TechMind Academy
🪙 Fable 5 و Mythos 5: دو روی یک سکه شاید جالبترین بخش این انتشار این باشه که Fable 5 و Mythos 5 در واقع یک مدل واحد هستند با یک تفاوت اساسی: لایههای ایمنی. Fable 5: نسخه عمومی، سیستمهای کنترلی فعال، برای همه کاربران. اگه کاربر درخواست حساسی بده (امنیت…
خروجی ۵۰ دلاره !!!!!!!! این خیلی زیاده!!!!! نسبت به opus 4.8 و حتی مدلهای ۱.۲ دلاری اصلا در سطح انترپرایز نمیشه سمتش رفت!
فعلا تو Artificial Analysis رتبه ۱ رو تو آزمون GDPval-AA که عملکرد ایجنتها رو در تسک های واقعی برسی میکنه گرفته. ولی اختلافش با اوپوس ۴.۸ و جی پی تی ۵.۵ خیلی زیاد نیست.
@TechMindEdu
@TechMindEdu
قبلا هم گفتم که Artificial analysis بنچمارک خوبی نیست باید صبر کرد Deep SWE بیاد. ولی بالاترین سطح عملکرد در کد زدن و در هوشمند بودن داره. طبق این بنچمارک اختلاف واقعا زیاد نیست.
هنوز خیلی از تستهایی که قبلا صحبتش رو کردیم روش انجام نشده . شاید به زودی مدل Haiku به طور کامل حذف شه.
من واقعا توصیه میکنم این مقاله رو بخونید. بخصوص اگر صاحب شرکت هستید و میخواهید هوش مصنوعی رو تو فرآیند شرکت ادغام کنین. برخلاف تصور هزینههایی که برای هوش مصنوعی میشه در سطح انترپرایز غیر قابل کنترل خواهد بود.
این صحبتا به معنی این نیست که هوش مصنوعی بده، بیشتر به این معنیه که هوش مصنوعی برای اینکه تبدیل به یه صنعت بشه هنوز مسیر زیادی در پیش داره. و یکی از مهمترین نکاتش کاهش هزینه است.
https://zyberis.com/blog/ai-opinion/ai-too-expensive-analysis/
@TechMindEdu
این صحبتا به معنی این نیست که هوش مصنوعی بده، بیشتر به این معنیه که هوش مصنوعی برای اینکه تبدیل به یه صنعت بشه هنوز مسیر زیادی در پیش داره. و یکی از مهمترین نکاتش کاهش هزینه است.
https://zyberis.com/blog/ai-opinion/ai-too-expensive-analysis/
@TechMindEdu
👍2
📜 داریو آمودئی هشدار داد: سیاستگذاری در عصر رشد نمایی AI
داریو آمودئی (مدیرعامل Anthropic) مقالهای مهم منتشر کرده با عنوان «سیاستگذاری در برابر رشد نمایی هوش مصنوعی». میگه رابطه AI با نهادهای سیاسی امروز شبیه هابیتهاییست که میخوان درختی به اسم تریبِرد رو بیدار کنن — ولی اون درخت یه روز طول میکشه تا به یه درخت دیگه سلام کنه!
🧩 AI تو ۴ سال از صفر کدنویسی به جایی رسیده که بخش عمده کدها رو خودش میزنه. ولی قانونگذارها هنوز تو همون کندی سابق هستن.
🔗 مقاله کامل در زایبریس
داریو آمودئی (مدیرعامل Anthropic) مقالهای مهم منتشر کرده با عنوان «سیاستگذاری در برابر رشد نمایی هوش مصنوعی». میگه رابطه AI با نهادهای سیاسی امروز شبیه هابیتهاییست که میخوان درختی به اسم تریبِرد رو بیدار کنن — ولی اون درخت یه روز طول میکشه تا به یه درخت دیگه سلام کنه!
🧩 AI تو ۴ سال از صفر کدنویسی به جایی رسیده که بخش عمده کدها رو خودش میزنه. ولی قانونگذارها هنوز تو همون کندی سابق هستن.
