🔥 درسگفتار کامل درباره Spread Syntax و Rest Operator در جاوااسکریپت

جاوااسکریپت دو قابلیت بسیار مهم و کاربردی داره که شاید در نگاه اول شبیه به هم به نظر بیان، ولی در واقع کاربردهای کاملاً متفاوتی دارن:

🔸 Spread Syntax

🔹 Rest Operator



هر دو از سه نقطه (...) استفاده می‌کنن، اما تفاوت اصلی اینه که:

- Spread Syntax برای باز کردن (پخش کردن) داده‌ها استفاده می‌شه.
- Rest Operator برای جمع کردن (گروه‌بندی کردن) داده‌ها استفاده می‌شه.

حالا بریم سراغ توضیح دقیق و ساده برای هرکدوم.

🟢 Spread Syntax → باز کردن محتوا

کاربرد اصلی:

استفاده برای کپی کردن، ترکیب کردن، یا ارسال مقدارهای جدا از هم به یک تابع.

در واقع، Spread Syntax محتوا رو از داخل آرایه یا آبجکت "پخش" می‌کنه و اون رو جدا از هم استفاده می‌کنه.

✅ مثال ۱: کپی کردن آرایه

const numbers = [1, 2, 3];
const newNumbers = [...numbers]; // کپی آرایه اصلی

console.log(newNumbers); // [1, 2, 3]

✅ این روش به جای تغییر آرایه اصلی، یک نسخه جدید می‌سازه که باعث جلوگیری از تغییرات ناخواسته می‌شه.


مثال ۲: ترکیب دو آرایه

const numbers1 = [1, 2, 3];
const numbers2 = [4, 5, 6];

const combined = [...numbers1, ...numbers2];

console.log(combined); // [1, 2, 3, 4, 5, 6]

✅ این روش یک روش تمیز و سریع برای ترکیب آرایه‌هاست، بدون نیاز به ()concat.


مثال ۳: ارسال آرایه به عنوان آرگومان‌های یک تابع

const numbers = [1, 2, 3];

function sum(a, b, c) {
  return a + b + c;
}

console.log(sum(...numbers)); // 6

✅ این روش به جای فرستادن آرایه، مقدارهای درونش رو جدا جدا به تابع ارسال می‌کنه.



مثال ۴: کپی کردن و ترکیب آبجکت‌ها

const person = { name: "Ali", age: 30 };
const newPerson = { ...person, city: "Tehran" };

console.log(newPerson); 
// { name: "Ali", age: 30, city: "Tehran" }

✅ این روش برای کپی کردن یا اضافه کردن مقدار به آبجکت‌ها خیلی کاربردی‌ست.



🔴 Rest Operator → جمع کردن مقادیر

کاربرد اصلی:
برای جمع‌آوری مقادیر باقی‌مانده در آرایه‌ها یا توابع استفاده می‌شه.

برخلاف Spread Syntax که "باز" می‌کنه، Rest Operator مقدارها رو "جمع" می‌کنه و داخل یک آرایه می‌ذاره.

✅ مثال ۱: گرفتن چند آرگومان در تابع

function sum(...numbers) {
  return numbers.reduce((total, num) => total + num, 0);
}

console.log(sum(1, 2, 3, 4, 5)); // 15

✅ این روش همه‌ی ورودی‌ها رو جمع می‌کنه و داخل یک آرایه numbers ذخیره می‌کنه.


مثال ۲: جداسازی اولین مقدار و جمع‌آوری بقیه

const [first, ...rest] = [10, 20, 30, 40];

console.log(first); // 10
console.log(rest);  // [20, 30, 40]

✅ و `first` مقدار اول رو دریافت کرده، و `rest` بقیه‌ی مقدارها رو درون آرایه ذخیره کرده.

مثال ۳: دریافت مقادیر باقی‌مانده در آبجکت

const person = { name: "Ali", age: 30, city: "Tehran" };

const { name, ...rest } = person;

console.log(name); // "Ali"
console.log(rest); // { age: 30, city: "Tehran" }

✅ و name مقدار Ali رو دریافت کرده، و rest بقیه‌ی ویژگی‌ها رو جمع‌آوری کرده.


