🎙 پایان دردسر چسباندن ابزارهای صوتی به هم! فرانسه با Voxtral 3 بازار را تکان داد.
اگر تا حالا برای ساخت یک ایجنت صوتی مجبور بودید مدل ASR یک شرکت (مثل Whisper)، بخش استدلال را از یک جا و TTS (تبدیل متن به صوت) را هم از جای دیگری با هزار بدبختی به هم وصل کنید، شرکت Mistral AI بازی را عوض کرد!
میسترال بالاخره از خانواده‌ی جدید مدل‌های صوتی‌اش به نام Voxtral 3 رونمایی کرد؛ یک پلتفرم و استک کاملِ صوتی که همه‌چیز را یک‌جا و یکپارچه در اختیارتان می‌گذارد.
چرا Voxtral 3 انقدر سر و صدا کرده؟
1️⃣ دقیق‌تر از رقبای نامدار با قیمت شوکه‌کننده! مدل پرچمدار Voxtral Small Transcribe 3 روی بنچمارک FLEURS توانسته با نرخ خطای پایین (WER حدود ۴ درصد) رقبای بزرگی مثل Whisper v3 و جمنای را پشت سر بگذارد؛ آن هم با قیمت بی‌نظیر نيم‌سنت به ازای هر دقیقه!
2️⃣ ایجنت صوتی ریل‌تایم و فوق‌سریع (< 500ms) نسخه ریل‌تایم این مدل روی زیرساخت LiveKit پیاده شده و به لطف تشخیص هوشمند پایان جمله (End-of-turn)، مکالمه‌ای کاملاً طبیعی می‌سازد. اگر وسط حرف زدن ایجنت بپرید، بلافاصله متوقف می‌شود؛ درست مثل یک انسان واقعی!
3️⃣ کلون صدای حرفه‌ای (Pro Voice) با احساسات واقعی مدل Voxtral TTS 3 فقط با ۳۰ دقیقه نمونه صدا، لحن، احساس، سرعت و حتی ریتم گوینده را در ۳۵+ زبان و ۵۰+ لهجه شبیه‌سازی می‌کند. قیمت آن هم فقط ۱۳ دلار به ازای هر ۱ میلیون کاراکتر است.
4️⃣ حاکمیت داده و امنیت سازمانی (Data Sovereignty) برخلاف خیلی از سرویس‌های ابری بسته، میسترال این قابلیت را به شما می‌دهد که کل این استک صوتی را روی سرور شخصی خودتان (Self-host) یا از طریق APIهای امن این شرکت در اروپا اجرا کنید؛ یک موهبت بزرگ برای مراکز تماس و سازمان‌های حساس.
💡 جمع‌بندی: اگر توسعه‌دهنده هستید یا روی پروژه‌های هوش مصنوعی صوتی و ایجنت‌های تلفنی کار می‌کنید، Voxtral 3 به لطف قیمت بسیار پایین، تاخیر زیر ثانیه و کیفیت خیره‌کننده، گزینه‌ای است که دیگر نمی‌شود نادیده‌اش گرفت.
🔗 برای اطلاعات فنی بیشتر و شروع کار:
بررسی کامل در وبلاگ رسمی میسترال
مستندات مدل Voxtral Small Transcribe 3
راهنمای مدل Voxtral TTS 3
کانال هوش مصنوعی و پژوهش:
@artificialintelligenceresearch
اگر تا حالا برای ساخت یک ایجنت صوتی مجبور بودید مدل ASR یک شرکت (مثل Whisper)، بخش استدلال را از یک جا و TTS (تبدیل متن به صوت) را هم از جای دیگری با هزار بدبختی به هم وصل کنید، شرکت Mistral AI بازی را عوض کرد!
میسترال بالاخره از خانواده‌ی جدید مدل‌های صوتی‌اش به نام Voxtral 3 رونمایی کرد؛ یک پلتفرم و استک کاملِ صوتی که همه‌چیز را یک‌جا و یکپارچه در اختیارتان می‌گذارد.
