این دوتا ربات با کمک هم اتاق رو مرتب می کنن.

شرکت Figure

👉 @ai_python ✍️

لینک توییت : https://x.com/Figure_robot/status/2052770982214172892?s=20

گوگل کروم هم قابلیت Skills اضافه کرده

👉 @ai_python ✍️

X

متدهای رایج تغییر رفتار مدل های زبانی :

👉 @ai_python ✍️

How to change model behavior! Context engineering, fine-tuning and more

https://youtu.be/oqbKWwUhh4Y?si=qr81Br44pflBK-i4

معرفی بنچمارک جدید ProgramBench : سخترین آزمون مهندسی نرم افزار برای LLMها

بنچمارک ProgramBench یه بنچمارک خیلی جدی و متفاوت برای ارزیابی توانایی LLMها در ساخت نرم‌افزار از صفره. ایده‌ی اصلیش اینه که ببینه آیا مدل‌های زبانی واقعاً می‌تونن فقط با داشتن یک executable و documentation، دوباره کل یک برنامه رو بازسازی کنن یا نه.

توی هر تسک، Agent فقط به فایل اجرایی برنامه و مستنداتش دسترسی داره؛ نه Source Code رو می‌بینه، نه اجازه‌ی decompile کردن داره و نه حتی اینترنت در اختیارشه. یعنی مدل باید دقیقاً مثل یه مهندس نرم‌افزار واقعی، رفتار برنامه رو بررسی کنه، Architecture طراحی کنه، Language انتخاب کنه، کل Source Code رو بنویسه و حتی Build Script هم بسازه.

این بنچمارک حدود ۲۰۰ تسک مختلف داره؛ از ابزارهای سبک command-line مثل jq و ripgrep گرفته تا پروژه‌های سنگین و پیچیده‌ای مثل PHP، FFmpeg و SQLite.

نکته‌ی مهم اینه که ProgramBench هیچ ساختار آماده‌ای به مدل نمی‌ده. خبری از method signature، class skeleton یا حتی توضیح درباره‌ی ساختار فایل‌ها نیست. Agent خودش باید تصمیم بگیره برنامه چطور modular بشه، چه abstractionهایی تعریف بشه و interfaceها چه شکلی باشن. همین باعث میشه این بنچمارک بیشتر از اینکه صرفاً coding رو بسنجه، توانایی واقعی software design و system architecture رو اندازه‌گیری کنه.

بعد از اینکه Agent برنامه رو تحویل می‌ده، یه test suite خیلی بزرگ رفتار نسخه‌ی ساخته‌شده رو با برنامه‌ی اصلی مقایسه می‌کنه. این تست‌ها با agent-driven fuzzing تولید شدن و در مجموع بیشتر از 248 هزار behavioral test روی ۲۰۰ تسک اجرا میشه. فقط وقتی همه‌ی تست‌ها پاس بشن، اون تسک «حل‌شده» حساب میشه.

یکی از جذاب‌ترین بخش‌های ProgramBench اینه که عمداً جلوی shortcutها و cheating گرفته شده. Agentها داخل sandbox اجرا میشن، اینترنت ندارن و حتی دسترسی read به binary هم ندارن؛ یعنی ابزارهایی مثل decompiler، disassembler یا objdump عملاً کار نمی‌کنن. هدف اینه که benchmark واقعاً توانایی “building from scratch” رو اندازه بگیره، نه سرهم کردن کدهای decompiled.

امتیازها فعلاً خیلی پایینن، ولی این خودش نشون می‌ده مسئله چقدر سخت و واقعی طراحی شده. با اینکه مدل‌ها روی خیلی از تسک‌ها partial progress دارن، ولی هنوز ساخت کامل و بدون نقص نرم‌افزارهای بزرگ برای AI یه چالش جدیه.

در کل، ProgramBench الان یکی از جدی‌ترین بنچمارک‌ها برای سنجش توانایی واقعی AI Agentها در Software Engineering محسوب میشه؛ جایی که فقط code generation مهم نیست، بلکه planning، architecture، debugging و understanding رفتار سیستم هم نقش اصلی رو دارن.

