سلام بچه ها
اگر کسی از شما دنبال #موقعیت_کاری در حوزه Front-End هست، میتونه رزومش رو برای من ارسال کنه.
@AI_ENG_20
مزایا : ریموت + بدون نیاز به سابقه کار + همراه با منتورشیپ
اگر کسی از شما دنبال #موقعیت_کاری در حوزه Front-End هست، میتونه رزومش رو برای من ارسال کنه.
@AI_ENG_20
مزایا : ریموت + بدون نیاز به سابقه کار + همراه با منتورشیپ
❤4😁1🦄1
معرفی Hakim – مدل Text Embedding فارسی
تیم MCINEXT با افتخار از توسعه مدل Hakim، یک مدل قدرتمند Text Embedding برای زبان فارسی، رونمایی میکند. این مدل با کسب جایگاه اول در بنچمارک FaMTEB (بنچمارک فارسی در MTEB، معتبرترین لیدربورد ارزیابی مدلهای Text Embedding) از میان تمام مدلهای Text Embedding فارسیزبان و چندزبانه، به عنوان پیشتاز در زمینه پردازش زبان فارسی شناخته شده است.
✨ ویژگیهای منحصر به فرد Hakim:
✔️ آموزش سهمرحلهای:
توسعه یک مدل زبانی پایه
آموزش مدل روی دادههای متنوع برای ایجاد مدل اولیهی Text Embedding
آموزش تخصصی مدل بر اساس مجموعه دادههای دقیق و تسکهای مختلف NLP برای دستیابی به مدل نهایی
✔️ دادههای باکیفیت و متنوع:
استفاده از دیتاستهای دقیق و جامع در هر مرحله، جهت ارتقا کیفیت و دقت مدل.
✔️ Instruction Tuning:
بهرهگیری از دستورالعملهای متنوع برای افزایش توانایی مدل در انجام تسکهای مختلف.
✔️ قابلیت Zero-shot:
به لطف آموزش متنوع، Hakim قادر است تسکهای جدید را بدون نیاز به fine-tuning انجام دهد.
✔️ مدل HakimBERT:
مدل زبانی پایهای که بهطور مستقل در بسیاری از تسکها به سطح SOTA رسیده است.
✔️ سه نسخه از مدل Hakim:
Hakim (نسخه اصلی و fine-tune شده روی تسکهای مختلف NLP)
Hakim-small (نسخه کوچکتر و بهینهشده)
Hakim-unsup (نسخه ابتدایی بدون fine-tuning روی تسکهای NLP)
💡 اهمیت Hakim:
مدل Hakim در توسعه پروژههای NLP، سیستمهای RAG یا چتباتها، میتواند:
🔹 عملکرد جستجوی معنایی را متحول کند
🔹کیفیت دستهبندی و تحلیل متون را ارتقا دهد
🔹تسکهایی مانند NER، Sentiment Analysis و... را بدون fine-tuning تنها با یک دستورالعمل انجام دهد
🔹با توجه به سایز نسبتاً کوچک (124M پارامتر برای Hakim و 38M برای Hakim-small) سرعت بالا و استفاده آسان را فراهم کند
📚 مطالعه مقاله کامل در arXiv:
https://lnkd.in/dD5mrNUU
📈 مشاهده جایگاه Hakim در FaMTEB:
https://lnkd.in/dRJ9s4mz
تیم MCINEXT با افتخار از توسعه مدل Hakim، یک مدل قدرتمند Text Embedding برای زبان فارسی، رونمایی میکند. این مدل با کسب جایگاه اول در بنچمارک FaMTEB (بنچمارک فارسی در MTEB، معتبرترین لیدربورد ارزیابی مدلهای Text Embedding) از میان تمام مدلهای Text Embedding فارسیزبان و چندزبانه، به عنوان پیشتاز در زمینه پردازش زبان فارسی شناخته شده است.
✨ ویژگیهای منحصر به فرد Hakim:
✔️ آموزش سهمرحلهای:
توسعه یک مدل زبانی پایه
آموزش مدل روی دادههای متنوع برای ایجاد مدل اولیهی Text Embedding
آموزش تخصصی مدل بر اساس مجموعه دادههای دقیق و تسکهای مختلف NLP برای دستیابی به مدل نهایی
✔️ دادههای باکیفیت و متنوع:
استفاده از دیتاستهای دقیق و جامع در هر مرحله، جهت ارتقا کیفیت و دقت مدل.
