آیا مدل‌های مختلف هوش مصنوعی، نظر مشترکی درباره انسان‌ها دارند؟ 🤖🧠

یک بررسی جالب توسط ModelCompare روی ۱۲ مدل زبانی پیشرفته (از جمله GPT-6.1 Sol، Gemini 4 Argon، Claude 5.5 و DeepSeek V4 Pro) انجام شده تا «بحث‌برانگیزترین» نظرشان را درباره انسان‌ها بیان کنند. نتیجه شگفت‌انگیز بود: در ۲۹ مورد از ۳۵ پاسخ، مدل‌ها فارغ از شرکت سازنده‌شان، دقیقاً یک مفهوم مشابه را ارائه دادند.

📌 دیدگاه مشترک مدل‌های زبانی: این مدل‌ها معتقدند که انسان‌ها تعلق به گروه را به حقیقت ترجیح می‌دهند. از دیدگاه هوش مصنوعی، ما بیشتر از آنکه موجوداتی منطقی باشیم، موجوداتی توجیه‌گر هستیم که از هوشمان برای ساختن دلایل منطقی جهت تصمیمات قبیله‌ای و غریزی خود استفاده می‌کنیم.

📌 دیدگاه متفاوت مدل‌های تصویری: وقتی همین درخواست به مدل‌های تولید تصویر داده شد، آن‌ها کلیشه کاملاً متفاوتی را به تصویر کشیدند: انسان‌ها به عنوان مصرف‌کنندگانی معتاد به گوشی هوشمند که در حال نابودی سیاره زمین هستند.

این آزمایش به‌خوبی نشان می‌دهد که چگونه مدل‌های هوش مصنوعی (متنی و تصویری)، بازتاب‌دهنده الگوها، سوگیری‌ها و نقدهای اجتماعی موجود در داده‌های آموزشی ما هستند.

🔗 مطالعه کامل گزارش

🔗 کانال هوش مصنوعی و ابزار پژوهشی

@artificialintelligenceresearch

#هوش_مصنوعی #مدل_زبانی #LLM #جامعه_شناسی #AI

🌟 Online Webinar Alert 🌟
Explainability in Traditional and Agentic AI Systems
From Features to Actions

For 10 years, XAI was about explaining a single prediction — SHAP, LIME, saliency maps. But what happens when AI becomes agentic and makes 20 decisions in a row with tools, memory, and state updates?

👩‍🏫 Speaker: Faezeh Safari

PhD Researcher in Artificial Intelligence, University of Exeter, UK

Researcher @ Institute of Applied Artificial Intelligence and Robotics (IAAIR), Memphis, USA

🔗 Meeting Link: Explainability in Traditional and Agentic AI Systems

Sunday, November 1 · 6:30 – 8:00pm (Europe/London) (21:00 Tehran)

Google Meet joining info

Video call link: https://meet.google.com/ezg-zqgq-bme

See you there!

#ExplainableAI #XAI #AgenticAI #LLMAgents #AIAcademy #UniversityOfExeter #IAAIR #MachineLearning #TrustworthyAI

🔥 معرفی یک ابزار هوش مصنوعی فوق‌العاده برای ویرایش عکس (کاملاً رایگان!)
سایت FreeMaker یک ویرایشگر عکس مبتنی بر هوش مصنوعی است که امکانات بسیار حرفه‌ای را به ساده‌ترین شکل ممکن در اختیارتان قرار می‌دهد. فقط کافی است عکس خود را آپلود کنید و با تایپ کردن، تغییرات دلخواهتان را روی آن اعمال کنید.