🔗 لینک سایت ProgramBench


👑 توضیحات در مورد دوره منتورینگ
🏆 نحوه ثبت‌نام در دوره منتورینگ
🤝 تجارب موفق قبلی بچه‌ها از منتورینگ

@reza_jafari_ai

😂😂😂

🖥 @elonfact 🙄

جزئیات آسیب پذیری کشف شده در Ollama :

👉 @ai_python ✍️

Ollama Out-of-Bounds Read Vulnerability Allows Remote Process Memory Leak

قبلن در چانال به این موضوع اشاره کرده بودیم که اجنت های هوش مصنوعی به قدری در اکوسیستم Microsoft اینتگریت شدن که حتی در محصولی مثل Entra ، همون دسترسی هایی که به کاربران معمولی می دیم برای اجنت های خودکار هوش مصنوعی هم وجود داره و قابل تعریف هستند.

👉 @ai_python ✍️

حالا سوال اینجاست که دیتاهای ما چگونه باشند تا اجنت ها، موثر تر بتوانند آن ها را بخوانند و نتایج قابل اتکا تری به ما ارائه کنند؟ برای مثل در SharePoint ساختار مناسب برای داده ها چگونه است؟

این پست وبلاگ مایکروسافت درباره همین موضوع است :

Unlocking knowledge through intelligence: Lessons learned using SharePoint agents at Microsoft - Inside Track Blog

در حال حاضر سه راه اصلی برای ایجاد محدودیت خواندن داده ها برای Agent های هوش مصنوعی در SharePoint وجود داره.

👉 @ai_python ✍️

نکته مهم درباره راه سوم اینه که نیاز به لایسنس اضافه داره.

👉 @ai_python 👨‍💻

X

تغییرات در نسخه تازه Claude Code

👉 @ai_python ✍️

X

ایلان ماسک گفته که فقط الگوریتم X بین شبکه های اجتماعی منتشر می شه و همه می تونن ببینن.

🖥 @elonfact 🙄

این درحالیه که بقیه مخفیانه الگوریتم هارو دستکاری می کنند.

برخی معتقد هستند که این از نظر فنی دقیقن درست نیست. چون برای مثال وزن های مدل Ranking در رپوی گیت هاب منتشر نشده. و ایراداتی از این قبیل. که البته من خودم چک نکردم و اطلاع ندارم.

اما در هر صورت ایلان ماسک امروز لینک گیت هاب جدید ترین الگوریتم رو به اشتراک گذاشت :

Elon Musk auf X: „The latest 𝕏 algorithm has been published to GitHub https://t.co/ZCOm51uxmh“ / X

اینترنت تنها چیزی است که به معنای واقعی کلمه تولید ناخالص داخلی کل کشور را افزایش می‌دهد.

هر کشوری که با استارلینک قرارداد امضا کند، یک زیرساخت اینترنتی موازی دریافت می‌کند.

هر کشوری که تأخیر کند، بیشتر عقب می‌ماند.

🖥 @elonfact 🙄

The internet is the one single thing that literally lifts an entire country's GDP

Every country that signs with Starlink gets a parallel internet infrastructure

Every country that delays gets left further behind

واقعن چرا؟ دلیلش دو تا مورد می تونه باشه به نظر من :

👉 @ai_python ✍️

1 - بوروکراسی شدید در اروپا

2 - احزاب سیاسی ای که کوکورانه بر ضد تمام انواع سرمایه داری هستند

بعد از اینکه برخی از مخاطبان لطف کردن و نظرشون رو درباره پست قبلی گفتن، نکته مهمی توجهم رو جلب کرد.

و اونم اینه که درسته که شرکت هایی مثل DeepL یا Black Forest Labs اروپایی هستند، (البته یکی از دوستان هم گفتند HuggingFace که اون اروپایی نیست و از نظر حقوقی یک شرکت آمریکایی محسوب می شه با این که بنیانگذارانش در اصل آمریکایی نبودند) اما توجه کنید که شرکت های معرفی شده در پست قبلی، شرکت هایی هستند که مدل Frontier دارند.

