آنتروپیک مدل جدید Claude Haiku 5.5 رو منتشر کرد
ارزانترین، سریعترین و قویترین مدل کوچک Anthropic تا امروز.
✅ حدود ۷۵٪ ارزانتر از نسخه قبلی
✅ قیمت از ۰.۱۰ دلار برای هر میلیون توکن ورودی
✅ کانتکس: ۱ میلیون توکن
✅ مناسب کارهای پرحجم مثل خلاصهسازی، پشتیبانی زنده و subagent
سومین مدل خانواده Claude 5.5 در کمتر از یک ماه
منبع
کارت مدل
@TheDeepTech
ارزانترین، سریعترین و قویترین مدل کوچک Anthropic تا امروز.
✅ حدود ۷۵٪ ارزانتر از نسخه قبلی
✅ قیمت از ۰.۱۰ دلار برای هر میلیون توکن ورودی
✅ کانتکس: ۱ میلیون توکن
✅ مناسب کارهای پرحجم مثل خلاصهسازی، پشتیبانی زنده و subagent
سومین مدل خانواده Claude 5.5 در کمتر از یک ماه
منبع
کارت مدل
@TheDeepTech
❤2
قوانین حریم خصوصی مثل GDPR بر این فرض ساده استوارند که داده شخصی در یک پایگاه داده ذخیره شده و شرکت میتواند آن را پیدا و حذف کند. این فرض درباره دیتابیسهای معمولی درست است، اما وقتی همان داده برای آموزش یک LLM استفاده شده باشد دیگر کار نمیکند. مدلها اطلاعات را مثل رکورد نگه نمیدارند؛ داده در میان میلیاردها پارامتر پخش میشود و نمیتوان سهم یک فرد خاص را جدا کرد یا حذف تمیزی انجام داد.
راهحلهای موجود گران و ناقصاند. آموزش کامل مدل از صفر و بدون داده آن فرد تنها راهی است که از نظر قانونی قابل دفاع به نظر میرسد، ولی هزینهاش میلیونها دلار و هفتهها محاسبات است. روشی به نام machine unlearning هم تلاش میکند تأثیر داده خاص را بدون آموزش مجدد کم کند، اما تحقیقات نشان میدهد این روش تقریبی است و اثبات کامل حذف هنوز مسئلهای حلنشده است.
بسیاری از شرکتها فعلاً داده شخصی را داخل مدل نمیپزند و آن را در یک دیتابیس معمولی نگه میدارند و هنگام پاسخدهی از آن استفاده میکنند؛ این روش RAG نام دارد. این کار برای سیستمهای جدید مفید است، اما برای مدلهایی که قبلاً با دادههای جمعآوریشده از اینترنت آموزش دیدهاند کمکی نمیکند. مقامات حفاظت از داده اروپا پروندههایی باز کردهاند. شرکتها به فیلتر خروجی اشاره میکنند، مثلاً اینکه مدل نام کسی را بازتولید نکند، ولی نظارتیها قانع نشدهاند، چون جلوگیری از خروجی با پاک شدن داده از وزنهای مدل فرق دارد. در پروندههای جدید استدلال میشود که اگر مدل بدون رضایت با داده شخصی آموزش دیده باشد، خودِ این کار نقض قانون است، حتی اگر خروجی مشکلی نداشته باشد. اگر دادگاهها این نظر را بپذیرند، ممکن است شرکتها فقط جریمه نشوند و دستور داده شود مدل از نو آموزش ببیند یا از کار بیفتد.
#آموزشی
@TheDeepTech
راهحلهای موجود گران و ناقصاند. آموزش کامل مدل از صفر و بدون داده آن فرد تنها راهی است که از نظر قانونی قابل دفاع به نظر میرسد، ولی هزینهاش میلیونها دلار و هفتهها محاسبات است. روشی به نام machine unlearning هم تلاش میکند تأثیر داده خاص را بدون آموزش مجدد کم کند، اما تحقیقات نشان میدهد این روش تقریبی است و اثبات کامل حذف هنوز مسئلهای حلنشده است.