✨ ویژگی‌های برجسته این ابزار:
🆓 کاملاً رایگان و نامحدود: بدون نیاز به خرید اشتراک.
🚀 بدون نیاز به ثبت‌نام: بلافاصله وارد سایت شوید و ادیت را شروع کنید.
🪄 ویرایش با دستور متنی (پرامپت): به راحتی پس‌زمینه را عوض کنید، اشیاء مزاحم را حذف کنید، لباس‌ها را تغییر دهید یا کیفیت عکس را بالا ببرید.
💧 بدون واترمارک: عکس‌های خروجی هیچ لوگو یا واترمارکی ندارند.
🔒 امنیت بالا: تصاویر آپلود شده برای حفظ حریم خصوصی شما، پس از ۲۴ ساعت به طور خودکار پاک می‌شوند.
این ابزار برای تولیدکنندگان محتوا، ادمین‌های پیج‌های فروشگاهی و حتی ادیت عکس‌های شخصی به‌شدت کاربردی است.

🔗 لینک ورود به سایت: freemaker.net

🔗 کانال هوش مصنوعی و ابزار پژوهشی

@artificialintelligenceresearch

سلام دوستان و همراهان کانال،

امروز می‌خوام یک پلتفرم آموزشی فوق‌العاده از شرکت Anthropic رو بهتون معرفی کنم که برای ارتقای مهارت‌های کار با هوش مصنوعی در مسیر پژوهش و توسعه بسیار کاربردیه: Claude Academy.

این آکادمی دوره‌ها، آموزش‌ها و ابزارهای رایگانی رو ارائه می‌ده که هم برای نگارش مقالات و تحلیل داده‌ها و هم برای توسعه نرم‌افزار به شدت مفیده. چند تا از بخش‌های جذابش این موارد هستن:

دوره‌های AI Fluency: آموزش اصول پایه، قابلیت‌ها و محدودیت‌های مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و نحوه تعامل موثر با هوش مصنوعی.

Claude Code: ابزاری عالی برای برنامه‌نویس‌ها و محققان جهت برنامه‌ریزی، نوشتن و دیباگ کردن پروژه‌های کدنویسی.

Claude Platform: برای توسعه‌دهندگانی که می‌خوان API کلود رو مستقیماً توی پروژه‌ها و محصولاتشون یکپارچه کنن.

وبینارهای تخصصی: آموزش‌های عملی و پروژه‌محور برای ساخت ورک‌فلوها و استفاده از ابزارهایی مثل Claude Cowork برای اتوماسیون وظایف.

اگر در پیاده‌سازی مدل‌ها، رفع باگ‌های کدنویسی یا ساختاربندی داده‌های تحقیقاتی دنبال یک دستیار هوشمند و یادگیری اصولیِ نحوه تعامل با Agentها هستید، پیشنهاد می‌کنم حتماً منابع و دوره‌های این سایت رو بررسی کنید.

لینک دسترسی: Claude Academy

🔗 کانال هوش مصنوعی و ابزار پژوهشی

@artificialintelligenceresearch

معرفی مدل پایه LTX-2.5 به عنوان یک معماری متن‌باز در حوزه تولید ویدیو، بستر محاسباتی مستقلی را برای پژوهشگران هوش مصنوعی چندوجهی فراهم می‌آورد. این مدل با دسترسی Open-Weights و قابلیت اجرا با حداقل ۱۶ گیگابایت حافظه ویدیویی، امکان استنتاج محلی و تنظیم ظریف (Fine-Tuning) بر روی دادگان تخصصی را بدون محدودیت‌های رایج رابط‌های برنامه‌نویسی تجاری میسر می‌سازد. ادغام فناوری رندرینگ دیفیوژن برای حفظ پیوستگی فضازمانی در برداشت‌های چندگانه، در کنار پشتیبانی از پردازش بومی HDR و اکوسیستم تطبیق‌پذیر LoRA، این مدل را به زیرساختی کارآمد برای توسعه پایپ‌لاین‌های تحقیقاتی و پردازش‌های پساتولید تبدیل کرده است.