✔️ Instruction Tuning:
بهرهگیری از دستورالعملهای متنوع برای افزایش توانایی مدل در انجام تسکهای مختلف.
✔️ قابلیت Zero-shot:
به لطف آموزش متنوع، Hakim قادر است تسکهای جدید را بدون نیاز به fine-tuning انجام دهد.
✔️ مدل HakimBERT:
مدل زبانی پایهای که بهطور مستقل در بسیاری از تسکها به سطح SOTA رسیده است.
✔️ سه نسخه از مدل Hakim:
Hakim (نسخه اصلی و fine-tune شده روی تسکهای مختلف NLP)
Hakim-small (نسخه کوچکتر و بهینهشده)
Hakim-unsup (نسخه ابتدایی بدون fine-tuning روی تسکهای NLP)
💡 اهمیت Hakim:
مدل Hakim در توسعه پروژههای NLP، سیستمهای RAG یا چتباتها، میتواند:
🔹 عملکرد جستجوی معنایی را متحول کند
🔹کیفیت دستهبندی و تحلیل متون را ارتقا دهد
🔹تسکهایی مانند NER، Sentiment Analysis و... را بدون fine-tuning تنها با یک دستورالعمل انجام دهد
🔹با توجه به سایز نسبتاً کوچک (124M پارامتر برای Hakim و 38M برای Hakim-small) سرعت بالا و استفاده آسان را فراهم کند
📚 مطالعه مقاله کامل در arXiv:
https://lnkd.in/dD5mrNUU
📈 مشاهده جایگاه Hakim در FaMTEB:
https://lnkd.in/dRJ9s4mz
arXiv.org
Hakim: Farsi Text Embedding Model
Recent advancements in text embedding have significantly improved natural language understanding across many languages, yet Persian remains notably underrepresented in large-scale embedding...
🔥4❤3🦄1
در خروجی کدوم گزینه print میشه؟
a = b = [1, 2, 3, 4]
a.append(5) print(b)
a = b = [1, 2, 3, 4]
a.append(5) print(b)
Anonymous Quiz
40%
1. [1, 2, 3, 4]
57%
2. [1,2,3,4,5]
0%
3. [1,2]
3%
4. [3,4]
❤2🦄2
هفته آینده رویداد هایپر ماندی رشت برگزار میشه✌️
اطلاعات بیشتر و ثبت نام از طریق لینک :
https://hyperlance.school/mondays
اطلاعات بیشتر و ثبت نام از طریق لینک :
https://hyperlance.school/mondays
⚡1🔥1🦄1
سلام بچه ها
اگر کسی از شما دنبال #موقعیت_کاری در حوزه Back-End هست، میتونه رزومش رو برای من ارسال کنه.
@AI_ENG_20
مزایا : ریموت + بدون نیاز به سابقه کار + همراه با منتورشیپ
اگر کسی از شما دنبال #موقعیت_کاری در حوزه Back-End هست، میتونه رزومش رو برای من ارسال کنه.
@AI_ENG_20
مزایا : ریموت + بدون نیاز به سابقه کار + همراه با منتورشیپ
❤3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
گیتهاب از سرویس جدیدی به نام Spark رونمایی کرده. این سرویس به کاربرها اجازه میده با نوشتن یک پرامپت به زبان طبیعی، یک اپلیکیشن فولاستک و هوشمند رو تولید و منتشر کنن. Spark از مدل زبانی Claude Sonnet 4 استفاده میکنه و مراحل مختلف توسعه مثل فرانتاند و بکاند، احراز هویت، دیتابیس و استقرار رو بهصورت خودکار انجام میده.
کاربرها میتونن از مدلهای OpenAI ،Meta ،DeepSeek ،xAI و غیره بدون نیاز به مدیریت کلیدهای API استفاده کنن. امکان ویرایش پروژه با پرامپت، رابط گرافیکی و کدنویسی با کمک GitHub Copilot هم وجود داره. قابلیتهای پیشرفتهتر مثل ایجاد ریپازیتوری، استفاده از GitHub Actions، و کار با Copilot Agents هم برای توسعهٔ سریعتر با این سرویس، قابلاستفاده هستن. اسپارک به صورت پیشنمایش عمومی برای کاربران Copilot Pro+ فعال شده.