✨ جمع‌بندی نهایی

🔹 اگر می‌خواهی داده‌ها را از داخل یک آرایه یا آبجکت بیرون بکشی و در جاهای مختلف استفاده کنی → `Spread Syntax`

🔹 اگر می‌خواهی چندین مقدار را به عنوان یک مجموعه بگیری و در قالب یک آرایه نگه داری → `Rest Operator`


📁 #javascript

✅ کانال تخصصی لاراول
📌 @PapiDon_state

☕️ اتاق برنامه‌نویسی
📌 @PapiDon_coding

⚜️ مدل‌های نوین در هوش مصنوعی: LLM، VLM و Diffusion و مدل‌های چندوجهی Multimodal Models

در این توضیح، سه نوع مدل هوش مصنوعی پیشرفته یعنی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، مدل‌های بینایی-زبانی (VLM) و مدل‌های انتشار (Diffusion Models) را بررسی می‌کنیم. همچنین به مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models) می‌پردازیم.


🔸 ۱. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM - Large Language Models)

مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مانند GPT-4، BERT و LLaMA، نوعی از مدل‌های یادگیری عمیق هستند که توانایی پردازش و تولید زبان طبیعی را دارند.

✅ چگونه کار می‌کنند؟
- این مدل‌ها بر اساس شبکه‌های عصبی ترانسفورمر (Transformer) ساخته شده‌اند.
- با حجم عظیمی از متن آموزش داده می‌شوند و می‌توانند متون جدید تولید کنند.
- کاربرد اصلی آن‌ها در ترجمه، خلاصه‌سازی، چت‌بات‌ها، پاسخ‌گویی به سوالات و تولید محتوا است.

مثال:
🔹 وقتی از یک LLM مثل GPT بپرسید: "آیا می‌توانی یک متن کوتاه درباره گربه‌ها بنویسی؟"
🔹 مدل بر اساس داده‌هایی که قبلاً یاد گرفته، متنی درباره گربه‌ها تولید می‌کند.


🔸 ۲. مدل‌های بینایی-زبانی (VLM - Vision-Language Models)

مدل‌های VLM ترکیبی از بینایی (تصویر) و زبان (متن) هستند و می‌توانند ورودی‌هایی مانند تصویر و متن را همزمان پردازش کنند. مدل‌هایی مانند CLIP، BLIP و GPT-4V نمونه‌های معروفی از این دسته هستند.

✅ چگونه کار می‌کنند؟
- این مدل‌ها با استفاده از ترکیب شبکه‌های عصبی بینایی (مانند CNN یا ViT) و مدل‌های زبانی (LLM) ساخته می‌شوند.
- می‌توانند یک تصویر را توصیف کنند، متن را در تصویر پیدا کنند، یا به سوالاتی درباره تصویر پاسخ دهند.

مثال:
🔹 اگر یک عکس از یک سگ را به مدل بدهید و بپرسید "این چه نژادی است؟"، مدل با تطبیق تصویر و متن پاسخ مناسب می‌دهد.
🔹 در ChatGPT با قابلیت بینایی (GPT-4V) می‌توان عکسی ارسال کرد و از مدل درباره آن سوال پرسید.



🔸 ۳. مدل‌های انتشار (Diffusion Models)
مدل‌های انتشار، نوعی از مدل‌های مولد هستند که در تولید تصاویر، ویدیو و حتی صدا استفاده می‌شوند. مدل‌هایی مانند Stable Diffusion، DALL·E و Midjourney نمونه‌های مشهور هستند.

✅ چگونه کار می‌کنند؟
- این مدل‌ها ابتدا با اضافه کردن نویز به تصاویر و سپس یادگیری چگونگی بازگردانی آن‌ها آموزش داده می‌شوند.
- این فرآیند باعث می‌شود که مدل بتواند تصاویر واقعی از متن تولید کند.

مثال:
🔹 اگر به مدل Stable Diffusion دستور دهید "یک گربه در حال خواندن کتاب در کنار شومینه" را تولید کن، مدلی که از انتشار استفاده می‌کند تصویری جدید بر اساس این توضیح ایجاد می‌کند.


🔸 ۴. مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
مدل‌های چندوجهی قادر به پردازش چندین نوع ورودی مانند تصویر، ویدیو، صدا و متن به طور همزمان هستند. این مدل‌ها ترکیبی از LLM، VLM و سایر فناوری‌ها هستند.

✅ چگونه کار می‌کنند؟
- این مدل‌ها داده‌های چندوجهی (Multi-Modal) را با هم ترکیب می‌کنند.
- می‌توانند سوالات متنی را با ترکیب تصویر و صدا پاسخ دهند.