🔗 کانال هوش مصنوعی و ابزار پژوهشی

@artificialintelligenceresearch

یکی از بزرگترین دغدغه‌های ما هنگام استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی، حفظ امنیت داده‌های حساس (مثل دیتاست‌های بالینی، کدهای اختصاصی یا ایده‌های مقالات پیش‌از‌چاپ) است. به تازگی شرکت Proton که به سرویس‌های امن و رمزنگاری‌شده‌اش معروف است، دستیار هوش مصنوعی Lumo AI را با تمرکز ویژه بر حریم خصوصی منتشر کرده است.

ویژگی‌های کلیدی این ابزار برای کارهای آکادمیک و توسعه هوش مصنوعی:

حریم خصوصی تضمین‌شده: چت‌ها و داده‌های شما کاملاً محرمانه باقی می‌مانند و دغدغه‌ای برای نشت اطلاعات پروژه‌های پژوهشی نخواهید داشت.

موتور پردازشی قدرتمند: پشتیبانی از مدل پیشرفته Lumo 2.0 Max برای پاسخگویی به سوالات پیچیده و تحلیل‌ها.

مدیریت ساختاریافته: امکان ذخیره و سازمان‌دهی چت‌ها در قالب پروژه‌های مجزا (با ساخت اکانت رایگان).

دسترسی سریع: امکان تست و استفاده مستقیم بدون نیاز به لاگین اولیه (Guest mode).

اگر روی داده‌های حساس کار می‌کنید یا نگران امنیت پرامپت‌ها و ساختار مدل‌های خود هستید، این ابزار یک جایگزین بسیار مطمئن و کاربردی است.

🔗 لینک دسترسی: Lumo AI

🆔 @artificialintelligenceresearch

🚀 معرفی ابزار Decktopus AI برای ساخت سریع و حرفه‌ای اسلایدهای ارائه

⏱️ اگر برای ارائه‌های کنفرانس، جلسات دفاع یا کارگاه‌های آموزشی زمان محدودی برای طراحی اسلاید دارید، این ابزار هوش مصنوعی می‌تواند بخش زیادی از کار را خودکار کند. 🪄 ابزار Decktopus AI به جای استفاده از قالب‌های تکراری، با دریافت موضوع یا یادداشت‌های شما، یک فایل ارائه کامل را از صفر می‌سازد.

📌 ویژگی‌های کاربردی برای پژوهشگران و مدرسان:

🔹 تولید محتوا و ساختار: با دادن موضوع یا چکیده مقاله، هوش مصنوعی متن، ساختار و طراحی اسلایدها را به صورت یکپارچه تولید می‌کند. 📝 🔹 مربی هوشمند ارائه (Loop): دارای یک دستیار اختصاصی برای تمرینِ قبل از ارائه است که سرعت بیان، استفاده از کلمات پرکننده و زمان‌بندی شما را تحلیل کرده و بازخورد می‌دهد. 🎤 🔹 ویرایش با پرامپت: اگر نیاز به تغییر در یک اسلاید داشته باشید، می‌توانید تغییرات دلخواه را در قالب متن به هوش مصنوعی بگویید تا اعمال کند. 💬 🔹 خروجی‌های منعطف: امکان دانلود اسلایدها به صورت فایل‌های PDF و PPT برای استفاده آفلاین وجود دارد. 📥 🔹 پشتیبانی از چت‌بات‌ها: به عنوان افزونه در ChatGPT و Claude قابل استفاده است. 🤖

💡 این ابزار برای صرفه‌جویی در زمانِ قالب‌بندی و تمرکز بیشتر روی انسجام علمی و نحوه بیان پژوهش، گزینه بسیار کارآمدی است.

🆔 @artificialintelligenceresearch

بهترین ابزارهای هوش مصنوعی برای پژوهش در سال ۲۰۲۶ 🚀

چالش اصلی پژوهشگران دیگر پیدا کردن اطلاعات نیست، بلکه سازماندهی و انتقال خودکار آن‌ها به فضای کاری است. یک روند پژوهشی کارآمد، به جای تکیه بر یک دستیار عمومی، نیازمند ترکیب ابزارهای تخصصی و استفاده از «ایجنت‌های هوشمند» است که می‌توانند جستجو و ترکیب داده‌ها را بدون نیاز به پرامپت‌های مکرر انجام دهند.

