالا منتظر سؤال من باش.

همین! حالا هر سؤال امتحانی‌ای بفرستی، AI به‌جای یه جوابِ سرسری، مثل یه استاد دقیق برات تحلیلش می‌کنه و اگه جایی شک داشته باشه، خودش بهت می‌گه.

تو قسمت بعد یه قدم جلوتر می‌ریم: جنگ مدل های رایگان!


😀 GptGate|دروازه دنیای هوش مصنوعی ⚡️

🏆 قسمت سوم| جنگ مدل‌های رایگان؛ کدوم برای درس بهتره؟

تا اینجا پرامپت مادر رو ساختیم. ولی بهترین پرامپت هم روی مدلِ ضعیف محدود می‌مونه. پس سؤال بعدی: بین مدل‌های رایگانِ امروز، کدوم واقعاً برای درس می‌ارزه؟
✔️ رفتیم سراغ بنچمارک‌های روز.

اول یه چیزِ مهم — MMLU چیه؟

یه «امتحانِ تستیِ غول‌پیکر» با ۱۶هزار سؤال در ۵۷ موضوع (ریاضی، حقوق، پزشکی، تاریخ و...). یعنی نزدیک‌ترین آزمون به همون کاری که ما می‌خوایم بکشیم. نکته اینه که الان همه‌ی مدل‌های قوی نزدیکِ هم و بالای ۸۷٪ می‌زنن و این آزمون «اشباع» شده — برای همین برای تفکیکِ واقعی سراغ آزمون‌های سخت‌ترِ علمی (GPQA) هم می‌ریم.

حالا رتبه‌بندی (نمره‌ی هوشِ کلی + MMLU) 👇

‏🥇 GPT-5.5 — هوش ۶۰.۲ | MMLU حدود ۹۲٪
باهوش‌ترینِ کل. برای استدلال عمومی و سؤال‌هایی که عکس و متن قاطی‌ان، مطمئن‌ترین انتخابه.

‏🥈 Gemini 3.1 Pro — هوش ۵۷.۲ | MMLU-Pro حدود ۹۱٪
قهرمان استدلال علمی؛ روی GPQA نزدیک ۹۴٪ و صدرنشینه. برای علوم پایه و استدلال سنگین یه غوله.

‏🥉 Qwen 3.7 Max — هوش ۵۶.۶ | MMLU-Pro ۸۹.۶٪ (صدرِ این آزمون)
نمره‌اش بالاست، ولی برگ برنده‌اش اینه که روی زبان‌های غیرانگلیسی، یعنی فارسی، معمولاً بهتر از رتبه‌ی جهانیش ظاهر می‌شه.

‏⚡️ Gemini 3.5 Flash — هوش ۵۵.۳ | MMLU-Pro حدود ۸۹٪
سریع‌ترینِ جمع و عکس رو خوب می‌خونه. برای وقتی که فقط می‌خوای عکسِ صفحه‌ی کتاب رو بفرستی و سریع جواب بگیری، عالیه.

‏🧮 DeepSeek V4 Pro — هوش ۵۲ | MMLU-Pro ۸۷.۵٪
روی ریاضی و کدنویسی یکی از قوی‌ترین‌هاست و رایگانش هم سخاوتمنده. اگه رشته‌ات حسابی ریاضی داره، حتماً امتحانش کن.

⭐️ ولی یه نکته که هیچ‌کس بهت نمی‌گه: تمام این رتبه‌ها بر اساس آزمون‌های انگلیسی‌ان. هیچ‌کدوم نمی‌گن این مدل‌ها روی سؤالِ ارشدِ فارسی واقعاً چطورن.

برای همین، خودمون داریم همین مدل‌ها رو با پرامپت مادر روی سؤالات واقعیِ ارشد فارسی تست می‌کنیم. نتیجه — که ممکنه غافلگیرت کنه — تو قسمت بعد. 📊
😀 GptGate|دروازه دنیای هوش مصنوعی ⚡️

یک سری نکته ها درباره بنچمارک اولیه که انجام دادیم

ما مستقیم pdf آزمون رو به مدل ها دادیم و سوال هارو تک تک نفرستادیم، ممکنه دلیل اینکه بعضی مدل‌ها جواب هارو خوب ندادن، همین باشه، دلیل اینکه توی بنچمارک اولیه مدل‌های Qwen و Deepseek نیستن هم همینه که اصلا نمی‌تونن pdf هارو درست بخونن.(البته من خودم خیلی از مدل Qwen 3.7 خوشم میاد و بعدا بیشتر درباره کاربرد‌هاش براتون پست میزاریم).

گوگل توی بنچمارک های بین المللی هم بیشترین نمره رو توی ازمون های مربوط به علوم داره و چون روی داده های گوگل اموزش دیده بهترین درک رو از زبان فارسی داره و خیلی فارسی رو بهتر می‌نویسه.

دومین نکته درباره گوگل اینه که توی تبدیل کردن pdf های فارسی به متن ( هم اسکن شده هم متنی) خارق‌العاده است و اگه کار ترجمه می‌کنید و میخواید pdf هارو اول به متن تبدیل کنید بعد بدید به مدل های دیگه بهترین مدل برای این کاره و توی مقاله نویسی هم خیلی به درد میخوره.

