Learning-With-M-E02
Masoud DaneshPour
00:52 سلام و معرفی
01:31 تشریح موضوع پادکست
02:34 اسناد مربوط به راه اندازی و تنظیمات اولیه
07:22 اسناد توسعه Feature
08:35 اسناد مربوط به پایش و رفع Bug
10:42 دو نکته مهم !
خوشحال میشم که این پادکست رو برای دوستانتون ارسال کنید.
#podcast #tech
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍25❤10🔥4
یه جمله جالب برای فکر کردن توی آخر هفته:
تغییر یک اصل است. و همه چیز متغیر است، تنها ثابت تغییر است !
تغییر یک اصل است. و همه چیز متغیر است، تنها ثابت تغییر است !
👍28❤6🔥5
چین بسته که انقلاب صنعتی ششم رو به نام خودش کنه.
براش Deepseek بس نبود، حالا kimi.ai رو رونمایی کرده.
200K characters context window !
براش Deepseek بس نبود، حالا kimi.ai رو رونمایی کرده.
200K characters context window !
👍16🔥3
Forwarded from tech-afternoon (Amin Mesbahi)
رویکرد جدید تست نرمافزار با ACH
متا یک رویکرد جدید (از جنبههایی جدید) نسبت به تولید خودکار تستهای نرمافزار اتخاذ کرده با ابزاری به اسم ACH.
🌱 این ACH چیه؟
توی متا، ابزاری به اسم Automated Compliance Hardening (ACH) داریم که توی تست نرمافزار کلی تحول ایجاد کرده. این سیستم، از مدلهای زبان بزرگ (LLM) استفاده میکنه تا به روش «mutation-guided» تستهایی تولید کنه. به عبارت دیگه، ACH با وارد کردن خطاهای عمدی (که بهشون «mutants» میگیم) توی کد، دنبال این میگرده که آیا تستهای موجود اون خطاها رو پیدا میکنن یا نه. مثلا، توی حوزه حریم خصوصی، ACH به صورت خودکار به دنبال اشکالات مرتبط با حریم خصوصی میگرده و مطمئن میشه که این خطاها به سیستمهای ما راه پیدا نکنن. نتیجه؟ کدهای ما محکمتر میشن و ریسک حریم خصوصی کمتر میشه.
همچنین ACH تستهای واحد (unit tests) میسازه که هدفشون شکار اون خطاهای مشخصه. جالبتر اینکه، ما فقط نیاز داریم به صورت متنی و ساده توضیح بدیم که دنبال چه نوع خطاهایی هستیم؛ حتی اگه توضیحاتمون ناقص یا حتی یه کم متناقض باشه، ACH باز هم تستهایی تولید میکنه که تضمین میکنه اون خطاها رو پیدا میکنن.
در گذشته، بیشتر روشهای تست اتوماتیک فقط روی افزایش پوشش کد متمرکز بودن، ولی افزایش پوشش کد همیشه تضمین نمیکنه که خطاها رو پیدا کنیم. ACH از این سنت فاصله میگیره و بهطور خاص خطاها رو هدف قرار میده، البته غالباً باعث افزایش پوشش هم میشه. یه نکته خوب اینه که ACH بر پایه اصول Assured LLM-based Software Engineering ساخته شده، به این معنا که تضمین داره تستهای تولید شده واقعاً اون خطاها رو شکار میکنن.
❓ چطوری کار میکنه؟
تکنیکهای mutation testing مدتهاست که استفاده میشدن؛ یعنی با ایجاد خطاهای عمدی (mutants) توی کد (البته به نحوی که از تولید نهایی دور بمونن) میخوایم ببینیم که آیا تستها این تغییرات رو میگیرن یا نه. مشکل این روشها این بود که این mutants اغلب واقعگرایانه نبودن و کماکان نیاز به نوشتن دستی تستها توسط انسان وجود داشت.
ACH با استفاده از قابلیتهای مدلهای زبان بزرگ (LLM) به دو مشکل اصلی پایان میده:
- تولید mutantsهایی که واقعاً نمایانگر خطاهای واقعی باشن.
- تولید خودکار تستها برای شکار اون خطاها.
مراحل کار ACH:
۱: توضیح خطا: شما توضیح میدی که دنبال چه نوع خطاهایی هستی.
۲: تولید خطاها: ACH براساس توضیحات، تعداد زیادی خطا تولید میکنه.
۳: تولید تستها: سپس این خطاها رو به عنوان ورودی میگیره و تستهایی میسازه که مطمئن بشیم اون خطاها رو پیدا میکنن.