بسیاری از شرکتها فعلاً داده شخصی را داخل مدل نمیپزند و آن را در یک دیتابیس معمولی نگه میدارند و هنگام پاسخدهی از آن استفاده میکنند؛ این روش RAG نام دارد. این کار برای سیستمهای جدید مفید است، اما برای مدلهایی که قبلاً با دادههای جمعآوریشده از اینترنت آموزش دیدهاند کمکی نمیکند. مقامات حفاظت از داده اروپا پروندههایی باز کردهاند. شرکتها به فیلتر خروجی اشاره میکنند، مثلاً اینکه مدل نام کسی را بازتولید نکند، ولی نظارتیها قانع نشدهاند، چون جلوگیری از خروجی با پاک شدن داده از وزنهای مدل فرق دارد. در پروندههای جدید استدلال میشود که اگر مدل بدون رضایت با داده شخصی آموزش دیده باشد، خودِ این کار نقض قانون است، حتی اگر خروجی مشکلی نداشته باشد. اگر دادگاهها این نظر را بپذیرند، ممکن است شرکتها فقط جریمه نشوند و دستور داده شود مدل از نو آموزش ببیند یا از کار بیفتد.
#آموزشی
@TheDeepTech
❤2👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
هوش مصنوعی متن باز انویدیا صوتی که میتونه در لحظه جواب بده و با قابلیت معماری دوجریانی (Dual-Stream) این کار اتفاق میافته . مکالمهای با قابلیت Full-Duplex که میتونه همزمان گوش بده و صحبت کنه.
نام این مدل منتشر شده : PersonaPlex-7B
@TheDeepTech
نام این مدل منتشر شده : PersonaPlex-7B
@TheDeepTech
❤3🔥1
پست جدید کارپاتی که خیلی دست به دست شد امروز :
https://x.com/karpathy/status/2109361546505966046?s=20
خلاصه :
شکاف درک مردم از قدرت واقعی LLMها داره خیلی عمیقتر میشه و شکل قیف پیدا کرده:
۶ میلیارد نفر (~۷۵٪): تقریباً هیچ تماسی با LLM نداشتهاند.
۱–۲ میلیارد نفر (~۲۰٪): کاربر گاهبهگاه نسخه رایگان ChatGPT. فقط چتبات ساده و کمی بهتر از گوگل میبینند.
حدود ۲۰ میلیون نفر (۰.۲٪): حرفهایهای حوزه کد و ریاضی که با مدلهای frontier کار میکنند و میبینند پروژههای چند هفتهای در چند ساعت انجام میشود.
حدود ۵ هزار نفر (۰.۰۰۰۰۶٪): کسانی که به سیستمهای داخلی frontier دسترسی دارند و چیزهایی مثل swarmهای هزاران agent، کشف آسیبپذیری، پیشرفت ریاضی و علم را از نزدیک میبینند.
دلیل این شکاف:
تأثیر فقط وقتی بزرگ میشود که مسئله بزرگ و پیچیده باشد.
قابلیتها «دندانهدار» هستند (در کد و ریاضی خیلی قویترند چون قابلتأیید و پولساز هستند).
سطح دسترسی (رایگان / پولی / داخلی).
@TheDeepTech
https://x.com/karpathy/status/2109361546505966046?s=20
خلاصه :
شکاف درک مردم از قدرت واقعی LLMها داره خیلی عمیقتر میشه و شکل قیف پیدا کرده:
۶ میلیارد نفر (~۷۵٪): تقریباً هیچ تماسی با LLM نداشتهاند.
۱–۲ میلیارد نفر (~۲۰٪): کاربر گاهبهگاه نسخه رایگان ChatGPT. فقط چتبات ساده و کمی بهتر از گوگل میبینند.
حدود ۲۰ میلیون نفر (۰.۲٪): حرفهایهای حوزه کد و ریاضی که با مدلهای frontier کار میکنند و میبینند پروژههای چند هفتهای در چند ساعت انجام میشود.
حدود ۵ هزار نفر (۰.۰۰۰۰۶٪): کسانی که به سیستمهای داخلی frontier دسترسی دارند و چیزهایی مثل swarmهای هزاران agent، کشف آسیبپذیری، پیشرفت ریاضی و علم را از نزدیک میبینند.