🔗 مقاله کامل در زایبریس
🎯 ۵ پیشنهاد کلیدی آمودئی:
۱️⃣ تنظیمگری ایمنی — مدلهای قوی باید مثل FAA پیش از انتشار توسط نهاد مستقل آزمایش بشن (امنیت سایبری، سلاحهای زیستی، خطر خروج از کنترل)
۲️⃣ اقتصاد و مالیات — مالیات بر شرکتهای AI + درآمد پایه همگانی (UBI) برای حمایت از نیروی کار
۳️⃣ تسریع پزشکی — اصلاح FDA تا بتونه با سرعت انقلاب دارویی AI همگام بشه
۴️⃣ آزادیهای مدنی — جلوگیری از تبدیل AI به ابزار کنترل استبدادی
۵️⃣ ائتلاف دموکراسیها — ائتلاف جهانی برای به اشتراکگذاری تراشهها و مدیریت خطرات
🔮 آمودئی میگه برای اولینبار افکار عمومی، سیاستگذاران و شرکتهای فناوری روی ضرورت اقدام جمعی متحد شدن. این همون لحظهایست که تریبِرد در حال بیدار شدنه — اما نباید اجازه داد این نگرانی به یه موضوع تبلیغاتی تبدیل بشه.
🔗 منبع: زایبریس
۱️⃣ تنظیمگری ایمنی — مدلهای قوی باید مثل FAA پیش از انتشار توسط نهاد مستقل آزمایش بشن (امنیت سایبری، سلاحهای زیستی، خطر خروج از کنترل)
۲️⃣ اقتصاد و مالیات — مالیات بر شرکتهای AI + درآمد پایه همگانی (UBI) برای حمایت از نیروی کار
۳️⃣ تسریع پزشکی — اصلاح FDA تا بتونه با سرعت انقلاب دارویی AI همگام بشه
۴️⃣ آزادیهای مدنی — جلوگیری از تبدیل AI به ابزار کنترل استبدادی
۵️⃣ ائتلاف دموکراسیها — ائتلاف جهانی برای به اشتراکگذاری تراشهها و مدیریت خطرات
🔮 آمودئی میگه برای اولینبار افکار عمومی، سیاستگذاران و شرکتهای فناوری روی ضرورت اقدام جمعی متحد شدن. این همون لحظهایست که تریبِرد در حال بیدار شدنه — اما نباید اجازه داد این نگرانی به یه موضوع تبلیغاتی تبدیل بشه.
🔗 منبع: زایبریس
📜 تحلیل هزینههای سرسامآور هوش مصنوعی — چرا مدل اقتصادی فعلی پایدار نیست
اد زیرون (Ed Zitron)، روزنامهنگار حوزه فناوری، در مقالهای جنجالی با دادههای مالی دقیق نشان میدهد که هزینههای صنعت هوش مصنوعی به سطحی رسیده که برای هیچکس — از غولهای فناوری گرفته تا استارتآپها — قابل توجیه نیست.
🧩 نگاه کلان: مایکروسافت، گوگل، آمازون و متا در ۳ سال گذشته بیش از ۸۰۰ میلیارد دلار روی زیرساخت هوش مصنوعی سرمایهگذاری کردهاند و برنامه دارند تا ۷۰۰ میلیارد دلار دیگر در ۲۰۲۶ و یک تریلیون دلار در ۲۰۲۷ اضافه کنند.
🎯 برای اینکه این سرمایهگذاریها فقط به نقطه سر به سر برسد، این شرکتها باید حداقل ۳ تریلیون دلار درآمد صرفاً از هوش مصنوعی تولید کنند — در حالی که مجموع درآمد سالانه هر چهار شرکت حدود ۱٫۶ تریلیون دلار است.
🔮 سوال اصلی زیرون: اگر تقاضای عظیمی برای محصولات هوش مصنوعی وجود داشت، چرا این شرکتها در گزارشهای مالی خود بهوضوح از درآمدهای هوش مصنوعی نام نمیبرند؟
🔗 متن کامل در زایبریس
اد زیرون (Ed Zitron)، روزنامهنگار حوزه فناوری، در مقالهای جنجالی با دادههای مالی دقیق نشان میدهد که هزینههای صنعت هوش مصنوعی به سطحی رسیده که برای هیچکس — از غولهای فناوری گرفته تا استارتآپها — قابل توجیه نیست.
🧩 نگاه کلان: مایکروسافت، گوگل، آمازون و متا در ۳ سال گذشته بیش از ۸۰۰ میلیارد دلار روی زیرساخت هوش مصنوعی سرمایهگذاری کردهاند و برنامه دارند تا ۷۰۰ میلیارد دلار دیگر در ۲۰۲۶ و یک تریلیون دلار در ۲۰۲۷ اضافه کنند.