کاربرها میتونن از مدلهای OpenAI ،Meta ،DeepSeek ،xAI و غیره بدون نیاز به مدیریت کلیدهای API استفاده کنن. امکان ویرایش پروژه با پرامپت، رابط گرافیکی و کدنویسی با کمک GitHub Copilot هم وجود داره. قابلیتهای پیشرفتهتر مثل ایجاد ریپازیتوری، استفاده از GitHub Actions، و کار با Copilot Agents هم برای توسعهٔ سریعتر با این سرویس، قابلاستفاده هستن. اسپارک به صورت پیشنمایش عمومی برای کاربران Copilot Pro+ فعال شده.
🔥4👌1🦄1
📈 ورکشاپ سئو (SEO)
چطور بدون هزینههای نجومی، بیای صفحه اول گوگل؟
✅ چطور کلمات کلیدی درست پیدا کنی؟
✅ چطور سایتت رو بدون کدنویسی سئو کنی؟
✅ چطور با ابزار رایگان نتایج رو تحلیل کنی؟
✅ و مهمتر از همه:
🚀 ۳ اقدام فوری برای دیده شدن توی گوگل!
🗓 زمان جدید: چهارشنبه ۸ مرداد – ساعت ۱۸ تا ۲۰
📍 رشت، میدان حشمت – فضای کار اشتراکی سکو
👩💼 مدرس: مائده نادمی – متخصص سئو
🎯 ظرفیت محدوده!
🔗 ثبتنام رایگان از طریق سایت:
🌐 maedehnademi.com
چطور بدون هزینههای نجومی، بیای صفحه اول گوگل؟
✅ چطور کلمات کلیدی درست پیدا کنی؟
✅ چطور سایتت رو بدون کدنویسی سئو کنی؟
✅ چطور با ابزار رایگان نتایج رو تحلیل کنی؟
✅ و مهمتر از همه:
🚀 ۳ اقدام فوری برای دیده شدن توی گوگل!
🗓 زمان جدید: چهارشنبه ۸ مرداد – ساعت ۱۸ تا ۲۰
📍 رشت، میدان حشمت – فضای کار اشتراکی سکو
👩💼 مدرس: مائده نادمی – متخصص سئو
🎯 ظرفیت محدوده!
🔗 ثبتنام رایگان از طریق سایت:
🌐 maedehnademi.com
⚡1❤1👌1
سلام بچه ها
اگر کسی از شما دنبال #موقعیت_کاری در حوزه (NLP/CV) AI Engineering هست، میتونه رزومش رو برای من ارسال کنه.
@Amin_Rezanejad
مزایا : ریموت + بدون نیاز به سابقه کار + همراه با منتورشیپ
اگر کسی از شما دنبال #موقعیت_کاری در حوزه (NLP/CV) AI Engineering هست، میتونه رزومش رو برای من ارسال کنه.
@Amin_Rezanejad
مزایا : ریموت + بدون نیاز به سابقه کار + همراه با منتورشیپ
1❤2🔥1
🌍 یکی از بزرگترین رویدادهای فناوری جهان، GITEX GLOBAL، امسال از ۲۱ تا ۲۵ مهر ۱۴۰۴ در دبی برگزار میشه.
🎟️ بلیطفروشی شروع شده و تا ۱۱ مرداد میتونید از تخفیف Early Bird استفاده کنید.
🌐 خرید از سایت رسمی: visit.gitex.com
🎟️ بلیطفروشی شروع شده و تا ۱۱ مرداد میتونید از تخفیف Early Bird استفاده کنید.
🌐 خرید از سایت رسمی: visit.gitex.com
🔥2❤1😁1
🦄3😁1
Which one do you use the most?