برترین ابزارهای کاربردی بر اساس مراحل پژوهش:

🔹 Perplexity: بهترین گزینه برای جستجوی زنده پروژه‌محور و ترکیب سریع اطلاعات همگام با رفرنس‌های معتبر اینترنتی. 🔹 Elicit: ابزاری کاملاً تخصصی برای مرور سیستماتیک پیشینه تحقیق که متادیتا و داده‌های ساختاریافته را به صورت دسته‌ای از بین ۱۳۸ میلیون مقاله استخراج می‌کند. 🔹 Scite: راهکاری ضروری برای بررسی یکپارچگی ارجاعات. این سرویس با بررسی بافتار سایتیشن‌ها نشان می‌دهد که آیا مقالات جدیدتر، ادعای یک رفرنس را تایید کرده‌اند یا یافته‌های متناقضی داشته‌اند. 🔹 Composio: پلتفرمی برای اتصال ابزارهای هوش مصنوعی به محیط‌های کاری شما. با این ابزار، ایجنت‌ها می‌توانند خروجی و یافته‌های ریسرچ را مستقیماً و بدون نیاز به کپی‌پیست دستی، در ابزارهایی مانند Notion یا Google Docs مستند کنند.

🔗 برای مطالعه مقایسه کامل ابزارها کلیک کنید:Best AI tools for research in 2026: Top picks compared today

🆔 @artificialintelligenceresearch

همراهان عزیز،

اگر در تقاطع هوش مصنوعی، علوم شناختی و فناوری‌های نوین آموزشی پژوهش می‌کنید، دومین کنفرانس ملی یادگیری فناورانه فرصت بسیار مناسبی برای ارائه دستاوردها و شبکه‌سازی است. این رویداد با تمرکز بر فناوری‌های پیشرفته یادگیری و تحول دیجیتال در دانشگاه شهید بهشتی برگزار می‌شود.

📌 اطلاعات کلیدی رویداد:

تاریخ برگزاری کنفرانس: ۲۳ و ۲۴ آبان ۱۴۰۵

آخرین مهلت ارسال چکیده مقالات: ۱۰ آبان ۱۴۰۵ (تمدید شده)

مهلت ثبت‌نام: ۱۲ آبان ۱۴۰۵

اعتبار علمی: دارای نمایه رسمی ISC (کد ۰۶۲۶۰-۸۵۳۴۲)

برنامه‌های جانبی: پنل‌های تخصصی، کارگاه‌های آموزشی و نمایشگاه دستاوردهای فناوری‌های پیشرفته یادگیری

برای دریافت قالب نگارش چکیده و ثبت‌نام می‌توانید مستقیماً به سایت رسمی کنفرانس مراجعه کنید.

@artificialintelligenceresearch

#هوش_مصنوعی #پژوهش #کنفرانس_علمی #یادگیری_فناورانه #مقاله_نویسی #دانشگاه_شهید_بهشتی

🚀 با خوشحالی و افتخار، انتخاب مقاله با عنوان:

"Knowledge Graph Grounding for Explainable Multimodal Drug-Target Interaction Prediction"

برای ارائه شفاهی و پوستر در سمپوزیوم گراف دانش بریتانیا (۱۳ نوامبر، در لندن) را به مهرو صفری و همچنین استاد و منتور تلاشگر و دلسوز، جناب دکتر عبداله چاله چاله از دپارتمان مهندسی کامپیوتر، دانشگاه رازی کرمانشاه، از صمیم قلب تبریک می‌گم! 🎓✨ 🥳🇬🇧

دیدن نتیجه تلاش ها و پشتکارتون در دانشگاه رازی باعث افتخار است.