مثال:
🔹مدل‌های هوش مصنوعی در خودروهای خودران که همزمان اطلاعات دوربین (تصویر)، رادار (داده سنسور) و متن (فرمان‌ها) را پردازش می‌کنند.
🔹 مدل‌های هوش مصنوعی در پزشکی که می‌توانندعکس رادیولوژی و توضیحات پزشک را همزمان تحلیل کنند.


✨ اگر فقط با متن کار داریم؟ LLM بهترین گزینه است.
✨ اگر تصویر و متن را می‌خواهیم؟ VLM را انتخاب می‌کنیم.
✨ اگر نیاز به تولید تصاویر جدید از متن داریم؟ Diffusion مناسب است.
✨ اگر چندین نوع ورودی (صوت، تصویر، متن) را ترکیب می‌کنیم؟ از Multimodal استفاده می‌کنیم.



📁 #AI

✅ کانال تخصصی لاراول
📌 @PapiDon_state

☕️ اتاق برنامه‌نویسی
📌 @PapiDon_coding

https://laravel.com/docs/12.x

🚀 لاراول 12 منتشر شد! 🎉

✨انقلابی در استقرار برنامه‌های لاراول Laravel Cloud در لاراول ۱۲

یک سرویس ابری جدید است که همراه با نسخه ۱۲ لاراول معرفی شده است. هدف آن ساده‌سازی استقرار (Deployment) و مدیریت برنامه‌های لاراول در فضای ابری است، بدون نیاز به تنظیمات پیچیده یا دانش DevOps

در این درس‌گفتار، با مفهوم Laravel Cloud، نحوه‌ی عملکرد آن، مزایای کلیدی و میزان نیاز به دانش DevOps آشنا خواهیم شد.

🔸بخش اول: Laravel Cloud چیست و چه کاربردی دارد؟

یک پلتفرم کاملاً مدیریت‌شده برای میزبانی و اجرای پروژه‌های لاراول است. این سرویس توسط تیم لاراول ساخته شده و تمام نیازهای زیرساختی برنامه‌های Laravel را خودکارسازی می‌کند. شما فقط کد خود را روی یک مخزن گیت (Git) قرار می‌دهید، و Laravel Cloud آن را به‌طور خودکار اجرا و مدیریت می‌کند.

کاربردهای Laravel Cloud:

1️⃣ استقرار سریع و بدون دردسر → بدون نیاز به تنظیم سرور یا پیکربندی‌های خاص.
2️⃣ مدیریت ساده → پایگاه‌داده، کش (Redis)، ذخیره‌سازی فایل و سایر خدمات از قبل تنظیم شده‌اند.
3️⃣ مقیاس‌بندی خودکار → در صورت افزایش ترافیک، منابع سرور به‌طور خودکار افزایش می‌یابند.
4️⃣ امنیت و پایداری بالا → شامل گواهی SSL، فایروال و محافظت در برابر حملات DDoS.
5️⃣ دیپلوی بدون قطعی → تغییرات جدید بدون توقف سرویس اعمال می‌شوند.

🔹چرا مهم است؟ Laravel Cloud نیاز به مدیریت دستی سرور و تنظیمات پیچیده را از بین می‌برد و به شما اجازه می‌دهد روی توسعه‌ی نرم‌افزار تمرکز کنید.


🔸بخش دوم: Laravel Cloud چگونه کار می‌کند؟

بر اساس مدل پلتفرم به عنوان سرویس (PaaS) کار می‌کند. روند کلی استفاده از آن به این صورت است:

1️⃣ مخزن گیت پروژه‌ی خود را متصل کنید → Laravel Cloud به‌طور خودکار کد را دریافت می‌کند.
2️⃣ ساخت و اجرای خودکار برنامه → بدون نیاز به کانفیگ سرور، برنامه‌ی شما روی ابر اجرا می‌شود.
3️⃣ مدیریت خودکار منابع → پایگاه‌داده، کش، ذخیره‌سازی و سایر منابع به‌صورت خودکار تنظیم می‌شوند.
4️⃣ مقیاس‌بندی هوشمند → با افزایش ترافیک، سیستم به‌طور خودکار سرورهای بیشتری اضافه می‌کند.
5️⃣ مانیتورینگ و پشتیبان‌گیری خودکار → شما می‌توانید مصرف منابع و لاگ‌های برنامه را مشاهده و تحلیل کنید.