Anonymous Poll
4%
Qwen
63%
Chat-GPT
7%
DeepSeek
9%
Gemini
0%
KIMI
10%
Claude
1%
Le Chat
5%
Grok
مدل GPT-5 رسماً معرفی شد 🚀
https://openai.com/gpt-5/
و در دسترس کاربران ChatGPT قرار گرفته :
◽️ مدل GPT‑5 Chat: هر ۵ ساعت، ۱۰ پیام
◽️ مدل GPT‑5 Thinking (نسخه پیشرفتهتر برای پاسخهای عمیق): روزانه ۱ پیام
◽️ نسخه Plus (۲۰ دلار/ماه): تا ۸۰ پیام در هر ۳ ساعت
◽️ نسخه Pro و Team: بدون محدودیت در استفاده
با توجه به Prompt داده شده مدل خودش انتخاب میکنه از نسخه Chat استفاده کنه یا از نسخه Thinking، یعنی خودش قابليت تشخیص داره.
پس از عرضه GPT-5، اکثر مدلهای قدیمی منسوخ خواهند شد، از جمله جیپیتیهای 4o و 4.1 و 4.1-mini و 4.5 و مدلهای استدلالی o3 و o3-pro و o4-mini و o4-mini-high. چتهای قدیمی از مدلهای خانواده GPT-5 استفاده خواهند کرد.
https://openai.com/gpt-5/
و در دسترس کاربران ChatGPT قرار گرفته :
◽️ مدل GPT‑5 Chat: هر ۵ ساعت، ۱۰ پیام
◽️ مدل GPT‑5 Thinking (نسخه پیشرفتهتر برای پاسخهای عمیق): روزانه ۱ پیام
◽️ نسخه Plus (۲۰ دلار/ماه): تا ۸۰ پیام در هر ۳ ساعت
◽️ نسخه Pro و Team: بدون محدودیت در استفاده
با توجه به Prompt داده شده مدل خودش انتخاب میکنه از نسخه Chat استفاده کنه یا از نسخه Thinking، یعنی خودش قابليت تشخیص داره.
پس از عرضه GPT-5، اکثر مدلهای قدیمی منسوخ خواهند شد، از جمله جیپیتیهای 4o و 4.1 و 4.1-mini و 4.5 و مدلهای استدلالی o3 و o3-pro و o4-mini و o4-mini-high. چتهای قدیمی از مدلهای خانواده GPT-5 استفاده خواهند کرد.
🔥1👌1
یه مدل جدید ۴ میلیاردی به اسم Jan-v1 معرفی شده که کار اصلیش سرچ وب و ریسرچ عمیقه. تیم سازندهش اون رو به عنوان یه جایگزین open-source برای Perplexity Pro معرفی کرده که به صورت کاملاً local هم اجرا میشه.
این مدل روی نسخهی جدید Qwen یعنی Qwen3-4B-Thinking ساخته شده که تا ۲۵۶ هزار توکن context length داره. به طور مشخص برای reasoning و استفاده از ابزارها (tool use) فاینتیون شده که این یعنی برای کارهای agentic و حل مسائل پیچیده بهینه شده.
توی ارزیابی SimpleQA، به دقت ۹۱.۱٪ رسیده که طبق بنچمارکهای منتشر شده، عملکردش یه مقدار از Perplexity Pro بهتره. این نشون میده که مدلهای با این سایز هم میتونن توی تسکهای واقعی مثل پرسش و پاسخ مبتنی بر فکت، عملکرد خیلی خوبی داشته باشن.
برای استفاده، میشه اون رو توی Jan App، یا با فریمورکهای llama.cpp و vLLM اجرا کرد. اگه از Jan App استفاده میکنید، برای فعال کردن قابلیت سرچ باید از تنظیمات، Experimental Features رو روشن کنید و بعدش یه سرور MCP مثل Serper رو فعال کنید تا به اینترنت دسترسی داشته باشه.
به نظر من، حرکت به سمت مدلهای کوچیکتر و تخصصی که به صورت local هم اجرا میشن، خیلی مهمه. این مدلها کنترل بیشتری به دولوپر میدن و وابستگی به API های پولی رو کم میکنن. اینکه یه مدل 4B داره با سرویسی مثل Perplexity رقابت میکنه، نشون میده که آینده فقط دست مدلهای غولپیکر نیست و مدلهای بهینه شده برای تسکهای خاص، جایگاه خودشون رو دارن.