سایه استاد عزیزمون هم مستدام باشه که بدون راهنمایی‌ها و حمایت‌هاشون این موفقیت شیرین ممکن نبود. 🌹🌹

به امید درخشش‌های هر روزه و موفقیت‌های بزرگ‌تر! 🌟🚀🌹🌹🌹

تسلط قدم‌به‌قدم بر هوش مصنوعی Claude 🚀
اخیراً یک مجموعه راهنمای بسیار کامل و سطح‌بندی شده برای یادگیری و کار با Claude پیدا کردم که برای ابزارهای پژوهشی و نگارش آکادمیک فوق‌العاده کاربردی است. این لیست از مفاهیم پایه تا ترفندهای حرفه‌ای را پوشش می‌دهد:

🟢 سطح ۱: شروع و آشنایی اولیه (Level 1) مفاهیم پایه، راه‌اندازی و مهندسی پرامپت • Claude 101 • One Claude • Be Claude Certified • My mother & Claude • How to set up Claude • The new Claude Opus 5.5 • Prompt Engineering 101

🟡 سطح ۲: مهارت‌ها و ترفندهای کاربردی (Level 2) نکات استفاده بهینه، حفظ حریم خصوصی و مقایسه با ChatGPT • Claude skills • 27 Claude Tips • Claude for Legal • Privacy with Claude • Do not hit Claude limits • Switch Claude <> ChatGPT • Never ask Claude for Taste

🔴 سطح ۳: مباحث پیشرفته (Level 3) تشخیص محتوای تولید شده، داشبوردها و کاربردهای ترکیبی • AI brain rot • Claude Fable 5 • Detect AI Content • Claude + Linkedin • My personal AI Tool list • Deslop Claude in 2 words • Claude Motion & Dashboards

این پست را ذخیره کنید تا هر زمان به راهنمایی نیاز داشتید به آن دسترسی داشته باشید و برای دوستان پژوهشگر خود هم ارسال کنید. 💡

🆔 @artificialintelligenceresearch

📢 فراخوان مقاله (Call for Proposals): شماره ویژه ژورنال معتبر BJMSP
عنوان شماره ویژه:
Interpretable and Explainable AI/ML for Psychological Research
ژورنال معتبر British Journal of Mathematical and Statistical Psychology (BJMSP) فراخوان مقاله‌ای برای شماره ویژه خود با موضوع هوش مصنوعی و یادگیری ماشین تفسیرپذیر و توضیح‌پذیر در پژوهش‌های روان‌شناسی منتشر کرده است. این شماره ویژه به بررسی این پرسش کلیدی می‌پردازد که هوش مصنوعی و مدل‌های یادگیری ماشین چگونه می‌توانند به ارائه‌ی توضیحات معنادار از فرآیندهای روان‌شناختی کمک کنند.

🎯 محورها و موضوعات کلیدی:

* مدل‌های تفسیرپذیر (Interpretable Models)
* چارچوب‌های ترکیبی روان‌سنجی و یادگیری ماشین (Hybrid Psychometric–ML Frameworks)
* روش‌های توضیح‌پذیری و عدم قطعیت آن‌ها (Explanation Methods and Their Uncertainty)
* یادگیری ماشین علّی (Causal Machine Learning)
* تفسیرپذیری مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و هوش مصنوعی مولد (Generative AI)

👥 ادیتورهای مهمان (Guest Editors):
* Dr. Rudolf Debelak (مؤسسه پلی‌تکنیک فدرال لوزان - EPFL، سوئیس)
* Dr. Qian Zhang (دانشگاه ایالتی فلوریدا - FSU، آمریکا)
🗓 تاریخ‌های مهم (Important Dates):
* ارسال پروپوزال مقاله (تا ۱۰۰۰ کلمه): ۲ آگوست ۲۰۲۷ (۱۱ مرداد ۱۴۰۶)
* اعلام نتایج پذیرش پروپوزال‌ها: ۲۳ آگوست ۲۰۲۷ (۱ شهریور ۱۴۰۶)
* ارسال نسخه کامل مقاله (Full Manuscript): ۱۵ ژوئن ۲۰۲۸ (۲۵ خرداد ۱۴۰۷)
> 📌 پروپوزال‌ها باید ارتباط پژوهش با محورهای این شماره ویژه و نوآوری روش‌شناختی (Methodological Contributions) اثر را شرح دهند.