🔹 ویژگی مهم: دیگر نیازی به دست‌وپنجه نرم کردن با تنظیمات Nginx، PHP-FPM، یا سرورهای اختصاصی ندارید!


🔸بخش سوم: مزایای Laravel Cloud برای توسعه‌دهندگان

ویژگی‌های متعددی را در اختیار توسعه‌دهندگان قرار می‌دهد که آن را از سایر روش‌های استقرار متمایز می‌کند:

1️⃣ استقرار آسان و سریع
- دیگر نیازی به کانفیگ پیچیده‌ی سرور، SSH، یا Docker ندارید.
- کافی است کد خود را Push کنید و Laravel Cloud به‌طور خودکار آن را اجرا می‌کند.

2️⃣ مدیریت پایگاه‌داده و کش
- پایگاه‌داده MySQL و PostgreSQL به‌طور مستقیم در سرویس وجود دارد.
- ردیس Redis برای کش و S3 برای ذخیره‌سازی فایل از پیش پیکربندی شده‌اند.

3️⃣ امنیت و مقیاس‌پذیری
- ترافیک سایت شما از طریق Cloudflare محافظت می‌شود.
- حملات DDoS و درخواست‌های مخرب مسدود می‌شوند.
- برنامه شما می‌تواند خودکار مقیاس‌بندی شود و در برابر افزایش ناگهانی ترافیک مقاوم باشد.

4️⃣ مانیتورینگ و اشکال‌زدایی ساده
- یک داشبورد برای مشاهده مصرف CPU، حافظه، لاگ‌ها و میزان درخواست‌های ورودی ارائه شده است.
- امکان مشاهده و جستجو در لاگ‌های برنامه برای رفع سریع خطاها.

5️⃣ همکاری تیمی
- شما می‌توانید اعضای تیم خود را اضافه کنید و دسترسی‌های مختلفی به آن‌ها بدهید.

🔹 نتیجه: Laravel Cloud یک راهکار سریع، ایمن، و بدون دردسر برای استقرار برنامه‌های لاراول است.


🔸بخش چهارم: آیا برای استفاده از Laravel Cloud نیاز به دانش DevOps است؟

خیر! Laravel Cloud به‌گونه‌ای طراحی شده است که تمام کارهای DevOps را خودکار انجام دهد. این سرویس تمام مراحل مدیریت سرور، بهینه‌سازی، مقیاس‌بندی، امنیت و پشتیبان‌گیری را برای شما انجام می‌دهد.

با این حال، آشنایی با مفاهیم زیر می‌تواند به شما کمک کند:
- استفاده از Git برای مدیریت کدها.
- آشنایی با متغیرهای محیطی (Environment Variables).
- درک مفاهیم استقرار و مدیریت پایگاه‌داده.

🔹 نتیجه: شما نیازی به دانش DevOps ندارید و می‌توانید مستقیماً از Laravel Cloud برای اجرای پروژه‌های خود استفاده کنید.

🔹مزایای اصلی Laravel Cloud:

✅ استقرار سریع و خودکار
✅ پشتیبانی از پایگاه‌داده، کش و ذخیره‌سازی
✅ مقیاس‌پذیری هوشمند و امنیت بالا
✅ دیپلوی بدون قطعی و پشتیبان‌گیری خودکار
✅ بدون نیاز به دانش DevOps




✅ کانال تخصصی لاراول
📌 @PapiDon_state

☕️ اتاق برنامه‌نویسی
📌 @PapiDon_coding

✨ شرکت OpenAI امروز یک سری ابزار هیجان‌انگیز منتشر کرده که ساختن «ایجنت‌ها» (برنامه‌های هوشمند) را برای برنامه‌نویسان ساده‌تر از همیشه می‌کند!

🧐 حالا «ایجنت» دقیقاً چیه؟

یک «ایجنت» برنامه هوشمندی است که خودش و بدون دخالت انسان کارهایی مثل جواب دادن به ایمیل‌ها، جستجوی سریع و دقیق در اینترنت یا فایل‌ها و مدیریت هوشمندانه‌ی کارها را انجام می‌دهد.