چرا Voxtral 3 انقدر سر و صدا کرده؟
1️⃣ دقیق‌تر از رقبای نامدار با قیمت شوکه‌کننده! مدل پرچمدار Voxtral Small Transcribe 3 روی بنچمارک FLEURS توانسته با نرخ خطای پایین (WER حدود ۴ درصد) رقبای بزرگی مثل Whisper v3 و جمنای را پشت سر بگذارد؛ آن هم با قیمت بی‌نظیر نيم‌سنت به ازای هر دقیقه!
2️⃣ ایجنت صوتی ریل‌تایم و فوق‌سریع (< 500ms) نسخه ریل‌تایم این مدل روی زیرساخت LiveKit پیاده شده و به لطف تشخیص هوشمند پایان جمله (End-of-turn)، مکالمه‌ای کاملاً طبیعی می‌سازد. اگر وسط حرف زدن ایجنت بپرید، بلافاصله متوقف می‌شود؛ درست مثل یک انسان واقعی!
3️⃣ کلون صدای حرفه‌ای (Pro Voice) با احساسات واقعی مدل Voxtral TTS 3 فقط با ۳۰ دقیقه نمونه صدا، لحن، احساس، سرعت و حتی ریتم گوینده را در ۳۵+ زبان و ۵۰+ لهجه شبیه‌سازی می‌کند. قیمت آن هم فقط ۱۳ دلار به ازای هر ۱ میلیون کاراکتر است.
4️⃣ حاکمیت داده و امنیت سازمانی (Data Sovereignty) برخلاف خیلی از سرویس‌های ابری بسته، میسترال این قابلیت را به شما می‌دهد که کل این استک صوتی را روی سرور شخصی خودتان (Self-host) یا از طریق APIهای امن این شرکت در اروپا اجرا کنید؛ یک موهبت بزرگ برای مراکز تماس و سازمان‌های حساس.
💡 جمع‌بندی: اگر توسعه‌دهنده هستید یا روی پروژه‌های هوش مصنوعی صوتی و ایجنت‌های تلفنی کار می‌کنید، Voxtral 3 به لطف قیمت بسیار پایین، تاخیر زیر ثانیه و کیفیت خیره‌کننده، گزینه‌ای است که دیگر نمی‌شود نادیده‌اش گرفت.
🔗 برای اطلاعات فنی بیشتر و شروع کار:
بررسی کامل در وبلاگ رسمی میسترال
مستندات مدل Voxtral Small Transcribe 3
راهنمای مدل Voxtral TTS 3
کانال هوش مصنوعی و پژوهش:
@artificialintelligenceresearch
❤1
🔍 کالبدشکافی مقاله‌های ردشده! (چرا مقالات خوب ریجکت می‌شوند؟)
خیلی وقت‌ها فکر می‌کنیم دلیل ریجکت شدن یک مقاله، ضعفِ خودِ پژوهش است؛ در حالی که خیلی از اوقات مشکل اصلی، نحوه‌ی نگارش و ارائه‌ی آن است. در ادامه رایج‌ترین تله‌هایی که بررسی‌کنندگان (Reviewers) را به دردسر می‌اندازد، از مقدمه تا نتیجه‌گیری مرور می‌کنیم:
۱. عنوان و چکیده (Title & Abstract): تله‌های رایج
❌ استفاده از عنوان‌های خیلی کلی، مبهم یا بیش از حد طولانی.
❌ نوشتن چکیده قبل از نهایی شدن نتایج اصلی مقاله.
❌ آوردن ارجاع، مخفف‌های تعریف‌نشده یا فرمول‌های پیچیده در چکیده.
❌ تناقض داشتنِ اعداد و ارقامِ داخل چکیده با متن اصلی مقاله.
۲. مقدمه (Introduction): خطاهای بحرانی
❌ شروع کردن با کلی‌گویی‌های خیلی وسیع و بی‌ربط (مثلاً تعریف‌های پایه‌ای از صفر!).
❌ عدم شفافیت در بیان «مسئله‌ی پژوهش» و سوالات دقیق تحقیق.
❌ روشن نکردن این که مطالعه‌ی شما چه شکافی را در ادبیات پژوهش پر می‌کند.
❌ قلمداد نکردنِ اهمیت و ضرورت کار برای خوانندگان بین‌رشته‌ای.