🔗 مطالعه متن کامل فراخوان و راهنمای ارسال.

کانال هوش مصنوعی و پژوهش:
@artificialintelligencerrsearch

#CallForPapers #ExplainableAI #InterpretableML #XAI #PsychologicalScience #BJMSP #MachineLearning

🚀 انتشار نسخه جدید Kornia (v0.9.0) - جهش بزرگ در بینایی ماشین با PyTorch

کتابخانه محبوب Kornia برای پردازش تصویر در اکوسیستم PyTorch، به‌روزرسانی بزرگ 0.9.0 خود را با تمرکز بر سرعت، دقت و پشتیبانی بهتر از معماری‌های مختلف منتشر کرد.

مهم‌ترین تغییرات این نسخه:
🔹 پشتیبانی کامل از Half-Precision: اجرای بدون مشکل و دقیق fp16 و bf16 در پردازش‌های هندسی (Geometry & Warps).
🔹 افزایش سرعت خیره‌کننده روی پردازنده‌های اپل (MPS): فیلتر Gaussian blur تا ۱۶ برابر سریع‌تر و الگوریتم CLAHE تا ۲۰۰۰ برابر سریع‌تر شده است.
🔹 عملکرد برتر در برابر OpenCV: بنچمارک‌های جدید نشان می‌دهد اجرای پردازش‌ها روی کارت‌های گرافیک (CUDA) تا ۱۰ برابر سریع‌تر از OpenCV است (البته روی CPU همچنان کندتر است).
🔹 بهینه‌سازی برای عامل‌های هوش مصنوعی (Agents): اضافه شدن مستندات و ایندکس اختصاصی برای AI Agentها جهت درک بهتر APIها و تولید کدهای دقیق‌تر.
🔹 پشتیبانی قوی‌تر از کامپایل: هماهنگی بهتر با کامپایلر پای‌تورچ و رفع باگ‌های مربوط به همگام‌سازی‌های اضافی (Host-sync).

اگر در پروژه‌های تحقیقاتی پردازش تصویر و مدل‌های چندوجهی خود از پای‌تورچ استفاده می‌کنید، ارتقا به این نسخه می‌تواند سرعت و کارایی پایپ‌لاین‌های شما را به شکل چشمگیری بهبود ببخشد.

🔗 مشاهده جزئیات کامل و تغییرات در گیت‌هاب

🆔 @artificialintelligenceresearch

📘 معرفی کتاب: Mastering RAG — A Deep Dive into Retrieval-Augmented Generation

با پیشرفت سریع هوش مصنوعی مولد (Generative AI)، معماری RAG به یکی از رویکردهای اساسی و پایه برای ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی تبدیل شده است؛ سیستم‌هایی که می‌توانند دانش مرتبط را بازیابی کرده و پاسخ‌های دقیق و مبتنی بر کانتکست (Context-aware) تولید کنند.

طراحی یک سیستم RAG قطعا فراتر از اتصال ساده یک LLM به دیتابیس برداری است و نیاز به یک پایپ‌لاین مهندسی‌شده و دقیق دارد. این کتاب یک منبع جامع و عالی برای درک عمیق مفاهیم، تکنیک‌ها و معماری‌های این حوزه است.