🎯 برای اینکه این سرمایهگذاریها فقط به نقطه سر به سر برسد، این شرکتها باید حداقل ۳ تریلیون دلار درآمد صرفاً از هوش مصنوعی تولید کنند — در حالی که مجموع درآمد سالانه هر چهار شرکت حدود ۱٫۶ تریلیون دلار است.
🔮 سوال اصلی زیرون: اگر تقاضای عظیمی برای محصولات هوش مصنوعی وجود داشت، چرا این شرکتها در گزارشهای مالی خود بهوضوح از درآمدهای هوش مصنوعی نام نمیبرند؟
🔗 متن کامل در زایبریس
⚠️ وابستگی خطرناک به دو شرکت زیانده
یکی از نکات کمتر بحثشده مقاله زیرون: دستکم ۷۰٪ از توان محاسباتی مایکروسافت، گوگل و آمازون به دو شرکت اوپنایآی (OpenAI) و Anthropic اختصاص دارد.
یعنی بزرگترین پروژه سرمایهای تاریخ فناوری، به دو استارتآپی وابسته است که سالانه میلیاردها دلار ضرر میدهند.
📊 دادههای کلیدی:
• مجموع RPOهای مایکروسافت با قرارداد ۲۵۰ میلیارد دلاری اوپنایآی و ۳۰ میلیارد دلاری Anthropic از ۳۹۲ به ۶۲۵ میلیارد دلار جهش کرد
• بیش از ۵۰٪ از «باقیمانده تعهدات عملکردی» (RPO) سه غول ابری — یعنی قراردادهایی که درآمد آینده آنها را تضمین میکند — دقیقاً از همین دو شرکت تأمین میشود
زیرون میگوید: اگر واقعاً تقاضای عظیمی برای محاسبات هوش مصنوعی وجود داشت، صدها شرکت دیگر هم در این قراردادها سهیم میشدند.
🔗 متن کامل در زایبریس
یکی از نکات کمتر بحثشده مقاله زیرون: دستکم ۷۰٪ از توان محاسباتی مایکروسافت، گوگل و آمازون به دو شرکت اوپنایآی (OpenAI) و Anthropic اختصاص دارد.
یعنی بزرگترین پروژه سرمایهای تاریخ فناوری، به دو استارتآپی وابسته است که سالانه میلیاردها دلار ضرر میدهند.
📊 دادههای کلیدی:
• مجموع RPOهای مایکروسافت با قرارداد ۲۵۰ میلیارد دلاری اوپنایآی و ۳۰ میلیارد دلاری Anthropic از ۳۹۲ به ۶۲۵ میلیارد دلار جهش کرد
• بیش از ۵۰٪ از «باقیمانده تعهدات عملکردی» (RPO) سه غول ابری — یعنی قراردادهایی که درآمد آینده آنها را تضمین میکند — دقیقاً از همین دو شرکت تأمین میشود
زیرون میگوید: اگر واقعاً تقاضای عظیمی برای محاسبات هوش مصنوعی وجود داشت، صدها شرکت دیگر هم در این قراردادها سهیم میشدند.
🔗 متن کامل در زایبریس
💰 اقتصاد هولناک آزمایشگاههای هوش مصنوعی
Anthropic و اوپنایآی هر دو با اقتصاد وحشتناکی دست و پنجه نرم میکنند. زیرون به یک سند مهم اشاره میکند:
🗂️ اظهارنامه سوگندخورده کریشنا رائو، مدیر مالی Anthropic:
• درآمد مارس ۲۰۲۶: بیش از ۵ میلیارد دلار
• هزینه استنتاج و آموزش مدلها: ۱۰ میلیارد دلار
• یعنی به ازای هر ۱ دلار درآمد، ۲ دلار فقط صرف هزینه محاسباتی شده — قبل از حقوق کارمندان و برق!
📉 روند نزولی:
• حاشیه سود Anthropic در ۲۰۲۵: ۴۰٪ (۱۰٪ پایینتر از پیشبینی)
• حاشیه سود اوپنایآی: از ۴۰٪ در ۲۰۲۴ به ۳۳٪ در ۲۰۲۵
داریو آمودی، مدیرعامل Anthropic در این باره میگوید: «اگر قرار باشد یک تریلیون دلار محاسبات بخرم و درآمد من ۸۰۰ میلیارد دلار باشد، هیچ نیرویی روی زمین نمیتواند جلوی ورشکستگی من را بگیرد.»
