.
📚اگر موقع کدنویسی اسم متغیرها رو واضح و معنادار انتخاب کنی...

📤سرعتت در دیباگ کردن و ادامه‌ دادن پروژه بعد از چند روز یا ماه به شدت بالا میره

📈تحقیقات نشون داده حدود ۷۰٪ زمان توسعه نرم‌افزار صرف خوندن کد میشه نه نوشتن اون.

⚡️پس انتخاب اسم‌های خوب

مثل userBalance به‌جای ub

عملاً می‌تونه بهره‌وری‌ت رو چند برابر کنه🫰🏻

@aimtechworld

برنامه نویسا و مهندسا بگن کدوم الگوریتمه؟🤔

@aimtechworld

معرفی کتابخانه Time Series Dataset Creator

یک کتابخانه پایتون برای خودکارسازی فرآیند آماده‌سازی دیتاست سری‌های زمانی. این کتابخانه برای کسانی طراحی شده که با مدل‌های یادگیری عمیق مثل LSTM کار می‌کنند و نیاز به تبدیل داده‌های خام به دنباله‌های آماده برای آموزش دارند.

مشکل چیه؟
معمولاً برای آماده‌سازی یک دیتاست سری زمانی باید کدهای تکراری برای ساخت sequences ، تبدیل ابعاد و پیش‌پردازش نوشته شود.

چه راه‌حلی ارائه میده؟
این کتابخانه تمام فرآیند رو با یک رابط ساده خلاصه کرده و امکاناتی مانند تقسیم‌بندی زمانی صحیح، چندین روش نرمال‌سازی، پشتیبانی از داده‌های تک‌متغیره و چندمتغیره، و همچنین بارگذار مخصوص داده‌های مالی با اندیکاتورهای تکنیکال رو فراهم می‌کنه.

کاربردها:
• پیش‌بینی قیمت سهام و ارزهای دیجیتال
• پیش‌بینی هواشناسی
• پیش‌بینی فروش و تقاضا
• پیش‌بینی مصرف انرژی

نصب کتابخانه:
pip install tsdc

لینک‌های مرتبط:
• Pypi : https://pypi.org/project/tsdc/
• Github : https://github.com/DeepPythonist/tsdc

@aimtechworld

‏ xAI مدل جدید Grok 4 Fast رو معرفی کرد

این یه مدل Multimodal Reasoning هست که حدود 98% ارزون‌تر از Grok 4 اجرا میشه.

به جای اینکه الکی Token زیاد مصرف کنه، با Refined Reasoning Chain کیفیت رو نگه می‌داره. از xAI Tool Integration مثل مرورگر و اجرای کد برای Multi-step Reasoning استفاده می‌کنه.

ویژگی ها اصلی
🔹مصرف 40% Thinking Token کمتر در عین حفظ Accuracy.
🔹کاهش Compute Cost تا 98% نسبت به Grok 4.
🔹پشتیبانی از Multimodal Input (Text + Image).
🔹ابزار داخلی برای Browsing و Code Execution.
🔹موجود در حالت‌های Fast و Auto روی همه پلتفرم‌ها.

@aimtechworld

📝 این کشورها آینده هوش مصنوعی را در دست خواهند گرفت

اگرچه کشورهای بزرگی مانند آمریکا و چین در حوزه هوش مصنوعی پیشرو هستند اما برخی از کشورهای کوچک با استفاده از سیاست‌های هوشمند، آموزش قوی و نوآوری محلی به عنوان بازیگران مهم این زمینه ظهور می‌کنند.

در ادامه به کشورهای کوچکی می‌پردازیم که در حال ایجاد موج‌ بزرگی از پیشروی در هوش مصنوعی هستند.

۱. استونی. استونی با جمعیت کم خود، یک جامعه دیجیتال ساخته است که در آن هوش مصنوعی، خدمات عمومی مانند اقامت الکترونیکی و هویت دیجیتال را مدیریت می‌کند. قوانین این کشور از توسعه هوش مصنوعی حمایت می‌کنند و به آن برتری سریع می‌دهند.