✨ OpenAI امروز سه ابزار جدید برای راحت کردن ساخت این ایجنت‌ها معرفی کرده:


🔸Web Search
🔹 File Search
🔸Agents SDK


👇 برای خواندن توضیح کامل این ابزارهای جدید و جذاب، حتماً این پست رو بخون...

🔗 اینجا ....


✅ کانال تخصصی لاراول
📌 @PapiDon_state

☕️ اتاق برنامه‌نویسی
📌 @PapiDon_coding

در دنیای مدیریت پکیج‌ها و مخازن (ریپازیتوری‌ها) در ابزارهایی مثل Nexus Repository Manager یا Artifactory، سه نوع اصلی ریپازیتوری وجود دارد:

1️⃣ (میزبان‌شده) Hosted

2️⃣ (پراکسی) Proxy

3️⃣ (گروهی) Group

🔥حالا هرکدام را خیلی ساده توضیح می‌دهم و می‌گویم در چه زمانی باید از آن‌ها استفاده کنیم.

1️⃣ (ریپازیتوری میزبان‌شده) Hosted Repository

این نوع ریپازیتوری یک مخزن خصوصی است که در سرور خودتان میزبانی می‌شود. شما در اینجا پکیج‌ها، لایبرری‌ها، یا هر فایلی که نیاز دارید را آپلود و نگه‌داری می‌کنید.

🔹چه زمانی استفاده می‌شود؟

زمانی که بخواهید بسته‌های اختصاصی خودتان را مدیریت کنید.

وقتی نیاز دارید از یک فضای امن برای ذخیره‌ی artifactها (خروجی‌های بیلد، مثل فایل‌های jar یا Docker images) استفاده کنید.

اگر تیم شما پکیج‌های داخلی دارد که نمی‌خواهید در اینترنت عمومی منتشر شوند.

🔹 مثال کاربردی:
فرض کنید شما در شرکت خودتان یک کتابخانه‌ی PHP یا جاوا اسکریپت نوشته‌اید که فقط اعضای شرکت باید از آن استفاده کنند. می‌توانید این کتابخانه را در یک Hosted Repository قرار دهید تا فقط همکارانتان به آن دسترسی داشته باشند.

2️⃣ (ریپازیتوری پراکسی) Proxy Repository

این نوع ریپازیتوری مثل یک واسطه عمل می‌کند. یعنی هر درخواست برای دریافت یک پکیج از یک ریپازیتوری عمومی (مثلاً Maven Central یا Docker Hub) را دریافت کرده، آن را دانلود و ذخیره می‌کند. بعداً اگر دوباره به همان پکیج نیاز داشتید، به‌جای دانلود مجدد از اینترنت، از کش (cache) خود استفاده می‌کند.

🔹 چه زمانی استفاده می‌شود؟

وقتی نمی‌خواهید هر بار یک پکیج از اینترنت دانلود شود و می‌خواهید سرعت بیلد و توسعه را بالا ببرید.

وقتی می‌خواهید از تغییرات ناگهانی یا حذف شدن پکیج‌ها در ریپازیتوری‌های عمومی جلوگیری کنید.

اگر در سازمان خودتان اینترنت محدود یا کندی دارید و می‌خواهید حجم دانلودهای اینترنتی را کاهش دهید.

🔹مثال کاربردی:

فرض کنید تیم شما دائماً از npm برای دانلود پکیج‌های جاوا اسکریپت استفاده می‌کند. اگر هر توسعه‌دهنده هر بار همه‌ی پکیج‌ها را مستقیماً از اینترنت دانلود کند، هم زمان زیادی هدر می‌رود و هم اینترنت زیادی مصرف می‌شود. اما اگر یک Proxy Repository برای npmjs.com داشته باشید، فقط اولین درخواست از اینترنت دریافت می‌شود و بعداً برای همه‌ی افراد داخل شرکت از نسخه‌ی کش‌شده استفاده می‌شود.

3️⃣ (ریپازیتوری گروهی) Group Repository

این نوع ریپازیتوری ترکیبی از چند ریپازیتوری مختلف (Hosted، Proxy، یا حتی دیگر Groupها) است و آن‌ها را در یک نقطه‌ی دسترسی واحد ارائه می‌دهد.

🔹چه زمانی استفاده می‌شود؟

وقتی می‌خواهید همه‌ی کاربران فقط یک URL را بدانند، بدون اینکه بدانند یک پکیج از Hosted می‌آید یا از Proxy.