پرسش زیرون: اگر استنتاج واقعاً سودآور است، چرا این شرکتها هر چند ماه یکبار دهها میلیارد دلار تأمین مالی میکنند؟
🔗 متن کامل در زایبریس
Anthropic و اوپنایآی هر دو با اقتصاد وحشتناکی دست و پنجه نرم میکنند. زیرون به یک سند مهم اشاره میکند:
🗂️ اظهارنامه سوگندخورده کریشنا رائو، مدیر مالی Anthropic:
• درآمد مارس ۲۰۲۶: بیش از ۵ میلیارد دلار
• هزینه استنتاج و آموزش مدلها: ۱۰ میلیارد دلار
• یعنی به ازای هر ۱ دلار درآمد، ۲ دلار فقط صرف هزینه محاسباتی شده — قبل از حقوق کارمندان و برق!
📉 روند نزولی:
• حاشیه سود Anthropic در ۲۰۲۵: ۴۰٪ (۱۰٪ پایینتر از پیشبینی)
• حاشیه سود اوپنایآی: از ۴۰٪ در ۲۰۲۴ به ۳۳٪ در ۲۰۲۵
داریو آمودی، مدیرعامل Anthropic در این باره میگوید: «اگر قرار باشد یک تریلیون دلار محاسبات بخرم و درآمد من ۸۰۰ میلیارد دلار باشد، هیچ نیرویی روی زمین نمیتواند جلوی ورشکستگی من را بگیرد.»
پرسش زیرون: اگر استنتاج واقعاً سودآور است، چرا این شرکتها هر چند ماه یکبار دهها میلیارد دلار تأمین مالی میکنند؟
🔗 متن کامل در زایبریس
🏢 مشتریان هم توان پرداخت ندارند — داستان زیلو
شاید مهمترین بخش مقاله: مشتریان بزرگ هم از پس هزینهها برنمیآیند.
• شرکت Uber و ServiceNow: بودجه سالانه توکن API خود را در عرض چند ماه مصرف میکنند
• شرکت Salesforce: مجموع ۳۰۰ میلیون دلار در ۲۰۲۶ برای توکنهای Anthropic
• شرکت Stripe: روزانه ۹۴ هزار دلار (۲٫۸ میلیون دلار در ماه) توکن میسوزاند
• گلدمن ساکس: هزینههای هوش مصنوعی در برخی شرکتها به ۱۰٪ از کل هزینههای نیروی انسانی رسیده
🧪 مطالعه موردی زیلو (Zillow):
این شرکت املاکی در سه ماه اول ۲۰۲۶ بیش از ۱ میلیون دلار روی AI هزینه کرد و پیشبینی میشود تا پایان سال به ۷-۱۰ میلیون دلار برسد — حدود ۵۰٪ از کل سود خالص ۲۰۲۵.
نتیجه عجیب: مهندسان زیلو تشویق میشوند برای همه چیز از AI استفاده کنند. تعداد کدهای نیازمند بازبینی انسانی ۵۰٪ افزایش یافته و بار بازبینی کد ۲۹ هزار ساعت در ماه بیشتر شده. یعنی هر مهندس ۱۹ ساعت کار اضافی فقط برای بررسی کدهای AI!
کارمندان زیلو در شبکه Blind از تبدیل شدن کدهای شرکت به «آشغال هوش مصنوعی» شکایت دارند.
🔗 متن کامل در زایبریس
شاید مهمترین بخش مقاله: مشتریان بزرگ هم از پس هزینهها برنمیآیند.
• شرکت Uber و ServiceNow: بودجه سالانه توکن API خود را در عرض چند ماه مصرف میکنند
• شرکت Salesforce: مجموع ۳۰۰ میلیون دلار در ۲۰۲۶ برای توکنهای Anthropic
• شرکت Stripe: روزانه ۹۴ هزار دلار (۲٫۸ میلیون دلار در ماه) توکن میسوزاند
• گلدمن ساکس: هزینههای هوش مصنوعی در برخی شرکتها به ۱۰٪ از کل هزینههای نیروی انسانی رسیده
🧪 مطالعه موردی زیلو (Zillow):
این شرکت املاکی در سه ماه اول ۲۰۲۶ بیش از ۱ میلیون دلار روی AI هزینه کرد و پیشبینی میشود تا پایان سال به ۷-۱۰ میلیون دلار برسد — حدود ۵۰٪ از کل سود خالص ۲۰۲۵.
نتیجه عجیب: مهندسان زیلو تشویق میشوند برای همه چیز از AI استفاده کنند. تعداد کدهای نیازمند بازبینی انسانی ۵۰٪ افزایش یافته و بار بازبینی کد ۲۹ هزار ساعت در ماه بیشتر شده. یعنی هر مهندس ۱۹ ساعت کار اضافی فقط برای بررسی کدهای AI!