👁 چرا مهمه؟
فکر کنید متا با اون همه برنامهنویس و سیستمهای مختلف، چطور باید مطمئن بشه که همه چیز درست کار میکنه و مخصوصاً مسائل مربوط به حریم خصوصی کاربرها رعایت میشه؟ (منظور از حریم خصوصی همونه که شما راجع به یه کوفتی حرف میزنید، ۲ دقیقه بعدش اینستاگرام، پست و تبلیغ در مورد اون کوفت نمایش میده 😁) اینجاست که ACH میاد به کمک!!:
- با استفاده از LLMها، میتونه خیلی سریع و دقیق باگ تولید کنه
- تستهای متناسب با اون باگها رو مینویسه
- تضمین میکنه که تستها واقعاً اون باگها رو پیدا میکنن
🥸 کجا استفاده شده؟
متا این سیستم رو روی پلتفرمهای مختلفش مثل:
- فیسبوک
- اینستاگرام🤬
- واتساپ
- مسنجر
تست کرده و نتایج خیلی خوبی گرفته.
🚀 آینده چی میشه؟
تیم متا میخواد این تکنولوژی رو گسترش بده و به جاهای بیشتری ببره. هدفشون اینه که:
- ارزیابی ریسکها رو سادهتر کنن
- فشار ذهنی روی برنامهنویسها رو کم کنن
- یه اکوسیستم امنتر برای همه بسازن
خلاصه اینکه ACH نشون میده چطور هوش مصنوعی میتونه به کمک برنامهنویسها بیاد و کارهای سخت و وقتگیر رو براشون آسونتر کنه. مقاله هم روش دادن که میتونید عمیقتر مطالعه کنید...
به صورت کلی داستان تست نرمافزار داره تغییرات بزرگی میکنه. استارتاپها و شرکتهای متعددی دارن روش کار میکنن. خصوصا الان که توضیح و توصیف عملکرد کدهای ساده و متوسط رو با درصد خوبی از پسش برمیان...
با اینکه ۲ تا موضوع توی همین کانال و کلا دنیای توسعه نرمافزار فارسی زبان، خیلی نامحبوبه، یکی مستندسازی یکی تست، ولی اگر موافق باشین چند تا پست در موردش گپ بزنیم؟ (بزنیم:⚙️ | نزنیم: 🤪 ، اگر نزنیم، شما بگید تا اگر بلد بودم بریم سراغش... 😉)
متا یک رویکرد جدید (از جنبههایی جدید) نسبت به تولید خودکار تستهای نرمافزار اتخاذ کرده با ابزاری به اسم ACH.
🌱 این ACH چیه؟
توی متا، ابزاری به اسم Automated Compliance Hardening (ACH) داریم که توی تست نرمافزار کلی تحول ایجاد کرده. این سیستم، از مدلهای زبان بزرگ (LLM) استفاده میکنه تا به روش «mutation-guided» تستهایی تولید کنه. به عبارت دیگه، ACH با وارد کردن خطاهای عمدی (که بهشون «mutants» میگیم) توی کد، دنبال این میگرده که آیا تستهای موجود اون خطاها رو پیدا میکنن یا نه. مثلا، توی حوزه حریم خصوصی، ACH به صورت خودکار به دنبال اشکالات مرتبط با حریم خصوصی میگرده و مطمئن میشه که این خطاها به سیستمهای ما راه پیدا نکنن. نتیجه؟ کدهای ما محکمتر میشن و ریسک حریم خصوصی کمتر میشه.
همچنین ACH تستهای واحد (unit tests) میسازه که هدفشون شکار اون خطاهای مشخصه. جالبتر اینکه، ما فقط نیاز داریم به صورت متنی و ساده توضیح بدیم که دنبال چه نوع خطاهایی هستیم؛ حتی اگه توضیحاتمون ناقص یا حتی یه کم متناقض باشه، ACH باز هم تستهایی تولید میکنه که تضمین میکنه اون خطاها رو پیدا میکنن.
در گذشته، بیشتر روشهای تست اتوماتیک فقط روی افزایش پوشش کد متمرکز بودن، ولی افزایش پوشش کد همیشه تضمین نمیکنه که خطاها رو پیدا کنیم. ACH از این سنت فاصله میگیره و بهطور خاص خطاها رو هدف قرار میده، البته غالباً باعث افزایش پوشش هم میشه. یه نکته خوب اینه که ACH بر پایه اصول Assured LLM-based Software Engineering ساخته شده، به این معنا که تضمین داره تستهای تولید شده واقعاً اون خطاها رو شکار میکنن.
تکنیکهای mutation testing مدتهاست که استفاده میشدن؛ یعنی با ایجاد خطاهای عمدی (mutants) توی کد (البته به نحوی که از تولید نهایی دور بمونن) میخوایم ببینیم که آیا تستها این تغییرات رو میگیرن یا نه. مشکل این روشها این بود که این mutants اغلب واقعگرایانه نبودن و کماکان نیاز به نوشتن دستی تستها توسط انسان وجود داشت.
ACH با استفاده از قابلیتهای مدلهای زبان بزرگ (LLM) به دو مشکل اصلی پایان میده:
- تولید mutantsهایی که واقعاً نمایانگر خطاهای واقعی باشن.
- تولید خودکار تستها برای شکار اون خطاها.
مراحل کار ACH:
۱: توضیح خطا: شما توضیح میدی که دنبال چه نوع خطاهایی هستی.