نکته جالب برای خودم فرق بین gpt 5.5 که توی اپلیکیشن و سایت می‌گیرید با gpt 5.5 توی اپ کدکس بود و فکر میکنم دلیلش احتمالا این باشه که مدل سایت طوری تنظیم شده که جوابای کوتاه تر و آبکی تری بده که زیاد توکن مصرف نکنه بخاطر یک میلیارد کاربر چت جی پی تی ( البته با تمام این سیاست‌ها بازم ممکنه OpenAI ورشکست بشه).

کلاد واقعا برام ناامید کننده بود، البته که به نظرم خیلی از چیز‌هایی که الان درباره کلاد می‌بینید مارکتینگه و حتی توی بنچمارک‌ها اونقدری با کدکس فاصله نداره که تفاوت خیلی زیادی ایجاد کنه و اگه درست از مدل های دیگه استفاده کنید، هزینه کمتری بهتون تحمیل میشه و لازم نیست با ترس و لرز از کلاد استفاده کنید. (البته پیشنهاد ما برای کسایی که کار حرفه‌ای می‌کنن اینه که خودشون رو به یک مدل زنجیر نکنن و از همه ابزار ها استفاده کنن).

ولی ما دوباره تک تک سوال هارو به کلاد و چت و دیپ سیک و Qwen میدیم که ببینیم چه نتیجه‌ای میدن.
برنامه آیندمون اینه که کنکور های حقوق، زیست، شیمی، پزشکی رو هم بنچمارک بگیریم و براتون یک لیست کامل از نتایج واقعی هوش مصنوعی‌ها برای فارسی‌ زبان‌ها بزاریم .
اگه آزمون خاصی مد نظرتونه هم برامون کامنت کنید.

اگر توی این زمینه تخصص دارید خوشحال میشیم بهمون پیام بدید و نظرات و پیشنهادات و انتقاداتتون رو باهامون اشتراک بزارید.

😀 GptGate|دروازه دنیای هوش مصنوعی ⚡️

🤖 چرا اسم مدل‌های Claude اینقدر عجیبه؟

‏Haiku، Sonnet، Opus... شاید با خودت گفتی این اسم‌ها از کجا اومدن؟ 🤔

جواب جالبه:
تیم Anthropic (سازندهٔ Claude) برای نام‌گذاری مدل‌هاش رفته سراغ دنیای ادبیات و هنر. منطقش هم ساده‌ست؛ هرچی فرم هنری بزرگ‌تر و پرحجم‌تر باشه، مدل قوی‌تره!

🍃 هایکو (Haiku)
کوتاه‌ترین فرم شعری ژاپنیه، فقط چند کلمه. پس Haiku سریع‌ترین و سبک‌ترین مدله؛ مناسب کارهای ساده و فوری.

📜 سونت (Sonnet)
همون غزل خودمونه، یه فرم متوسط و ساختارمند. Sonnet مدل متعادله؛ بین سرعت و قدرت تعادل برقرار می‌کنه و برای بیشتر کارها عالیه.

🎼 اوپوس (Opus)
تو موسیقی کلاسیک به «اثر بزرگ» می‌گن Opus. این یکی از قوی‌ترین مدل‌هاست؛ مخصوص کارهای پیچیده و سنگین.

📖 فِیبل (Fable)
به معنای «افسانه»! این تازه‌ترین و پیشرفته‌ترین ردهٔ عمومی Claude محسوب می‌شه و حتی یه پله بالاتر از Opus قرار می‌گیره. اولین مدل از نسل پنجم Claude هم همینه.

🏛 میثوس (Mythos)
یعنی «اسطوره»؛ بالاترین و قدرتمندترین ردهٔ Claude.

خود اسم «Claude» هم احتمالاً به افتخار کلود شانون انتخاب شده؛ کسی که پدر «نظریه اطلاعات» محسوب می‌شه و پایه‌های دنیای دیجیتال امروز رو ساخت.

😀 GptGate|دروازه دنیای هوش مصنوعی ⚡️

شاید براتون سوال باشه چرا مدل جدید انتروپیک از دسترس خارج شد، یکی از دلایلش این بوده و اینکه چند شرکت به دولت آمریکا گزارش دادن که میتونن این مدل رو jailbreak کنن.

🚨 ادعای جیل‌بریک مدل جدید Claude Fable 5

یک پژوهشگر امنیتی (با نام مستعار Pliny the Liberator) ادعا کرده که توانسته سدهای امنیتی مدل تازه منتشرشده Claude Fable 5 را با تکنیک Multi-Agent Prompting بشکند و محدودیت‌های آن را دور بزند.

ادعای هکر: استخراج پرامپت سیستمی (System Prompt) و وادار کردن مدل به تولید محتوا در زمینه‌های به شدت ممنوعه مثل حملات سایبری و تسلیحات شیمیایی.
پاسخ Anthropic: آن‌ها این نفوذ را به عنوان یک جیل‌بریک کامل قبول ندارند؛ استدلالشان این است که مدل فقط درگیر مکالمه شده و هیچ دستورالعمل کاربردی و خطرناکی (مثل کدهای واقعی بدافزار) تولید نکرده است.
نحوه نفوذ: استفاده از تعاملات زنجیره‌ایِ چند ایجنت هوش مصنوعی برای تغییر تدریجی مسیر مکالمه و فرسایش لایه‌های نرم‌افزاریِ امتناع مدل (Refusal Logic).