کارمندان زیلو در شبکه Blind از تبدیل شدن کدهای شرکت به «آشغال هوش مصنوعی» شکایت دارند.
🔗 متن کامل در زایبریس
🔍 چالش اندازهگیری ارزش واقعی — حباب است یا چرخه طبیعی؟
زیرون به یک مسئله بنیادین اشاره میکند: اساساً نمیتوان بازگشت سرمایه در هزینههای توکن هوش مصنوعی را به طور دقیق اندازهگیری کرد.
❓ چند توکن برای انجام یک وظیفه مشخص لازم است؟ این عدد در مدلهای مختلف فرق میکند. هر LLM با یک پرامپت یکسان میتواند خروجی متفاوت بدهد. برای اندازهگیری دقیق باید هر وظیفه را حداقل ۱۰ بار تکرار کرد.
زیرون میگوید: اگر نتوان تعداد توکن لازم را پیشبینی کرد، «هر بودجه توکنی مزخرف است.»
⚖️ تحلیل نهایی:
او این وضعیت را «عصر احمق تجاری» (The Era of the Business Idiot) مینامد: مدیرانی که فناوری را بدون درک پیامدهای مالی پذیرفتهاند.
اما هوش مصنوعی میتواند مسیر کاهش هزینه را طی کند — مثل هر فناوری زیرساختی دیگر. سوال واقعی: این حباب داتکام دیگری است یا سرمایهگذاری طبیعی برای آینده؟
پاسخ در گزارشهای مالی ۶ ماه آینده مشخص میشود.
🔗 متن کامل در زایبریس
زیرون به یک مسئله بنیادین اشاره میکند: اساساً نمیتوان بازگشت سرمایه در هزینههای توکن هوش مصنوعی را به طور دقیق اندازهگیری کرد.
❓ چند توکن برای انجام یک وظیفه مشخص لازم است؟ این عدد در مدلهای مختلف فرق میکند. هر LLM با یک پرامپت یکسان میتواند خروجی متفاوت بدهد. برای اندازهگیری دقیق باید هر وظیفه را حداقل ۱۰ بار تکرار کرد.
زیرون میگوید: اگر نتوان تعداد توکن لازم را پیشبینی کرد، «هر بودجه توکنی مزخرف است.»
⚖️ تحلیل نهایی:
او این وضعیت را «عصر احمق تجاری» (The Era of the Business Idiot) مینامد: مدیرانی که فناوری را بدون درک پیامدهای مالی پذیرفتهاند.
اما هوش مصنوعی میتواند مسیر کاهش هزینه را طی کند — مثل هر فناوری زیرساختی دیگر. سوال واقعی: این حباب داتکام دیگری است یا سرمایهگذاری طبیعی برای آینده؟
پاسخ در گزارشهای مالی ۶ ماه آینده مشخص میشود.
🔗 متن کامل در زایبریس
🔴 چرا هوش مصنوعی جایگزین برنامهنویسها نمیشه؟
این سوال رو دو ساله هر روز میشنویم. دو محقق پرینستون توی اولین مقاله از یه مجموعه، جواب جالبی دارن: «مدل ساندویچی تصمیم، اجرا، تحویل».
هوش مصنوعی فقط لایه وسط (اجرا) رو فشرده میکنه — لایههای تصمیم و تحویل هنوز عمیقاً انسانیان.
🧵 ادامه داره...
🔗 خواندن متن کامل در زایبریس
@TechMindEdu
این سوال رو دو ساله هر روز میشنویم. دو محقق پرینستون توی اولین مقاله از یه مجموعه، جواب جالبی دارن: «مدل ساندویچی تصمیم، اجرا، تحویل».
هوش مصنوعی فقط لایه وسط (اجرا) رو فشرده میکنه — لایههای تصمیم و تحویل هنوز عمیقاً انسانیان.
🧵 ادامه داره...