📚 سرفصل‌های کلیدی و مهمی که در این کتاب بررسی می‌شوند:
🔹 مفاهیم پایه و معماری RAG
🔹 ورود، پارس کردن و پیش‌پردازش اسناد (Document Ingestion)
🔹 استراتژی‌های Chunking و حفظ کانتکست
🔹 مدل‌های Embedding و دیتابیس‌های برداری (Vector Databases)
🔹 انواع روش‌های بازیابی: Dense, Sparse و Hybrid
🔹 جستجوی معنایی، Reranking و بهینه‌سازی کوئری
🔹 مهندسی کانتکست و طراحی پرامپت (Prompt Design)
🔹 ارزیابی RAG، معیارهای کیفیت و بنچمارک‌ها
🔹 کاهش توهم (Hallucinations) و بهبود کیفیت پاسخ‌ها
🔹 رویکردهای نوین مانند Agentic RAG

🆔 @artificialintelligenceresearch

📥 فایل PDF این کتاب کاربردی را می‌توانید در پست زیر دانلود کنید. 👇

#RAG #هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #LLM #AI #مقاله_خوانی #ابزارهای_پژوهشی

۱۲ اصطلاح ضروری هوش مصنوعی که هر پژوهشگر و علاقه‌مندی باید بداند! 🧠

در دنیای پرشتاب هوش مصنوعی، تسلط بر مفاهیم پایه برای درک مقالات، استفاده از ابزارهای جدید و پیاده‌سازی مدل‌ها کاملاً حیاتی است. در این پست ۱۲ اصطلاح کلیدی را به زبان ساده مرور می‌کنیم:

۱. LLM (مدل زبانی بزرگ): مغز متفکر چت‌بات‌هایی مثل ChatGPT و Gemini که با پردازش میلیاردها سند آموزش دیده و کلمات بعدی را در مقیاس وسیع پیش‌بینی می‌کند.

۲. Hallucination (توهم): زمانی که هوش مصنوعی با اعتماد به نفس کامل، اطلاعات غلط و ساختگی ارائه می‌دهد (معمولاً ناشی از نقص در داده‌های آموزشی).

۳. Token (توکن): بلوک‌های سازنده ارتباطات در هوش مصنوعی. توکن لزوماً یک کلمه کامل نیست، بلکه معمولاً بخشی از یک کلمه است.

۴. Training vs. Inference (آموزش در برابر استنتاج): آموزش یعنی یاد دادن به مدل، و استنتاج یعنی مدل در حال انجام کار. دومی بدون اولی ممکن نیست.

۵. Fine-tuning (تنظیم دقیق): تغذیه یک مدل عمومی با داده‌های تخصصی برای مهارت یافتن در یک تسک خاص.

۶. Reinforcement Learning (یادگیری تقویتی): یادگیری مدل از طریق آزمون، خطا و دریافت پاداش؛ روشی که مدل‌های استدلالی را دقیق‌تر می‌کند.

۷. Distillation (تقطیر): آموزش یک مدل کوچک برای تقلید از رفتار یک مدل بزرگ. نتیجه: مدلی سریع‌تر، ارزان‌تر و تقریباً با همان دقت.

۸. RAG (تولید افزوده با بازیابی): ترکیب هوش مصنوعی با اسناد و داده‌های اختصاصی شما که به شدت میزان توهم مدل را کاهش می‌دهد.

۹. Chain of Thought (زنجیره افکار): شکستن یک مسئله پیچیده به مراحل گام‌به‌گام. این کار سرعت را کم می‌کند اما دقت استدلال را بسیار بالا می‌برد.

۱۰. Weights (وزن‌ها): پارامترهای عددی که دانش یاد گرفته شده مدل را ذخیره می‌کنند و در طول آموزش تنظیم می‌شوند.

۱۱. Validation Loss (خطای اعتبارسنجی): معیاری برای ارزیابی کیفیت آموزش مدل. عدد کمتر به معنای عملکرد بهتر است و از بیش‌برازش (Overfitting) جلوگیری می‌کند.

۱۲. Coding Agent (عامل کدنویس): هوش مصنوعی مستقلی که فقط کد پیشنهاد نمی‌دهد، بلکه خودش به صورت خودکار می‌نویسد، تست می‌کند و دیباگ انجام می‌دهد.