۲: تولید خطاها: ACH براساس توضیحات، تعداد زیادی خطا تولید میکنه.
۳: تولید تستها: سپس این خطاها رو به عنوان ورودی میگیره و تستهایی میسازه که مطمئن بشیم اون خطاها رو پیدا میکنن.
فکر کنید متا با اون همه برنامهنویس و سیستمهای مختلف، چطور باید مطمئن بشه که همه چیز درست کار میکنه و مخصوصاً مسائل مربوط به حریم خصوصی کاربرها رعایت میشه؟ (منظور از حریم خصوصی همونه که شما راجع به یه کوفتی حرف میزنید، ۲ دقیقه بعدش اینستاگرام، پست و تبلیغ در مورد اون کوفت نمایش میده 😁) اینجاست که ACH میاد به کمک!!:
- با استفاده از LLMها، میتونه خیلی سریع و دقیق باگ تولید کنه
- تستهای متناسب با اون باگها رو مینویسه
- تضمین میکنه که تستها واقعاً اون باگها رو پیدا میکنن
🥸 کجا استفاده شده؟
متا این سیستم رو روی پلتفرمهای مختلفش مثل:
- فیسبوک
- اینستاگرام
- واتساپ
- مسنجر
تست کرده و نتایج خیلی خوبی گرفته.
تیم متا میخواد این تکنولوژی رو گسترش بده و به جاهای بیشتری ببره. هدفشون اینه که:
- ارزیابی ریسکها رو سادهتر کنن
- فشار ذهنی روی برنامهنویسها رو کم کنن
- یه اکوسیستم امنتر برای همه بسازن
خلاصه اینکه ACH نشون میده چطور هوش مصنوعی میتونه به کمک برنامهنویسها بیاد و کارهای سخت و وقتگیر رو براشون آسونتر کنه. مقاله هم روش دادن که میتونید عمیقتر مطالعه کنید...
به صورت کلی داستان تست نرمافزار داره تغییرات بزرگی میکنه. استارتاپها و شرکتهای متعددی دارن روش کار میکنن. خصوصا الان که توضیح و توصیف عملکرد کدهای ساده و متوسط رو با درصد خوبی از پسش برمیان...
با اینکه ۲ تا موضوع توی همین کانال و کلا دنیای توسعه نرمافزار فارسی زبان، خیلی نامحبوبه، یکی مستندسازی یکی تست، ولی اگر موافق باشین چند تا پست در موردش گپ بزنیم؟ (بزنیم:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍14❤2🔥2
سلام.
ترند مهم خبری امروز در باره چیپ جدید مایکروسافت برای کامپیوتر های کوانتمی هست به اسم Majorana 1 که تا چند سال آینده امکان تولید کامپیوتر های کوانتمی رو ممکن می کنه. به عبارتی ماکروسافت ادعا کرده که کنترل کامپیوتر کوانتمی رو داره ممکن می کنه.
اینم ویدیو معرفیش اگر دوست دارید ببینید:
https://www.youtube.com/watch?v=wSHmygPQukQ
نکته جالب در مورد این چیپ ها اینه که، خیلی معماری پیچیده و خاصی دارن، به طوری که در سطح اتم ها و فعالیتشون حساسن.
بخش بسیار جذاب این تکنولوژی اینه که حل محاسبات پردازشگر های کوانتمی بسیاااار پیچیده و همچنین جذابه.
دلیل اصلیش هم اینه که کامپیوتر های کوانتمی از کیو بیت استفاده می کنن که حالت صفر یا یک و یا حالتی از این دو هست، به همین دلیل جواب هایی هم که این کامپیوتر پیدا می کنه، چیزی بین درست و غلط هست، حالا اصل کار اینه که بتونیم با الگوریتمی به بهترین جواب نزدیک شیم. اینو هم می دونیم که نمی دونیم بهترین جواب چیه!
با کامپیوتر های کوانتمی، دنیای هوش مصنوعی هم کاملا دگرگون میشه و یک کامپیوتر کوانتمی با قدرتی که داره به اندازه بزرگترین دیتا سنتر های دنیا میتونه محاسبات رو پیش ببره. نکته قابل توجه این ساختار میزان انرژی مصرفیش هم هست که بسیار کمتر خواهد بود.
یه سری نگرانی هایی هم برای آینده دنیای کریپتو و بلاک چین وجود داره که اگر این کامپیوتر های کوانتمی خلق بشن، دیگه بهم ریختن یک شبکه مثل بیت کوین کاری نداره. چون شکستن رمز الگوریتم های رمز نگاری فعلی کار سختی برای کامپیوتر های کوانتمی نیست.
اگر براتون جالبه، باید بگم که جهان اولی ها چند ساله دنبال اینن که الگرویتم هایی برای رمز نگاری بسازن(که بهشون میگن الگوریتم های پسا کوانتمی) که حتی با کامپیوتر های کوانتمی هم قابل شکستن نیستند.