دلیل این شکاف:
تأثیر فقط وقتی بزرگ میشود که مسئله بزرگ و پیچیده باشد.
قابلیتها «دندانهدار» هستند (در کد و ریاضی خیلی قویترند چون قابلتأیید و پولساز هستند).
سطح دسترسی (رایگان / پولی / داخلی).
نتیجه: عموم مردم هنوز چتبات ساده میبینند، اکثر حرفهایها فقط کمی پیشرفت حس میکنند، و عده خیلی کمی دارند منحنی عمودی را تجربه میکنند — و همه اینها همزمان در حال وقوع است.
@TheDeepTech
X (formerly Twitter)
Andrej Karpathy (@karpathy) on X
Dusting off this tweet from April because this gap in shared understanding of LLM capability is *widening*. It's now less "two groups of people speaking past each other" and more a sharp funnel.
…
…
👌4
مدلهای Decision (تصمیمگیر) هم بیشتر افتادن رو دور و هرکی برا خودش یکی ساخته
آمازون
مایکروسافت
کلودفلر
و چندتای دیگه ...
پ.ن : اون ستون مشکی، jev (open ai) هست
منبع
@TheDeepTech
آمازون
مایکروسافت
کلودفلر
و چندتای دیگه ...
پ.ن : اون ستون مشکی، jev (open ai) هست
اگه دقت کنید اکثر مدل ها، پایشون qwen 27b هست
منبع
@TheDeepTech
👍2
متا سر کیسه رو شل کرد🔥
۱ میلیارد توکن muse spark 1.3 دائمی رایگان به کاربرانی که بقیه رو دعوت کنن (با کد دعوت) میده
فقط کافیه یک اکانت فیس بوک بزنید و ثبت نام کنید باهاش، بعد توی قسمت invite,کد دعوت رو وارد کنید
کد دعوت رو هم تا ۴۸ ساعت بعد از ساخت اکانت وقت دارید بزنید
در ضمن اگه ارورهایی از قبیل تایید سن و whitelist و این حرفا گرفتید، به احتمال زیاد از ip تون هست (وی پی ان آمریکا بزنید)
@TheDeepTech
۱ میلیارد توکن muse spark 1.3 دائمی رایگان به کاربرانی که بقیه رو دعوت کنن (با کد دعوت) میده
فقط کافیه یک اکانت فیس بوک بزنید و ثبت نام کنید باهاش، بعد توی قسمت invite,کد دعوت رو وارد کنید
کد دعوت رو هم تا ۴۸ ساعت بعد از ساخت اکانت وقت دارید بزنید
در ضمن اگه ارورهایی از قبیل تایید سن و whitelist و این حرفا گرفتید، به احتمال زیاد از ip تون هست (وی پی ان آمریکا بزنید)
@TheDeepTech
25 دلار رایگان ای پی آی مدل های glm 5.3 flash و deepseek v4.1 flash
نیاز به احراز هویت با شماره تلفن داره (شماره ایرانی رو قبول میکنه - کد رو به تلگرام میفرسته)
https://console.river.ai/
@TheDeepTech
نیاز به احراز هویت با شماره تلفن داره (شماره ایرانی رو قبول میکنه - کد رو به تلگرام میفرسته)
https://console.river.ai/
@TheDeepTech
Gemini 4 Argon
اکانت پرو میخواد
به api ها هم اد شده
در حال حاصر توی ai studio و antigravity اد شده
آی پی USA هم لازم داره
@TheDeepTech
اکانت پرو میخواد
به api ها هم اد شده
در حال حاصر توی ai studio و antigravity اد شده
آی پی USA هم لازم داره
@TheDeepTech
🤬4
تست شده .
در opencode با تغییر آی پی میتونید لیمیت رو دور بزنید .
من از ویندسکرایب تست کردم با آی پی سرور خودم استفاده کردم بعد با کشور هلند ویندسکرایب ادامه کار انجام شد .
@TheDeepTech
در opencode با تغییر آی پی میتونید لیمیت رو دور بزنید .
من از ویندسکرایب تست کردم با آی پی سرور خودم استفاده کردم بعد با کشور هلند ویندسکرایب ادامه کار انجام شد .