🆔 @artificialintelligenceresearch
#هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #مفاهیم_پایه #پژوهش #AI #MachineLearning #LLM #DeepLearning

📢 فراخوان طرح‌های پژوهشی و فناورانه شرکت «بهارهونی»

فرصتی عالی برای پژوهشگران، دانشگاهیان و شرکت‌های دانش‌بنیان جهت ارائه طرح‌های تحقیق و توسعه (از مقیاس آزمایشگاهی تا صنعتی).

با توجه به حوزه تخصصی کانال، یکی از محورهای ده‌گانه این فراخوان به‌طور ویژه به حوزه کاری ما مرتبط است:

🔹 محور ۹: هوش مصنوعی و هوشمندسازی صنعتی (شامل توسعه راهکارهای هوش مصنوعی، یادگیری و بینایی ماشین، تحلیل داده برای پایش تولید، پیش‌بینی تقاضا، و توسعه دستیارهای مبتنی بر هوش مصنوعی مولد)

علاوه بر هوش مصنوعی، محورهایی مانند «سلامت شغلی و سامانه‌های هوشمند تصمیم‌یار»، «زیست‌فناوری» و «فرآوری گیاهان دارویی و محصولات سلامت‌محور» نیز در اولویت‌های این شرکت قرار دارند.

🗓 مهلت ارسال طرح‌ها: تا ۲۵ دی ۱۴۰۵

📥 برای دانلود فرم پیشنهاد طرح (پروپوزال)، مطالعه دقیق‌تر محورهای تمرکز و ارسال مدارک، می‌توانید به وب‌سایت بهارهونی مراجعه کنید. فایل‌های تکمیل‌شده باید به ایمیل research@baharhooni.com ارسال شوند.

@artificialintelligenceresearch

#فراخوان_پژوهشی #هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #تحقیق_و_توسعه #پروژه_صنعتی #پژوهش

🚀 معرفی مدل WeVisOne-VL: مدل همه‌کاره ادراک بصری از Tencent

تیم WeChat Vision شرکت تنسنت به تازگی مدل‌های بینایی-زبانی WeVisOne-VL را در ابعاد 2B و 4B به صورت کاملاً متن‌باز (تحت لایسنس Apache-2.0) منتشر کرده است. این مدل که بر پایه Qwen3-VL توسعه یافته، نیاز به استفاده از چندین مدل مجزا برای تسک‌های مختلف بینایی را از بین می‌برد.

ویژگی‌های برجسته WeVisOne-VL:

تجمیع تسک‌ها در یک مدل: انجام همزمان Object Detection، Segmentation، Alpha Matting، شمارش اشیا (Counting) و OCR در سطح پیکسل و شیء.

مقاومت بالا در برابر توهم (Reliable Rejection): اگر شیء درخواست شده در تصویر وجود نداشته باشد، این مدل به جای تشخیص اشتباه، صراحتاً مقدار 'none' را برمی‌گرداند. نرخ موفقیت این قابلیت در بنچمارک WeRef-Bench برای نسخه 4B به ۹۶.۴٪ می‌رسد.

معماری سبک برای خروجی‌های پیکسلی: استفاده از یک Pixel Decoder بسیار بهینه با تنها ۹.۶ میلیون پارامتر برای تولید ماسک‌ها و آلفا متینگ.

کارایی بالا روی سخت‌افزارهای محدود: نسخه 2B به راحتی قابل سلف‌هاست است و در بنچمارک‌هایی نظیر LVIS و Dense200 عملکرد بهتری نسبت به مدل‌های ۳ تا ۹ میلیاردی رقیب ثبت کرده است.

🔗 مخزن گیت‌هاب (Tencent/WeVisOne-VL)
🔗 لینک مقاله در arXiv
🔗 مدل در Hugging Face

@artificialintelligenceresearch

#ComputerVision #VLM #Tencent #WeVisOne #OpenSource #MachineLearning