اگر دوست دارید بیشتر در مورد ریاضیات این کامپیوتر ها بدونید این ویدیو رو ببینید:
https://youtu.be/krFjCO71ExQ?si=n3Z6WNVEh2ys46j9
ترند مهم خبری امروز در باره چیپ جدید مایکروسافت برای کامپیوتر های کوانتمی هست به اسم Majorana 1 که تا چند سال آینده امکان تولید کامپیوتر های کوانتمی رو ممکن می کنه. به عبارتی ماکروسافت ادعا کرده که کنترل کامپیوتر کوانتمی رو داره ممکن می کنه.
اینم ویدیو معرفیش اگر دوست دارید ببینید:
https://www.youtube.com/watch?v=wSHmygPQukQ
نکته جالب در مورد این چیپ ها اینه که، خیلی معماری پیچیده و خاصی دارن، به طوری که در سطح اتم ها و فعالیتشون حساسن.
بخش بسیار جذاب این تکنولوژی اینه که حل محاسبات پردازشگر های کوانتمی بسیاااار پیچیده و همچنین جذابه.
دلیل اصلیش هم اینه که کامپیوتر های کوانتمی از کیو بیت استفاده می کنن که حالت صفر یا یک و یا حالتی از این دو هست، به همین دلیل جواب هایی هم که این کامپیوتر پیدا می کنه، چیزی بین درست و غلط هست، حالا اصل کار اینه که بتونیم با الگوریتمی به بهترین جواب نزدیک شیم. اینو هم می دونیم که نمی دونیم بهترین جواب چیه!
با کامپیوتر های کوانتمی، دنیای هوش مصنوعی هم کاملا دگرگون میشه و یک کامپیوتر کوانتمی با قدرتی که داره به اندازه بزرگترین دیتا سنتر های دنیا میتونه محاسبات رو پیش ببره. نکته قابل توجه این ساختار میزان انرژی مصرفیش هم هست که بسیار کمتر خواهد بود.
یه سری نگرانی هایی هم برای آینده دنیای کریپتو و بلاک چین وجود داره که اگر این کامپیوتر های کوانتمی خلق بشن، دیگه بهم ریختن یک شبکه مثل بیت کوین کاری نداره. چون شکستن رمز الگوریتم های رمز نگاری فعلی کار سختی برای کامپیوتر های کوانتمی نیست.
اگر براتون جالبه، باید بگم که جهان اولی ها چند ساله دنبال اینن که الگرویتم هایی برای رمز نگاری بسازن(که بهشون میگن الگوریتم های پسا کوانتمی) که حتی با کامپیوتر های کوانتمی هم قابل شکستن نیستند.
اگر دوست دارید بیشتر در مورد ریاضیات این کامپیوتر ها بدونید این ویدیو رو ببینید:
https://youtu.be/krFjCO71ExQ?si=n3Z6WNVEh2ys46j9
YouTube
Majorana 1 Explained: The Path to a Million Qubits
Hear from the Microsoft team behind the recent breakthrough in physics and quantum computing demonstrated by the new Majorana 1 chip, engineered from an entirely new material that has the potential to scale to millions of qubits on a single chip. Find out…
👍25🔥5
Forwarded from ویکی تجربه - استخدام و بررسی شرکت ها
میخواهید بدانید حقوق منصفانهتون برای سال آینده چقدره؟ کافیه چند دقیقه وقت بذارید و توی نظرسنجی (ناشناس) ویکیتجربه شرکت کنید.
اطلاعاتتون کاملاً ناشناس میمونه و هیچ نیازی به دادن اطلاعات شخصی نیست. با این کار، دید شفافی از مبلغ قرارداد سال بعدم پیدا میکنید و با خیال راحتتر برای آیندهتون برنامهریزی میکنید.
لطفاً این لینک را با همکارانتان یا در شبکههای اجتماعی به اشتراک بگذارید!
با اشتراکگذاری این نظرسنجی، به جمعآوری دادههای بیشتر و تهیه گزارشی دقیقتر از حقوق و دستمزد کمک میکنید.
همین حالا شرکت کنید و قدمی برای بهبود شرایط خودتون بردارید!
https://forms.gle/tPY6jRdU2xokYzfc8
.
اطلاعاتتون کاملاً ناشناس میمونه و هیچ نیازی به دادن اطلاعات شخصی نیست. با این کار، دید شفافی از مبلغ قرارداد سال بعدم پیدا میکنید و با خیال راحتتر برای آیندهتون برنامهریزی میکنید.
لطفاً این لینک را با همکارانتان یا در شبکههای اجتماعی به اشتراک بگذارید!
با اشتراکگذاری این نظرسنجی، به جمعآوری دادههای بیشتر و تهیه گزارشی دقیقتر از حقوق و دستمزد کمک میکنید.
همین حالا شرکت کنید و قدمی برای بهبود شرایط خودتون بردارید!
https://forms.gle/tPY6jRdU2xokYzfc8
.