@TheDeepTech
🟣 چرا همه وبسایتهای هوش مصنوعی «بنفش» شدهاند؟!
اگر از ChatGPT یا Claude بپرسید برایتان Landing Page بسازد، تمام دکمهها و المانها بنفش میشوند! دلیلش یک کلاس ساده CSS به نام bg-indigo-500 در Tailwind است.
داستان چه بود؟
آدام واثن (خالق Tailwind) در پستی طنز در X نوشت:
چطور این اتفاق افتاد؟
۱. خالق Tailwind رنگ نیلی/بنفش را برای نمونهها انتخاب کرد.
۲. میلیونها برنامهنویس همین کدهای آماده را کپی کردند.
۳. هوش مصنوعی روی کدهای وب آموزش دید و فرض کرد «دکمه یعنی بنفش!»
۴. حالا AI هر صفحهای میسازد، بنفش با فونت Inter و گوشههای گرد است!
یک تصمیم ساده طراحی، تبدیل به الگوی ذهنی هوش مصنوعی برای وب شد! 😄
#چرا
@TheDeepTech
اگر از ChatGPT یا Claude بپرسید برایتان Landing Page بسازد، تمام دکمهها و المانها بنفش میشوند! دلیلش یک کلاس ساده CSS به نام bg-indigo-500 در Tailwind است.
داستان چه بود؟
آدام واثن (خالق Tailwind) در پستی طنز در X نوشت:
عذرخواهی میکنم که ۵ سال پیش رنگ دکمههای دمو در Tailwind UI را روی bg-indigo-500 گذاشتم؛ همین باعث شده امروز تمام UIهای تولیدشده توسط AI بنفش شوند!
چطور این اتفاق افتاد؟
۱. خالق Tailwind رنگ نیلی/بنفش را برای نمونهها انتخاب کرد.
۲. میلیونها برنامهنویس همین کدهای آماده را کپی کردند.
۳. هوش مصنوعی روی کدهای وب آموزش دید و فرض کرد «دکمه یعنی بنفش!»
۴. حالا AI هر صفحهای میسازد، بنفش با فونت Inter و گوشههای گرد است!
یک تصمیم ساده طراحی، تبدیل به الگوی ذهنی هوش مصنوعی برای وب شد! 😄
#چرا
@TheDeepTech
👍9👎1
Deep Tech
🟣 چرا همه وبسایتهای هوش مصنوعی «بنفش» شدهاند؟! اگر از ChatGPT یا Claude بپرسید برایتان Landing Page بسازد، تمام دکمهها و المانها بنفش میشوند! دلیلش یک کلاس ساده CSS به نام bg-indigo-500 در Tailwind است. داستان چه بود؟ آدام واثن (خالق Tailwind) در پستی…
اگه از این سبک پست ها خوشتون میاد ری اکت بزنید، بازم میزارم🤗🤗
👍9❤2👎1
Deep Tech
مدل جدید متا منتشر شده و به نظر میرسه طبق نمودار artificialanalysise قدرتمند باشه . @TheDeepTech
قویترین عملکرد SOTA روی tasks agentic شخصی و حرفهای
نمایش Active Memory + Active Focus برای پیگیری مداوم و پیشرفت مداوم به سوی اهداف
در دسترس امروز از API و Muse Code
فول فقط برای اشتراکگذاران Muse Code
به زودی قدرت experiences muse را میگیرد و اول به subscribers میرسد
تولید artifact و فرآیندهای نیاز به هوش بالاتر
در آینده مدلهای تخصصی برای همه کاربران موزه
دادههای واقعی مهندسان Meta، بازیسازان، تحلیلگران مالی و امنیت
بهبود قابل توجه در درک، برنامهریزی، دیباگ و تأیید وظایف طولانی
بهبود taste بصری و کیفیت تعامل فونتند
تبدیل اسناد پراکنده به artifacts قابل اشتراک (اسناد، صفحهگسترده، ارائهها) با دقت بالا در تحلیل داده، معادلات و مدلهای مالی
تبدیل پرامپت واحد به پروتوتایپ playable در Unity/Tuanjie