۲. سوئیس. سوئیس پژوهش و مهندسی برتر را با هوش مصنوعی ترکیب می‌کند. دانشگاه‌هایی مانند «مؤسسه فناوری فدرال زوریخ»(ETH Zurich)، متخصصان ماهری را در این حوزه تربیت می‌کنند. استارت‌آپ‌های سوئیس، نوعی هوش مصنوعی را ایجاد می‌کنند که بسیار هوشمند و کارآمد است و با وجود کوچک بودن، رونق دارد.

۳. سنگاپور. سنگاپور سرمایه‌گذاری‌های سنگینی را روی هوش مصنوعی برای برقراری شهرهای هوشمند و مراقبت‌های بهداشتی هوشمند انجام می‌دهد. مشارکت با شرکت‌های فناوری جهان از اکوسیستم روبه‌رشد هوش مصنوعی سنگاپور پشتیبانی می‌کند و این کشور را به یک قطب کلیدی در آسیا تبدیل می‌کند.

۴. فنلاند. راهبرد فنلاند در حوزه هوش مصنوعی بر افزایش رقابت‌پذیری تجاری، ایجاد خدمات عمومی در سطح جهانی و ایجاد سواد گسترده در زمینه هوش مصنوعی تمرکز دارد. برنامه‌های ملی این کشور شامل «برنامه هوش مصنوعی ۴.۰»(Artificial Intelligence 4.0 Programme)، استفاده از هوش مصنوعی را در شرکت‌ها به‌ ویژه در میان شرکت‌های کوچک و متوسط ترویج می‌دهد. فنلاند با ارائه دوره‌های آنلاین رایگان مانند دوره «عناصر هوش مصنوعی» به شهروندان خود قصد دارد یک جمعیت باسواد در زمینه هوش مصنوعی ایجاد کند تا دانش بنیادین را در این زمینه به وجود بیاورند.

@aimtechworld

مدل GPT-5 برق یک کشور را می‌بلعد!

برآوردها نشون میده که GPT-5 سالانه حدود ۱۶.۴ تراوات‌ساعت (TWh) برق مصرف میکنه — یعنی بیشتر از کل مصرف سالانه کشور اسلوونی

اما اگه این روند ادامه پیدا کنه، نسل بعدی مدل‌های هوش مصنوعی نه‌فقط مغز دیجیتال دنیا، بلکه بزرگ‌ترین مصرف‌کننده انرژی هم میشن.

@aimtechworld

نحوه عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در کمتر از یک دقیقه!

@aimtechworld

هرکدام از هوش مصنوعی های معروف چقدر از اطلاعات ما استفاده می‌کنند؟🧐


@aimtechworld

Different types of API👩‍💼👨‍💻


@aimtechworld

‏ پارامترهایی که در کنترل رفتار و تولید LLM استفاده میشن

Temperature
کنترل میزان تصادفی بودن خروجی. هرچه مقدار دما پایین‌تر باشد، مدل خروجی مطمئن‌تر و قابل‌پیش‌بینی‌تری تولید می‌کند.

Top-p
مدل از کوچک‌ترین مجموعه ممکن از توکن‌هایی انتخاب می‌کند که احتمال تجمعی آن‌ها از آستانه‌ی مشخص‌شده‌ی p بیشتر است.

Top-k
انتخاب مدل را به k توکنی محدود می‌کند که بالاترین احتمال را برای انتخاب بعدی دارند.

Max Tokens
حد بالایی برای مجموع توکن‌های ورودی و خروجی در یک فراخوانی API تعیین می‌کند.

Frequency Penalty
احتمال انتخاب توکن‌هایی را که قبلاً در متن تولیدی ظاهر شده‌اند کاهش می‌دهد تا از تکرار جلوگیری شود.

Presence Penalty
به توکن‌هایی که حداقل یک‌بار در متن آمده‌اند، جریمه‌ای اعمال می‌کند تا مدل را به معرفی مفاهیم جدید تشویق کند.

Stop Sequences
رشته‌ای از کاراکترها که اگر مدل آن را تولید کند، خروجی بلافاصله متوقف می‌شود.

@aimtechworld

در دنیای فناوری، خستگی تنها یک نشانه از پیشرفت است؛ هر قدمی که برمی‌دارید، شما را به نوآوری‌های بزرگ‌تر نزدیک‌تر می‌کند، پس با شجاعت ادامه دهید و به آینده‌ای روشن‌تر شکل دهید🌱

@aimtechworld

درون شبکه عصبی چه اتفاقی میوفته؟🤔

@aimtechworld