برای سازمان‌دهی بهتر ریپازیتوری‌ها و ساده‌سازی مدیریت دسترسی به پکیج‌ها.
وقتی می‌خواهید از چندین منبع مختلف استفاده کنید ولی فقط یک مسیر واحد برای دانلود داشته باشید.

🔹مثال کاربردی:

فرض کنید در یک شرکت کار می‌کنید که توسعه‌دهندگان از Maven Central، یک ریپازیتوری خصوصی داخلی (Hosted)، و یک Proxy Repository برای یک منبع خارجی دیگر استفاده می‌کنند. به‌جای اینکه سه مسیر مختلف تنظیم کنید، یک Group Repository می‌سازید که شامل هر سه ریپازیتوری باشد. حالا کاربران فقط با یک آدرس به همه‌ی این ریپازیتوری‌ها دسترسی دارند.


✨این سه نوع ریپازیتوری در کنار هم یک اکوسیستم کامل را برای مدیریت بسته‌ها فراهم می‌کنند. مثلاً شما ممکن است یک Proxy برای دانلود پکیج‌های عمومی، یک Hosted برای بسته‌های اختصاصی، و یک Group برای ترکیب این دو داشته باشید.




📁#Repository

✅ کانال تخصصی لاراول
📌 @PapiDon_state

☕️ اتاق برنامه‌نویسی
📌 @PapiDon_coding

سلام رفقا! 👋😊

تو سال جدید قراره توی اون یکی کانالمون حسابی درباره هوش مصنوعی صحبت کنیم!
از پرامپت‌نویسی گرفته تا معرفی ابزارهای خفن این حوزه! 🤖🔥

اگه به این دنیا علاقه دارید، حتماً بهمون ملحق بشید و توی بحث‌ها شرکت کنید!
منتظرتون هستیم اون طرف! 😍👇

🔗 لینک کانال

🎓 درسگفتار 3: آشنایی با مدل‌های ترکیبی بینایی و زبان (VLM)

دنیا پر از تصویر و پر از نوشته‌ست.
ما آدم‌ها وقتی چیزی می‌بینیم، همزمان هم تصویرش رو درک می‌کنیم و هم اگه متنی کنارش باشه، اون رو هم می‌خونیم و باهم ترکیب می‌کنیم.

یه عکس از یه سگ کنار دریا می‌بینی و زیرش نوشته: "سگم عاشق تابستونه!"
تو فوراً متوجه می‌شی که عکس و نوشته به هم مربوط‌ان. مدل‌های VLM هم دقیقاً همین کارو می‌کنن.

✨ تعریف ساده‌ی VLM:

یعنی Vision-Language Model مدلی که هم می‌فهمه، هم می‌بینه، هم می‌خونه.

این مدل‌ها طوری طراحی شدن که بتونن همزمان:

- تصویرها رو ببینن
- متن‌ها رو بخونن
- و ربط بین اون‌ها رو بفهمن

⚙️ معماری کلی VLM چطوریه؟ (ساختار درونی)

یک مدل VLM معمولاً از ۳ بخش اصلی ساخته شده:

1️⃣ بینایی (Vision Encoder):
عکس رو می‌گیره و تبدیلش می‌کنه به خلاصه‌ای عددی که کامپیوتر بفهمه.

2️⃣ زبان (Language Encoder):
متن رو می‌گیره و اونم تبدیل می‌کنه به خلاصه‌ای از معنا.

3️⃣ بخش ترکیب‌کننده (Fusion Module):
جایی که اون دوتا خلاصه به هم می‌رسن و مدل تصمیم می‌گیره که چی به چی مربوطه.

✳️ نکته مهم:
همه‌ی این‌ها داخل یه مدل واحد اتفاق می‌افته، ولی هر بخش، تخصص خودش رو داره.


🧐 آموزش VLM چطوره؟

مدل‌های VLM با یه روش خیلی هوشمند آموزش می‌بینن:

بهشون عکس و متن مربوط نشون داده می‌شه.
هدف اینه که یاد بگیرن کدوم متن با کدوم عکس می‌خوره.

روش آموزش معروفی که استفاده می‌شه بهش می‌گن: Contrastive Learning (یادگیری با مقایسه)

در این روش:

- عکس و متن درست باید به هم نزدیک بشن (توی ذهن مدل)
- عکس و متن اشتباه باید از هم دور بشن

مثل اینه که یاد بگیری "عکس سگ" به "متن درباره‌ی سگ" ربط داره، نه به "پیتزا داغ روی میز".