هماهنگی چندین session Codex همزمان و تنظیم جهت تحقیق در R&D
ارزیابی داخلی: ۲.۹۹ (بیشتر از GLM-5.3 و Kimi K3) روی ۲۰۳ task مهندسی
در دسترس امروز: Meta Model API + Muse Code
قیمت API :
Cach : ۰.۰۴۲
In: ۰.۸۳۴
Out: ۲.۵۰۱
نسخه اولیه (headroom بالا، موارد شناختهشده: reasoning طولانیتر و over-verify)
نمایش Active Memory + Active Focus برای پیگیری مداوم و پیشرفت مداوم به سوی اهداف
در دسترس امروز از API و Muse Code
فول فقط برای اشتراکگذاران Muse Code
به زودی قدرت experiences muse را میگیرد و اول به subscribers میرسد
تولید artifact و فرآیندهای نیاز به هوش بالاتر
در آینده مدلهای تخصصی برای همه کاربران موزه
دادههای واقعی مهندسان Meta، بازیسازان، تحلیلگران مالی و امنیت
بهبود قابل توجه در درک، برنامهریزی، دیباگ و تأیید وظایف طولانی
بهبود taste بصری و کیفیت تعامل فونتند
تبدیل اسناد پراکنده به artifacts قابل اشتراک (اسناد، صفحهگسترده، ارائهها) با دقت بالا در تحلیل داده، معادلات و مدلهای مالی
تبدیل پرامپت واحد به پروتوتایپ playable در Unity/Tuanjie
هماهنگی چندین session Codex همزمان و تنظیم جهت تحقیق در R&D
ارزیابی داخلی: ۲.۹۹ (بیشتر از GLM-5.3 و Kimi K3) روی ۲۰۳ task مهندسی
در دسترس امروز: Meta Model API + Muse Code
قیمت API :
Cach : ۰.۰۴۲
In: ۰.۸۳۴
Out: ۲.۵۰۱
نسخه اولیه (headroom بالا، موارد شناختهشده: reasoning طولانیتر و over-verify)
👍1
بایدو به تازگی Unlimited-OCR را منتشر کرده.
رایگان، وزنهای باز، مجوز MIT.
چه کاری انجام میدهد؟
یک سند، عکس، اسکن، یا PDF کامل را به آن میدهید و به صورت متن تمیز و ساختارمند برمیگرداند.
جدولها، فرمولها، ترتیب خواندن، همه چیز.
این یکی برای بلعیدن یک PDF کامل در یک پاس ساخته شده، صفحه به صفحه، بدون از دست دادن رشته..
→ اسناد با متن، جدولها و فرمولها، در ساختار
→ چندصفحهای و PDF پیوسته
→ چندزبانه
→ فقط ۳ میلیارد پارامتر: سبک، روی یک GPU معمولی اجرا میشود
→ و میتوانید آن را محلی با vLLM، SGLang، Ollama یا LM Studio راهاندازی کنید
۴۴۰۰ لایک در Hugging Face. ۱.۲ میلیون دانلود ماه گذشته. MIT.
https://huggingface.co/baidu/Unlimited-OCR
@TheDeepTech
رایگان، وزنهای باز، مجوز MIT.
چه کاری انجام میدهد؟
یک سند، عکس، اسکن، یا PDF کامل را به آن میدهید و به صورت متن تمیز و ساختارمند برمیگرداند.
جدولها، فرمولها، ترتیب خواندن، همه چیز.
این یکی برای بلعیدن یک PDF کامل در یک پاس ساخته شده، صفحه به صفحه، بدون از دست دادن رشته..
→ اسناد با متن، جدولها و فرمولها، در ساختار
→ چندصفحهای و PDF پیوسته
→ چندزبانه
→ فقط ۳ میلیارد پارامتر: سبک، روی یک GPU معمولی اجرا میشود
→ و میتوانید آن را محلی با vLLM، SGLang، Ollama یا LM Studio راهاندازی کنید
۴۴۰۰ لایک در Hugging Face. ۱.۲ میلیون دانلود ماه گذشته. MIT.
https://huggingface.co/baidu/Unlimited-OCR
@TheDeepTech