👍18👎1
Forwarded from دکتر آذرخش مکری
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
نقد و بررسی کتاب مغز تلقینپذیر: علم و شعبدهی تصمیمگیریهای ما
یکم اسفند ماه ۱۴۰۳
دکتر آذرخش مکری
----------
منابع تکمیلی: ذهنیت میلک شیکی
@drazarakhshmokri
یکم اسفند ماه ۱۴۰۳
دکتر آذرخش مکری
----------
منابع تکمیلی: ذهنیت میلک شیکی
@drazarakhshmokri
👍8❤7
دکتر آذرخش مکری
نقد و بررسی کتاب مغز تلقینپذیر: علم و شعبدهی تصمیمگیریهای ما یکم اسفند ماه ۱۴۰۳ دکتر آذرخش مکری ---------- منابع تکمیلی: ذهنیت میلک شیکی @drazarakhshmokri
دکتر مُکری، انسان بسیار جالبی هستند، بسیار اهل مطالعه و دانشمند.
پیشنهاد می کنم کارهاشون رو دنبال کنید.
یک پادکست خیلی عالی هم در مورد ADHD دارن که بسیار کاربردیه
پیشنهاد می کنم کارهاشون رو دنبال کنید.
یک پادکست خیلی عالی هم در مورد ADHD دارن که بسیار کاربردیه
👍12❤3
Forwarded from tech-afternoon (Amin Mesbahi)
🚀 🧪 ترمینولوژی تست نرمافزار - ویراست ۰.۵
این پوستر تعریف ۷۰ عبارت مورد استفاده در تست نرمافزاره که قول داده بودم (مستقل از زبان و تکنولوژی توسعه)
سعی کردم چیز از قلم نیوفته ولی با توجه به مشغلههای کاری و گسست زمانی در نوشتنش، احتمال داره عباراتی جا مونده باشن، که امیدوارم توی نسخههای بعدی اضافه و تکمیل بشه.
پیشاپیش از هر نقد و پیشنهاد و تذکری که موجب بهبودش بشه سپاسگزارم.
سعی کردم تا فایل PDF کیفیت مطلوبی داشته باشه تا برای مطالعه و زوم یا حتی پرینت مناسب باشه.
⬇️ دانلود نسخه PDF
⬇️دانلود فایل JPEG
💬 مثل همیشه؛ نظر ؟ پیشنهاد ؟ نقد ؟ 😉
این پوستر تعریف ۷۰ عبارت مورد استفاده در تست نرمافزاره که قول داده بودم (مستقل از زبان و تکنولوژی توسعه)
سعی کردم چیز از قلم نیوفته ولی با توجه به مشغلههای کاری و گسست زمانی در نوشتنش، احتمال داره عباراتی جا مونده باشن، که امیدوارم توی نسخههای بعدی اضافه و تکمیل بشه.
پیشاپیش از هر نقد و پیشنهاد و تذکری که موجب بهبودش بشه سپاسگزارم.
سعی کردم تا فایل PDF کیفیت مطلوبی داشته باشه تا برای مطالعه و زوم یا حتی پرینت مناسب باشه.
⬇️ دانلود نسخه PDF
⬇️دانلود فایل JPEG
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥12👍5❤1
Forwarded from .NET Fun
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
مباحث مربوط به User management دغدغه همه پروژه ها بوده. اینکه Best Practice ها چیا هستن ، مسائل امنیتی رو چجور باید پیاده سازی کنیم و چجوری ارتباط بین سرور ها رو امن کنیم. خوشبختانه فریم OAuth 2 و استاندارد Open ID Connect وجود دارن که برامون این قوانین و Best Practice ها رو مشخص میکنن ، ولی پیاده سازی همه این موارد خیلی سخت و زمانگیر هست. اینجاست که Duende Identity Server به کمکمون میاد که به راحتی این مباحث رو روی پروژه هامون پیاده سازی کنیم. در این ویدیو:
1- به بررسی OAuth 2 می پردازیم و Flow های پرکاربرد رو بررسی میکنیم
2- به بررسی کامل Authorization Code Flow میپردازیم و یاد میگیریم که اون رو با PKCE امن تر کنیم
3- به بررسی Duende Identity Server میپردازیم و تمپلیت های اون رو نصب میکنیم
4 - در یک پروژه تستی فرآیند احراز هویت رو به Duende وصل میکنیم
Join: @DotNetIsFun
1- به بررسی OAuth 2 می پردازیم و Flow های پرکاربرد رو بررسی میکنیم
2- به بررسی کامل Authorization Code Flow میپردازیم و یاد میگیریم که اون رو با PKCE امن تر کنیم
3- به بررسی Duende Identity Server میپردازیم و تمپلیت های اون رو نصب میکنیم
4 - در یک پروژه تستی فرآیند احراز هویت رو به Duende وصل میکنیم
Join: @DotNetIsFun
👍15❤2
یکی از هنرهای مدیر هایی که شما کنارشون رشد می کنید، رها کردن به موقع شماست.
باید در زمان مناسب، ازتون بخواد که سازمان رو ترک کنید، این اخراج نیست، باز کردن مسیر رشدتونه. چون همه ما یک سقف رشدی در سازمانمون داریم که زمانی که پر شد، دیگه موندن، فقط عادته.