۳. مرور ادبیات (Literature Review): اشتباهات رایج
❌ تبدیل کردن مرور پیشینه به صرفاً فهرستی از خلاصه‌ی مقالات دیگران.
❌ استفاده‌ی بیش از حد از منابع قدیمی، منسوخ‌شده یا کم‌اعتبار.
❌ اتکا به منابع ثانویه به‌جای رجوع به منابع اصلی و اولیه‌ی پژوهش.
❌ عدم شناسایی دقیقِ بحث‌ها، شکاف‌ها یا تناقض‌های موجود در ادبیات پژوهش.
❌ نادیده گرفتن مطالعاتی که فرضیات شما رو به چالش می‌کشند.
۴. روش‌شناسی (Methods): خطاهای بحرانی
❌ توصیف روش‌ها بدون ارائه‌ی توجیه و دلیل منطقی برای آن‌ها.
❌ مبهم بودن درباره‌ی اندازه نمونه (Sample Size) یا نحوه‌ی انتخاب آن.
❌ ترکیب ابزارهای کیفی و کمی بدون منطق و پیوستگیِ درست.
❌ نپرداختن به محدودیت‌های پژوهش یا سوگیری‌های احتمالی.
❌ کپی-پیست کردنِ روش‌های استاندارد بدون شخصی‌سازی و تطبیق آن‌ها با پژوهش خودتان.
۵. نتایج (Results): این اشتباهات را نکنید!
❌ وارد کردن بخش بحث و تحلیل (Discussion) در این قسمت.
❌ گزارش تک‌تک یافته‌های پیش‌پاافتاده به‌جای تمرکز بر نکات کلیدی و اصلی.
❌ استفاده از جدول‌ها یا نمودارهای پیچیده بدون توضیح و تفسیر کافی.
❌ جا انداختن واحدها، برچسب‌ها یا مقادیر آماری (مثل مقادیر p).
❌ فراموش کردنِ ذکر یافته‌های غیرمعنادار (و گلچین کردنِ تعمدیِ فقط نتایج مثبت یا اصطلاحاً Cherry-picking).
۶. بحث و نتیجه‌گیری (Discussion): از این شیوه‌ها پرهیز کنید
❌ تکرار صرفِ نتایج بدون ارائه‌ی یک تفسیر عمیق‌تر.
❌ ارائه‌ی ادعاهای اغراق‌آمیز، حدسی و فراتر از شواهد واقعی.
❌ نادیده گرفتن نتایج متضاد یا غیرمنتظره‌ای که به‌دست آمده‌اند.
❌ عدم هماهنگیِ بحث با فرضیات، اهداف و سوالات اصلی پژوهش.
❌ بیان نکردن پیامدهای تئوریک و کاربردیِ مطالعه.
💡 نکته کلیدی: داوران به‌دنبال یک «رشته‌ی ارتباطیِ منسجم» هستند؛ از سوال پژوهش گرفته تا نتیجه‌گیری نهایی. هرچه این زنجیره منطقی‌تر و شفاف‌تر باشد، مسیر پذیرش مقاله هموارتر خواهد بود!
کانال هوش مصنوعی و پژوهش:
@artificialintelligenceresearch
خیلی وقت‌ها فکر می‌کنیم دلیل ریجکت شدن یک مقاله، ضعفِ خودِ پژوهش است؛ در حالی که خیلی از اوقات مشکل اصلی، نحوه‌ی نگارش و ارائه‌ی آن است. در ادامه رایج‌ترین تله‌هایی که بررسی‌کنندگان (Reviewers) را به دردسر می‌اندازد، از مقدمه تا نتیجه‌گیری مرور می‌کنیم:
۱. عنوان و چکیده (Title & Abstract): تله‌های رایج
❌ استفاده از عنوان‌های خیلی کلی، مبهم یا بیش از حد طولانی.
❌ نوشتن چکیده قبل از نهایی شدن نتایج اصلی مقاله.
❌ آوردن ارجاع، مخفف‌های تعریف‌نشده یا فرمول‌های پیچیده در چکیده.