🔹 آیا VLM بهتر از LLMهاست؟

نه، بهتر نیست — بلکه توانایی متفاوتی داره.

اگه فقط بخوای متن بنویسی یا ترجمه کنی، LLM کافیه.
ولی اگه بخوای از روی تصویر چیزی بفهمی یا متن مرتبط بسازی، VLM لازمه.

🛠 کاربردهای واقعی VLM:

- توصیف خودکار عکس‌ها
- ساخت تصویر از روی متن (Text-to-Image)
- کمک به افراد نابینا با توصیف محیط
- طراحی لباس، آواتار، لوگو و... از روی توضیح
- تحلیل گزارش‌های تصویری پزشکی
- ساختن دنیای مجازی و بازی‌های تعاملی

🧠 درک نهایی: VLM چطور فکر می‌کنه؟

هم تصویر رو می‌بینه
هم متن رو می‌فهمه
بعد اون دو تا رو توی یه فضای مشترک عددی (embedding space) می‌ذاره و بررسی می‌کنه که چقدر به هم نزدیک‌ان

مثل یه مترجم تصویری-زبانی که همزمان می‌تونه نگاه کنه و بفهمه چی داره می‌شنوه یا می‌خونه.

📌 خلاصه‌ی کلی:

- در واقع VLMها مدل‌هایی هستن که تصویر و متن رو با هم تحلیل می‌کنن.
- معماری‌شون ترکیبی از مدل بینایی و زبانیه.
- با داده‌های "عکس + متن" آموزش می‌بینن.
- توی زمینه‌هایی که ترکیب تصویر و متن مهمه، بسیار قدرتمندن.
- نمونه‌های معروفش: CLIP، Flamingo، BLIP و ...



📁 #AI

✅ کانال تخصصی لاراول
📌 @PapiDon_state

☕️ اتاق برنامه‌نویسی
📌 @PapiDon_coding

سلام به رفقا 👋

📣 بالاخره کانال یوتیوب PapiDon State راه افتاد 🥳

قراره اینجا با هم بریم سراغ دنیای جذاب، کاربردی و واقعی هوش مصنوعی—اما با زبونی ساده، خودمونی و بدون هیچ پیچیدگی! 🧠⚡

تو این دوره خبری از ریاضی سخت، برنامه‌نویسی عجیب یا الگوریتم‌های خسته‌کننده نیست!

فقط و فقط می‌خوام:

✅ مفاهیم اصلی و پشت‌پرده AI رو خیلی ساده برات باز کنم

✅ اصطلاحات معروف رو طوری توضیح بدم که توی اخبار شنیدی ولی هیچ‌وقت نفهمیدی دقیقاً یعنی چی

✅ کم‌کم نگاهت به دنیای AI رو تغییر بدم تا خودت بتونی از مدل‌ها مثل یه حرفه‌ای استفاده کنی— نه فقط مثل یه کاربر معمولی!

مهم نیست تو چه رشته‌ای هستی یا چه کاری می‌کنی—AI داره وارد زندگی همه می‌شه و اگه همین حالا شروع نکنی، ممکنه خیلی چیزا رو از دست بدی.

این دوره یه نقطه شروع آسون و واقعیه برای هر کسی که می‌خواد با خیال راحت وارد این مسیر بشه.

🧐من دارم قدم‌به‌قدم این دوره رو با عشق و وسواس بالا می‌سازم—با استفاده از منابع معتبر و استاندارد جهانی—تا چیزی باشه که واقعاً به دردتون بخوره.

✨ اگه دنبال یه آموزش واقعی، صمیمی و کاربردی هستی، الان وقتشه!

❤️ کانال رو دنبال کن
📤 این پست رو با دوستات به اشتراک بذار
و کمک کن تا باهم یک جامعه یادگیرنده و حرفه‌ای بسازیم.

ممنونم از حمایتتون—انرژی شما بزرگ‌ترین دلگرمی منه و به من کمک می‌کنه با قدرت و انگیزه بیشتری ادامه بدم. 😊🫶

💥 سابسکراب کانال فراموش نشه 🔥


https://www.youtube.com/watch?v=1pv1yeNa-Vk&list=PL6zeT3Lbnhj1KS3oOjbDSG05iR-tdT5Dy