باید در زمان مناسب، ازتون بخواد که سازمان رو ترک کنید، این اخراج نیست، باز کردن مسیر رشدتونه. چون همه ما یک سقف رشدی در سازمانمون داریم که زمانی که پر شد، دیگه موندن، فقط عادته.
🔥48👍27❤4
سلام رفقا.
براتون سالی پر از سختی، پیچیدگی، فشار کاری، ندانستن، درد ماهیچه بعد از ورزش، استرس دانستن ندانسته ها، کم خوابی از در مسیر موفقیت بودن آرزو می کنم.
☀️ امیدوارم هممون سال آینده از منطقه آرامشمون خارج بشیم و بعد از رد شدن از منطقه ترس و آموزش، به منطقه رشد برسیم.
❤️ امیدوارم شما هم مثل من در کنارتون در سال جدید کسی باشه که توی سختی های که قراره تحمل کنید همراهتون باشه.
🎵 امیدوارم شانس امتحان کردن چیزهای جدید رو به خودتون بدید.
⚡️ امیدوارم آخر ۱۴۰۴ به خودتون بگید خیلی سال سختی بود، ولی من تونستم.
من سال جدید رو سال تمام کردن شروع کردن و شروع کردن تمام کردن اسم گذاری می کنم. امیدوارم ههمون کار های ناتموم رو تموم کنیم.
سال جدید رو بهتون تبریک میگم.
براتون سالی پر از سختی، پیچیدگی، فشار کاری، ندانستن، درد ماهیچه بعد از ورزش، استرس دانستن ندانسته ها، کم خوابی از در مسیر موفقیت بودن آرزو می کنم.
من سال جدید رو سال تمام کردن شروع کردن و شروع کردن تمام کردن اسم گذاری می کنم. امیدوارم ههمون کار های ناتموم رو تموم کنیم.
سال جدید رو بهتون تبریک میگم.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤91👍6😁5👎2
سلام،
👌 یه جمله ای توی یک کنفرانس شنیدم که جالب بود. برای تفکر بهش توی تعطیلات گزینه مناسبیه:
We should be engineers, not artists.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍23👎3😁1
Forwarded from iCodeNext
🌑 اصطلاح "دود و آینه" (Smoke and Mirrors) ریشه در هنر شعبدهبازی و تئاتر دارد و به تکنیکهایی اشاره میکنه که برای ایجاد توهم و فریب به کار میروند. این اصطلاح بهطور خاص به استفاده از دود و آینهها برای پنهانکاری و خلق تصاویری وهمانگیز مربوط میشود.
🧙♂️ شعبدهبازان و هنرمندان تئاتر قرنهاست که از این تکنیکها برای گول زدن مخاطب استفاده میکنند.
برای مثال، در قرن ۱۹، بسیاری از شعبدهبازان مشهور برای ایجاد توهماتی مانند "احضار ارواح"، "غیب شدن اشیا" یا "شناور شدن اجسام" از ترکیب دود و آینه استفاده میکردند. در واقع این ترفندها به آنها اجازه میداد تا چیزی را که در واقعیت اتفاق نمیافتد، کاملاً واقعی جلوه دهند.
🌀 استفاده در برنامهنویسی و فناوری
در دنیای فناوری، "دود و آینه" به عنوان یک استعاره برای روشهایی به کار میرود که باعث میشوند یک سیستم بهتر، کارآمدتر یا کاملتر از آنچه واقعاً هست به نظر برسد. این روشها معمولاً برای پنهان کردن محدودیتها، مشکلات یا پیچیدگیهای فنی مورد استفاده قرار میگیرند.
ادامه در کامنت:
@iCodeNext
🧙♂️ شعبدهبازان و هنرمندان تئاتر قرنهاست که از این تکنیکها برای گول زدن مخاطب استفاده میکنند.
برای مثال، در قرن ۱۹، بسیاری از شعبدهبازان مشهور برای ایجاد توهماتی مانند "احضار ارواح"، "غیب شدن اشیا" یا "شناور شدن اجسام" از ترکیب دود و آینه استفاده میکردند. در واقع این ترفندها به آنها اجازه میداد تا چیزی را که در واقعیت اتفاق نمیافتد، کاملاً واقعی جلوه دهند.
🌀 استفاده در برنامهنویسی و فناوری
در دنیای فناوری، "دود و آینه" به عنوان یک استعاره برای روشهایی به کار میرود که باعث میشوند یک سیستم بهتر، کارآمدتر یا کاملتر از آنچه واقعاً هست به نظر برسد. این روشها معمولاً برای پنهان کردن محدودیتها، مشکلات یا پیچیدگیهای فنی مورد استفاده قرار میگیرند.
ادامه در کامنت:
@iCodeNext
👍13
Forwarded from iCodeNext
🎉🎉 تو یه جمع آنلاین دوستانه و باحال میخوایم راجب الگوهای معماری Event -Driven چیزایی یاد بگیریم!