❌ تناقض داشتنِ اعداد و ارقامِ داخل چکیده با متن اصلی مقاله.
۲. مقدمه (Introduction): خطاهای بحرانی
❌ شروع کردن با کلی‌گویی‌های خیلی وسیع و بی‌ربط (مثلاً تعریف‌های پایه‌ای از صفر!).
❌ عدم شفافیت در بیان «مسئله‌ی پژوهش» و سوالات دقیق تحقیق.
❌ روشن نکردن این که مطالعه‌ی شما چه شکافی را در ادبیات پژوهش پر می‌کند.
❌ قلمداد نکردنِ اهمیت و ضرورت کار برای خوانندگان بین‌رشته‌ای.
۳. مرور ادبیات (Literature Review): اشتباهات رایج
❌ تبدیل کردن مرور پیشینه به صرفاً فهرستی از خلاصه‌ی مقالات دیگران.
❌ استفاده‌ی بیش از حد از منابع قدیمی، منسوخ‌شده یا کم‌اعتبار.
❌ اتکا به منابع ثانویه به‌جای رجوع به منابع اصلی و اولیه‌ی پژوهش.
❌ عدم شناسایی دقیقِ بحث‌ها، شکاف‌ها یا تناقض‌های موجود در ادبیات پژوهش.
❌ نادیده گرفتن مطالعاتی که فرضیات شما رو به چالش می‌کشند.
۴. روش‌شناسی (Methods): خطاهای بحرانی
❌ توصیف روش‌ها بدون ارائه‌ی توجیه و دلیل منطقی برای آن‌ها.
❌ مبهم بودن درباره‌ی اندازه نمونه (Sample Size) یا نحوه‌ی انتخاب آن.
❌ ترکیب ابزارهای کیفی و کمی بدون منطق و پیوستگیِ درست.
❌ نپرداختن به محدودیت‌های پژوهش یا سوگیری‌های احتمالی.
❌ کپی-پیست کردنِ روش‌های استاندارد بدون شخصی‌سازی و تطبیق آن‌ها با پژوهش خودتان.
۵. نتایج (Results): این اشتباهات را نکنید!
❌ وارد کردن بخش بحث و تحلیل (Discussion) در این قسمت.
❌ گزارش تک‌تک یافته‌های پیش‌پاافتاده به‌جای تمرکز بر نکات کلیدی و اصلی.
❌ استفاده از جدول‌ها یا نمودارهای پیچیده بدون توضیح و تفسیر کافی.
❌ جا انداختن واحدها، برچسب‌ها یا مقادیر آماری (مثل مقادیر p).
❌ فراموش کردنِ ذکر یافته‌های غیرمعنادار (و گلچین کردنِ تعمدیِ فقط نتایج مثبت یا اصطلاحاً Cherry-picking).
۶. بحث و نتیجه‌گیری (Discussion): از این شیوه‌ها پرهیز کنید
❌ تکرار صرفِ نتایج بدون ارائه‌ی یک تفسیر عمیق‌تر.
❌ ارائه‌ی ادعاهای اغراق‌آمیز، حدسی و فراتر از شواهد واقعی.
❌ نادیده گرفتن نتایج متضاد یا غیرمنتظره‌ای که به‌دست آمده‌اند.
❌ عدم هماهنگیِ بحث با فرضیات، اهداف و سوالات اصلی پژوهش.
❌ بیان نکردن پیامدهای تئوریک و کاربردیِ مطالعه.
💡 نکته کلیدی: داوران به‌دنبال یک «رشته‌ی ارتباطیِ منسجم» هستند؛ از سوال پژوهش گرفته تا نتیجه‌گیری نهایی. هرچه این زنجیره منطقی‌تر و شفاف‌تر باشد، مسیر پذیرش مقاله هموارتر خواهد بود!