فایلهای مدل رو میتونید از لینکهای زیر بگیرید:
📃 مدل اصلی Jan-v1-4B
📃 نسخه GGUF برای llama.cpp
این مدل روی نسخهی جدید Qwen یعنی Qwen3-4B-Thinking ساخته شده که تا ۲۵۶ هزار توکن context length داره. به طور مشخص برای reasoning و استفاده از ابزارها (tool use) فاینتیون شده که این یعنی برای کارهای agentic و حل مسائل پیچیده بهینه شده.
توی ارزیابی SimpleQA، به دقت ۹۱.۱٪ رسیده که طبق بنچمارکهای منتشر شده، عملکردش یه مقدار از Perplexity Pro بهتره. این نشون میده که مدلهای با این سایز هم میتونن توی تسکهای واقعی مثل پرسش و پاسخ مبتنی بر فکت، عملکرد خیلی خوبی داشته باشن.
برای استفاده، میشه اون رو توی Jan App، یا با فریمورکهای llama.cpp و vLLM اجرا کرد. اگه از Jan App استفاده میکنید، برای فعال کردن قابلیت سرچ باید از تنظیمات، Experimental Features رو روشن کنید و بعدش یه سرور MCP مثل Serper رو فعال کنید تا به اینترنت دسترسی داشته باشه.
به نظر من، حرکت به سمت مدلهای کوچیکتر و تخصصی که به صورت local هم اجرا میشن، خیلی مهمه. این مدلها کنترل بیشتری به دولوپر میدن و وابستگی به API های پولی رو کم میکنن. اینکه یه مدل 4B داره با سرویسی مثل Perplexity رقابت میکنه، نشون میده که آینده فقط دست مدلهای غولپیکر نیست و مدلهای بهینه شده برای تسکهای خاص، جایگاه خودشون رو دارن.
فایلهای مدل رو میتونید از لینکهای زیر بگیرید:
📃 مدل اصلی Jan-v1-4B
📃 نسخه GGUF برای llama.cpp
huggingface.co
janhq/Jan-v1-4B-GGUF · Hugging Face
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
🦄2🔥1
🤖 از چت بات های هوش مصنوعی وقتی درباره هک میپرسی، میگن «غیرقانونیه» یا «نمیتونیم راهنمایی کنیم» اما PentestGPT برای محققای امنیت طراحی شده تا آسیبپذیریهای سایتها رو پیدا کنن، تست نفوذ انجام بدن و تو برنامههای باگبانتی جایزه بگیرن.
🔗 pentestgpt.ai
🔗 pentestgpt.ai
⚡3🦄2
مسابقه پزشکی در Kaggle با جایزه 50,000 دلاری
● هدف: تشخیص و مکانیابی آنوریسمهای داخلجمجمهای در تصاویر پزشکی (CTA, MRA, MRI) با کمک هوش مصنوعی
● زمانبندی:
• آخرین مهلت ارسال: ۱۴ اکتبر ۲۰۲۵
• اعلام نتایج: نوامبر ۲۰۲۵
• معرفی برندگان: کنفرانس RSNA در شیکاگو – دسامبر ۲۰۲۵
● اطلاعات بیشتر از طریق لینک:
https://www.kaggle.com/competitions/rsna-intracranial-aneurysm-detection
● هدف: تشخیص و مکانیابی آنوریسمهای داخلجمجمهای در تصاویر پزشکی (CTA, MRA, MRI) با کمک هوش مصنوعی
● زمانبندی:
• آخرین مهلت ارسال: ۱۴ اکتبر ۲۰۲۵
• اعلام نتایج: نوامبر ۲۰۲۵
• معرفی برندگان: کنفرانس RSNA در شیکاگو – دسامبر ۲۰۲۵
● اطلاعات بیشتر از طریق لینک:
https://www.kaggle.com/competitions/rsna-intracranial-aneurysm-detection
🔥5🆒1
مدل DeepSeek V3.1 به صورت Open Source منتشر شد، این مدل که ۶۸۵ میلیارد پارامتر داره میتونه تا ۱۲۸ هزار توکن رو پردازش کنه، تقریبا معادل یه کتاب ۴۰۰ صفحهای هست.
🤗 https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Base
🤗 https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Base
🐳3❤1🔥1