این جلسه رایگانه
ظرفیت : 99 نفر (اگر حضور دارید، ثبت نام کنید)
زمان: 5 شنبه - 21 فروردین - ساعت 9.30 صبح
. توی این دورهمی آنلاین، میخوایم دنیای جذاب طراحی بر اساس رویدادها رو بررسی کنیم و چند تا الگو رو باهم یاد بگیریم.
جلسه تو گوگل میت برگزار میشه و دو لینک جداگانه برای دو ساعت مختلف برات ایمیل میشه.
🚀 منتظرت هستیم!
لینک ثبت نام برای دریافت لینک ورود و یادآوری.
https://lu.ma/43uky7t6
این جلسه رایگانه
ظرفیت : 99 نفر (اگر حضور دارید، ثبت نام کنید)
زمان: 5 شنبه - 21 فروردین - ساعت 9.30 صبح
. توی این دورهمی آنلاین، میخوایم دنیای جذاب طراحی بر اساس رویدادها رو بررسی کنیم و چند تا الگو رو باهم یاد بگیریم.
جلسه تو گوگل میت برگزار میشه و دو لینک جداگانه برای دو ساعت مختلف برات ایمیل میشه.
🚀 منتظرت هستیم!
لینک ثبت نام برای دریافت لینک ورود و یادآوری.
https://lu.ma/43uky7t6
❤13👍5🔥3😁1
به عنوان کسی که سالهاست داره دات نت کد میزنه، باید بهتون بگم php، مخصوصا از ورژن ۸ به بعد، بالای ۸۰٪ حتی در اسم کلاس های پایه ای شکل #C هست.
یعنی شما با ۱ ماه وقت گذاشتن میتونید روی php هم به راحتی کد بزنید.
یعنی شما با ۱ ماه وقت گذاشتن میتونید روی php هم به راحتی کد بزنید.
🔥15👍8😁1
Forwarded from AI Pulse (Mohammad)
شرکت متا نسل چهارم از مدلهای زبانی Llama را معرفی کرده که با تواناییهای چندوجهی و پشتیبانی از کانتکست بسیار بلند، رقیب بسیار جدیای برای مدلهای اوپن سورس محسوب میشن.
در این مجموعه سه مدل معرفی شده: Llama 4 Scout، Llama 4 Maverick و Llama 4 Behemoth. دو مدل اول به صورت Open Weight عرضه شدن و برای استفاده در پلتفرمهایی مثل WhatsApp، Messenger، Instagram Direct و نسخه وب Meta AI در دسترس قرار گرفتن.
مدل Scout با ۱۷ میلیارد پارامتر فعال و ۱۶ متخصص، قویترین مدل توی کلاس خودش بهشمار میاد و با وجود تواناییهای چشمگیر، روی یک GPU از نوع H100 اجرا میشه. این مدل با داشتن پنجره کانتکست ۱۰ میلیون توکنی، عملکردی بهتر از مدلهایی مثل Gemma 3 و Gemini 2.0 Flash-Lite ارائه میده.
مدل Maverick هم که از همون تعداد پارامتر فعال اما با ۱۲۸ متخصص بهره میبره، در تستهای گسترده از GPT-4o و Gemini 2.0 پیشی گرفته و با مدلهایی مثل DeepSeek v3 در زمینههای استدلال و کدنویسی رقابت میکنه؛ اون هم با نصف تعداد پارامتر فعال.
قدرت این مدلها تا حد زیادی مدیون مدل Behemoth هست؛ یک مدل بزرگ ۲ تریلیونی با ۲۸۸ میلیارد پارامتر فعال که نقش "معلم" رو در فرایند آموزش ایفا کرده. Behemoth در بنچمارکهای ریاضی، کدنویسی و زبانهای مختلف عملکردی بهتر از مدلهای شاخصی مثل GPT-4.5، Claude 3.7 و Gemini 2.0 Pro داشته. هرچند هنوز بهطور کامل عرضه نشده، اما متا وعده داده بهزودی اطلاعات بیشتری دربارهی اون منتشر کنه.
در طراحی این مدلها، معماری Mixture of Experts بهکار گرفته شده که با فعالسازی بخشی از پارامترها بهازای هر توکن، هم بازدهی محاسباتی رو افزایش داده و هم کیفیت مدل رو نسبت به مدلهای متراکم بهبود داده. Llama 4 همچنین بهصورت چندوجهی طراحی شده و میتونه همزمان ورودیهای متنی و تصویری رو پردازش کنه. در فاز آموزش، از دادههای متنی، تصویری و ویدیویی در مقیاس بالا استفاده شده و تکنیکهای جدیدی مثل MetaP برای بهینهسازی هایپرپارامترها بهکار رفته.
در مرحله پسآموزش، متا از روشهای جدیدی مثل یادگیری تقویتی آنلاین و بهینهسازی مستقیم ترجیحی برای بهبود مهارتهای مدل در استدلال، مکالمه و چندوجهیبودن استفاده کرده.