کانال هوش مصنوعی و پژوهش:
@artificialintelligenceresearch
❤1
کلودفلر از مدل جدیدی به نام Clairic رونمایی کرده که رویکرد کاملاً متفاوتی برای استخراج اطلاعات ساختاریافته از اسناد و تصاویر دارد. 📄
🔹 تفاوت اصلی؟ برخلاف LLMهای رایج که خروجی را توکن به توکن تولید می‌کنند، Clairic متن یا تصویر را یک بار پردازش کرده و دقیقاً فیلدهای درخواستی (متن، عدد، تاریخ و...) را همراه با یک «امتیاز اطمینان» (Confidence Score) برمی‌گرداند. از آنجایی که این مدل هیچ توکن خروجی‌ای تولید نمی‌کند، هزینه خروجی آن کاملاً صفر است! 💸
💡 ویژگی‌های کلیدی:
هزینه بسیار پایین: فقط ۰.۱۰ دلار به ازای هر یک میلیون توکن ورودی. 📉
سرعت بالا: در تست‌ها استخراج داده ۰.۴۶ ثانیه طول کشیده (در مقایسه با ۱۶.۱ ثانیه برای مدل‌های مشابه). ⚡️
چندوجهی: پشتیبانی از متن و حداکثر ۴ تصویر (PNG, JPEG, WebP) در هر درخواست. 🖼
پنجره کانتکست: ۶۵,۵۳۶ توکن.
این رویکرد برای پایپ‌لاین‌های مبتنی بر هوش مصنوعی که نیاز به استخراج سریع، دقیق و ارزانِ اطلاعات از فرم‌ها، ایمیل‌ها یا گزارش‌ها دارند، یک تغییر بازی محسوب می‌شود. 🎲
🔗 معرفی رسمی در بلاگ کلودفلر 🔗 مستندات مدل برای توسعه‌دهندگان
کانال هوش مصنوعی و پژوهش:
@artificialintelligenceresearch
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Cloudflare Blog
Introducing Clairic, a new System One class of extraction models
Clairic is a new model from Cloudflare that is a System One extraction modeI, capable of extracting, computing, estimating, and forecasting data from unstructured inputs.
❤1
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
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
❤2
🌟 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
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
❤2
🔥 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
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
FreeMaker
FreeMaker — Free AI Photo Editor Online
Edit photos with AI in seconds. Turn your ideas into edits.
❤1
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
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
Claude Academy
Claude Academy · Learn to work and build with Claude
Free AI education from Anthropic. Learn how AI works, how to use it with intention, and how to get more from Claude, organized around the problems you actually face.
❤2
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
🔗 کانال هوش مصنوعی و ابزار پژوهشی
@artificialintelligenceresearch
ltx.io
LTX-2.5: LTX's Latest AI Open-Source Foundation Model | LTX
LTX-2.5 generates multi-shot scenes in one pass, edits real footage, and exports cinema-grade EXR. Open weights you can fine-tune and run on your hardware.
❤2
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
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
lumo.proton.me
Lumo: Privacy-first AI assistant where chats stay confidential
Meet Lumo, the zero-access encrypted AI assistant by Proton that does not track or record your conversations. Ask me anything — it's confidential
❤2
🚀 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
⏱️ 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
Decktopus
Decktopus AI | AI Presentation Maker, Coach & Analytics
AI presentation maker with built-in coaching and analytics. Create on-brand decks and carousels in minutes, rehearse with AI, track every view, and generate leads.
❤2
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
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
scite.ai
AI for Research | Scite
Scite searches 300M+ scholarly articles to give you citation-backed answers and show you how every claim is supported or disputed.
❤2
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
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
❤2
🚀 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! 🌟🚀🌹🌹🌹
"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! 🌟🚀🌹🌹🌹
❤8
AI Research pinned «🚀 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…»
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
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
lnkd.in
LinkedIn
This link will take you to a page that’s not on LinkedIn
❤2
📢 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
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
❤2
🚀 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
🔹 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
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
GitHub
Release v0.9.0 - more correct, faster, better compile, half-precision, MPS and CUDA · kornia/kornia
Overview for humans
Meet kornia==0.9.0 - more correct, much faster, more documented, better half-precision, CUDA and MPS support.
More than 800 issues have been raised and fixed.
For example, now:
...
Meet kornia==0.9.0 - more correct, much faster, more documented, better half-precision, CUDA and MPS support.
More than 800 issues have been raised and fixed.
For example, now:
...
❤1
📘 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
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
❤1