🔗 خواندن متن کامل در زایبریس
@TechMindEdu
🔍 AI Washing: وقتی شرکتها تعدیل نیرو رو به پای هوش مصنوعی مینویسن
سه نمونه از ۲۰۲۶:
• بلاک (جک دورسی): ۴۰۰۰ نفر تعدیل. گفت AI «شیوه جدید کار». حقیقت: فشار مالی شدید بعد از ۳ برابر شدن نیرو تو پاندمی
• اسنپ: ۱۰۰۰ نفر. ادعای ۶۵٪ کد AI. حقیقت: فشار سرمایهگذار فعال برای کاهش هزینه
• اینتوئیت: ۳۰۰۰ نفر. مدیرعامل مستقیماً تکذیب کرد — ربطی به AI نداشت
🔗 خواندن متن کامل در زایبریس
@TechMindEdu
سه نمونه از ۲۰۲۶:
• بلاک (جک دورسی): ۴۰۰۰ نفر تعدیل. گفت AI «شیوه جدید کار». حقیقت: فشار مالی شدید بعد از ۳ برابر شدن نیرو تو پاندمی
• اسنپ: ۱۰۰۰ نفر. ادعای ۶۵٪ کد AI. حقیقت: فشار سرمایهگذار فعال برای کاهش هزینه
• اینتوئیت: ۳۰۰۰ نفر. مدیرعامل مستقیماً تکذیب کرد — ربطی به AI نداشت
🔗 خواندن متن کامل در زایبریس
@TechMindEdu
🧠 مدل ساندویچی: چرا کدنویسی هرگز گلوگاه نبوده
سه لایه کار مهندس نرمافزار:
۱. تصمیم — چی ساخته بشه، نیازمندیها
۲. اجرا — نوشتن کد ← جایی که AI Agentها میدرخشند
۳. تحویل — تست، ادغام، نگهداری
تحقیق روی ۱۰۰K توسعهدهنده گیتهاب: خطوط کد ۸ برابر شد، اما releases فقط ۳۰٪ افزایش. لایه اجرا فشرده شده، دو لایه دیگه انسانی موندن.
🔗 خواندن متن کامل در زایبریس
@TechMindEdu
سه لایه کار مهندس نرمافزار:
۱. تصمیم — چی ساخته بشه، نیازمندیها
۲. اجرا — نوشتن کد ← جایی که AI Agentها میدرخشند
۳. تحویل — تست، ادغام، نگهداری
تحقیق روی ۱۰۰K توسعهدهنده گیتهاب: خطوط کد ۸ برابر شد، اما releases فقط ۳۰٪ افزایش. لایه اجرا فشرده شده، دو لایه دیگه انسانی موندن.
🔗 خواندن متن کامل در زایبریس
@TechMindEdu
🎸 Vibe Coding یا 🏗️ Agentic Engineering؟
• کدنویسی حسی: کاربر به AI میگه چی میخواد، خروجی رو چک نمیکنه
• مهندسی ایجنتی: مهندس حرفهای از AI بهعنوان ابزار استفاده میکنه، کنترل نهایی با خودش
فقط ۴۴٪ کد تولیدی AI commit میشه. کدهای vibe-coding ۹ برابر آسیبپذیری بیشتر دارن.
🔗 خواندن متن کامل در زایبریس
@TechMindEdu
• کدنویسی حسی: کاربر به AI میگه چی میخواد، خروجی رو چک نمیکنه
• مهندسی ایجنتی: مهندس حرفهای از AI بهعنوان ابزار استفاده میکنه، کنترل نهایی با خودش
فقط ۴۴٪ کد تولیدی AI commit میشه. کدهای vibe-coding ۹ برابر آسیبپذیری بیشتر دارن.
🔗 خواندن متن کامل در زایبریس
@TechMindEdu
📈 پیشبینی غیرمنتظره: شاید تعداد برنامهنویسها بیشتر هم بشه
«پارادوکس جونز» توی اقتصاده: وقتی چیزی ارزانتر بشه، مردم بیشتر میخرن. از ۱۹۵۰ تعداد برنامهنویسها از صفر به میلیونها رسیده.
کشاورزی رو با AI مقایسه نکنید — کالری مصرفی انسان محدوده، تقاضا برای نرمافزار نامحدوده. خودروهای مدرن ۱۰۰ میلیون خط کد اجرا میکنن. این فقط اولشه.
🔗 خواندن متن کامل در زایبریس
@TechMindEdu
«پارادوکس جونز» توی اقتصاده: وقتی چیزی ارزانتر بشه، مردم بیشتر میخرن. از ۱۹۵۰ تعداد برنامهنویسها از صفر به میلیونها رسیده.
کشاورزی رو با AI مقایسه نکنید — کالری مصرفی انسان محدوده، تقاضا برای نرمافزار نامحدوده. خودروهای مدرن ۱۰۰ میلیون خط کد اجرا میکنن. این فقط اولشه.
🔗 خواندن متن کامل در زایبریس
@TechMindEdu