مدل Maverick با بهرهگیری از این روشها، عملکرد چشمگیری در درک تصویر، تولید متن، پاسخ به پرسشهای بصری و وظایف پیچیده نشون داده. مدل Scout هم با وجود حجم کمتر، در زمینههایی مثل کدنویسی، پردازش کانتکست بلند، و درک تصویری، نتایجی بهتر از تمام نسلهای قبلی Llama ارائه میده.
در نهایت، متا تأکید کرده که این مدلها با بالاترین استانداردهای ایمنی توسعه داده شدن. ابزارهایی مثل Llama Guard، Prompt Guard و سامانهی تست GOAT برای جلوگیری از خروجیهای نامناسب یا سؤاستفاده از مدلها ارائه شده و توسعهدهندگان میتونن این ابزارها رو متناسب با نیاز خودشون تنظیم کنن. همچنین تلاشهایی هم برای کاهش سوگیریهای سیاسی و اجتماعی در پاسخهای مدل صورت گرفته تا Llama 4 بتونه دیدگاههای مختلف رو بهدرستی درک و بیان کنه.
@aipulse24
در این مجموعه سه مدل معرفی شده: Llama 4 Scout، Llama 4 Maverick و Llama 4 Behemoth. دو مدل اول به صورت Open Weight عرضه شدن و برای استفاده در پلتفرمهایی مثل WhatsApp، Messenger، Instagram Direct و نسخه وب Meta AI در دسترس قرار گرفتن.
مدل Scout با ۱۷ میلیارد پارامتر فعال و ۱۶ متخصص، قویترین مدل توی کلاس خودش بهشمار میاد و با وجود تواناییهای چشمگیر، روی یک GPU از نوع H100 اجرا میشه. این مدل با داشتن پنجره کانتکست ۱۰ میلیون توکنی، عملکردی بهتر از مدلهایی مثل Gemma 3 و Gemini 2.0 Flash-Lite ارائه میده.
مدل Maverick هم که از همون تعداد پارامتر فعال اما با ۱۲۸ متخصص بهره میبره، در تستهای گسترده از GPT-4o و Gemini 2.0 پیشی گرفته و با مدلهایی مثل DeepSeek v3 در زمینههای استدلال و کدنویسی رقابت میکنه؛ اون هم با نصف تعداد پارامتر فعال.
قدرت این مدلها تا حد زیادی مدیون مدل Behemoth هست؛ یک مدل بزرگ ۲ تریلیونی با ۲۸۸ میلیارد پارامتر فعال که نقش "معلم" رو در فرایند آموزش ایفا کرده. Behemoth در بنچمارکهای ریاضی، کدنویسی و زبانهای مختلف عملکردی بهتر از مدلهای شاخصی مثل GPT-4.5، Claude 3.7 و Gemini 2.0 Pro داشته. هرچند هنوز بهطور کامل عرضه نشده، اما متا وعده داده بهزودی اطلاعات بیشتری دربارهی اون منتشر کنه.
در طراحی این مدلها، معماری Mixture of Experts بهکار گرفته شده که با فعالسازی بخشی از پارامترها بهازای هر توکن، هم بازدهی محاسباتی رو افزایش داده و هم کیفیت مدل رو نسبت به مدلهای متراکم بهبود داده. Llama 4 همچنین بهصورت چندوجهی طراحی شده و میتونه همزمان ورودیهای متنی و تصویری رو پردازش کنه. در فاز آموزش، از دادههای متنی، تصویری و ویدیویی در مقیاس بالا استفاده شده و تکنیکهای جدیدی مثل MetaP برای بهینهسازی هایپرپارامترها بهکار رفته.
در مرحله پسآموزش، متا از روشهای جدیدی مثل یادگیری تقویتی آنلاین و بهینهسازی مستقیم ترجیحی برای بهبود مهارتهای مدل در استدلال، مکالمه و چندوجهیبودن استفاده کرده.
مدل Maverick با بهرهگیری از این روشها، عملکرد چشمگیری در درک تصویر، تولید متن، پاسخ به پرسشهای بصری و وظایف پیچیده نشون داده. مدل Scout هم با وجود حجم کمتر، در زمینههایی مثل کدنویسی، پردازش کانتکست بلند، و درک تصویری، نتایجی بهتر از تمام نسلهای قبلی Llama ارائه میده.
در نهایت، متا تأکید کرده که این مدلها با بالاترین استانداردهای ایمنی توسعه داده شدن. ابزارهایی مثل Llama Guard، Prompt Guard و سامانهی تست GOAT برای جلوگیری از خروجیهای نامناسب یا سؤاستفاده از مدلها ارائه شده و توسعهدهندگان میتونن این ابزارها رو متناسب با نیاز خودشون تنظیم کنن. همچنین تلاشهایی هم برای کاهش سوگیریهای سیاسی و اجتماعی در پاسخهای مدل صورت گرفته تا Llama 4 بتونه دیدگاههای مختلف رو بهدرستی درک و بیان کنه.
@aipulse24
🔥8👍4