👉 @ai_python ✍️

تقریبن به جز Mistral هیچ شرکتی در اروپا نداریم که مدل Frontier داشته باشه. مدل های Frontier مدل هایی هستند که تقریبن توی تمام بنچ مارک ها رقابت می کنند و از طرف دیگه سرمایه گذاران بسیاری هم دارند. مشخصه اصلی این شرکت ها اینه که برای AGI رقابت می کنند.

با این اوصاف این تفاوت بین آمریکا و اروپا از این نظر بسیار شدید دیده می شه.

حالا بگذریم که خود میسترال هم از نظر ماهیتی تقاوت بسیاری با شرکت هایی که به عرضه مدل های Frontier مشهور هستند داره و بیش تر مشتریانش Enterprise هستند.

وقتی از ربات اطلس می خوای که برات یه نوشیدنی بیاره :

👉 @ai_python ✍️

Y

خلاصه مختصر و مفیدی از دوره (سرتیفیکیت) AI-901 :

👉 @ai_python ✍️

https://youtu.be/a-yuXz_uV30?si=mdMpk_0DsY6a-9ff

خب می بینم که ایلان ماسک به جای این که فوکوس بذاره روی برنامه نویسی خالص، می خواد کمی هم روی DevOps و کنترل زیرساخت، فوکوس کنه که بلکه Grok Build بتونه سری میون سرها دربیاره ...

🖥 @elonfact 🙄

نظر شما چیه؟

مهم ترین نکاتی که در این ویدیو گفته شده :

از اواسط ماه ژوئیه، قابلیت Copilot به طور مستقیم در SharePoint برای تمام کاربرانی که لایسنس Copilot دارن فعال خواهد شد.

همچنین در Purview به منظور DLP می شه ایمیل های خارجی رو از منابع تحت دسترس Copilot مستثنی کرد.

👉 @ai_python ✍️


https://youtu.be/rBEBKTy7HuU?si=5WOrkpoOfCsY2GK4

مدل های جهانی یا همون World Models نوعی سیستم هوش مصنوعی هستن که یاد می‌گیرن جهان واقعی رو شبیه‌سازی کنن. یعنی به جای اینکه فقط تصویر یا ویدیو تولید کنن، رفتار و قوانین دنیای واقعی رو درک می‌کنن و می‌تونن اتفاقات آینده رو پیش‌بینی کنن.

تفاوتشون با مدل های Video Generation ای که الان وجود دارن چیه؟ : مدل های مثل مدل های شرکت Runway و خیلی مدل های دیگه ای که توی ذهنمون هست فقط ویدیو های کوتاه و واقع بینانه می سازن.

👉 @ai_python ✍️

اما World Models یک شبیه‌ساز تعاملی از جهان هستن. می‌تونی باهاشون تعامل کنی، تصمیم بگیری و ببینی چه اتفاقی می‌افته (مثل یک بازی ویدیویی هوشمند).

1️⃣ کاربردهای عملی: آموزش ربات‌ها و خودروهای خودران بدون نیاز به دنیای واقعی

2️⃣ تولید داده‌های مصنوعی (Synthetic Data) با کیفیت خیلی بالا

3️⃣ شبیه‌سازی محیط‌های پیچیده مثل شهرها، جاده‌ها، کارخانه‌ها و غیره

👉 @ai_python ✍️

در این ویدیو، مصاحبه‌هایی با متخصصان انویدیا مثل TJ Galda انجام شده و مدل‌هایی مثل NVIDIA Cosmos Predict و مقایسه با V-JEPA و شبیه‌ساز CARLA نشون داده می‌شه.

خود خانم Julia Turk رو می تونید از این جا دنبال کنید : https://x.com/juliarturc

کیفیت تصمیم ها، به کیفیت داده های پشت آن ها ارتباط دارد.

👉 @ai_python 🦁 ☀️

Situational awareness means understanding what is happening in your environment in near or real time. It turns raw data into clarity, giving leaders the insight they need to act with confidence.

X