💡 ایلان ماسک و ایده جدید: شرکت نرم‌افزاری فقط با AI به نام «Macrohard»
ایلان ماسک اعلام کرده قصد دارد یک شرکت نرم‌افزاری شبیه مایکروسافت بسازد، اما با یک تفاوت اساسی: همه‌چیز فقط توسط هوش مصنوعی اداره شود.
🔹 از برنامه‌نویسی تا مدیریت، تمام فرآیندها قرار است به AI سپرده شوند.
🔹 چون مایکروسافت محصول فیزیکی نمی‌سازد، ماسک می‌گوید این مدل برای یک شرکت تمام‌دیجیتال کاملاً شدنی است.
🔹 شرکت xAI حتی برای نام Macrohard ثبت تجاری انجام داده است.
جزئیات زیادی هنوز منتشر نشده، اما این ایده نشان می‌دهد ماسک قصد دارد مرزهای AI و رباتیک را بیش از پیش جابه‌جا کند.
❓اما سوال اصلی اینجاست: این یک حرکت هوشمندانه و انقلابی است، یا فقط یک شوخی و تِرول جدید از ماسک؟
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #ایلان_ماسک #Macrohard #صنعت_نرم‌افزار #AI
ایلان ماسک اعلام کرده قصد دارد یک شرکت نرم‌افزاری شبیه مایکروسافت بسازد، اما با یک تفاوت اساسی: همه‌چیز فقط توسط هوش مصنوعی اداره شود.
🔹 از برنامه‌نویسی تا مدیریت، تمام فرآیندها قرار است به AI سپرده شوند.
🔹 چون مایکروسافت محصول فیزیکی نمی‌سازد، ماسک می‌گوید این مدل برای یک شرکت تمام‌دیجیتال کاملاً شدنی است.
🔹 شرکت xAI حتی برای نام Macrohard ثبت تجاری انجام داده است.
جزئیات زیادی هنوز منتشر نشده، اما این ایده نشان می‌دهد ماسک قصد دارد مرزهای AI و رباتیک را بیش از پیش جابه‌جا کند.
❓اما سوال اصلی اینجاست: این یک حرکت هوشمندانه و انقلابی است، یا فقط یک شوخی و تِرول جدید از ماسک؟
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #ایلان_ماسک #Macrohard #صنعت_نرم‌افزار #AI
🔥7👍5😁5🎉5❤3
🌐 بازسازی سه‌بعدی انسان فقط با دو تصویر!
✅تیم تحقیقاتی با معرفی Snap-Snap روشی نوآورانه برای بازسازی سریع مدل سه‌بعدی انسان ارائه داده است. در این روش تنها با دو تصویر (جلو و پشت) می‌توان یک مدل سه‌بعدی دقیق از انسان را ایجاد کرد.
🔹مدل Snap-Snap بر پایه مدل‌های بنیادی مانند DUSt3R بازطراحی شده و با استفاده از ترکیب پیش‌بینی ابرنقاط سازگار، الگوریتم NNS برای بهبود رنگ در نماهای جانبی و رگرسیون مستقیم ویژگی‌های گوسی، بازسازی را انجام می‌دهد.
🔹 بر روی دیتاست THuman2.0 این مدل به معیارهای 22.44 PSNR و 88.78 SSIM رسیده و تنها در 190 میلی‌ثانیه روی کارت RTX 4090 کل بدن انسان را بازسازی می‌کند.
⚡ نتیجه: کاهش چشمگیر نیاز به داده‌های پرحجم و شتاب‌دهی به فرایند بازسازی برای توسعه‌دهندگان AI در زمینه مدل‌سازی دیجیتال انسان.
📌 جزئیات بیشتر:
— arXiv
— HuggingFace
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #بینایی_کامپیوتر #مدل_سه‌بعدی #AI #3DReconstruction #SnapSnap
✅تیم تحقیقاتی با معرفی Snap-Snap روشی نوآورانه برای بازسازی سریع مدل سه‌بعدی انسان ارائه داده است. در این روش تنها با دو تصویر (جلو و پشت) می‌توان یک مدل سه‌بعدی دقیق از انسان را ایجاد کرد.
🔹مدل Snap-Snap بر پایه مدل‌های بنیادی مانند DUSt3R بازطراحی شده و با استفاده از ترکیب پیش‌بینی ابرنقاط سازگار، الگوریتم NNS برای بهبود رنگ در نماهای جانبی و رگرسیون مستقیم ویژگی‌های گوسی، بازسازی را انجام می‌دهد.
🔹 بر روی دیتاست THuman2.0 این مدل به معیارهای 22.44 PSNR و 88.78 SSIM رسیده و تنها در 190 میلی‌ثانیه روی کارت RTX 4090 کل بدن انسان را بازسازی می‌کند.
⚡ نتیجه: کاهش چشمگیر نیاز به داده‌های پرحجم و شتاب‌دهی به فرایند بازسازی برای توسعه‌دهندگان AI در زمینه مدل‌سازی دیجیتال انسان.
📌 جزئیات بیشتر:
— arXiv
— HuggingFace
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #بینایی_کامپیوتر #مدل_سه‌بعدی #AI #3DReconstruction #SnapSnap
❤7👍7🔥7😁3👏2🎉2
🎥 مدل Waver 1.0 از ByteDance – مدل یکپارچه برای تولید تصویر و ویدیو
شرکت ByteDance با معرفی Waver 1.0 یک گام جدی در حوزه تولید محتوای مولد برداشت. این مدل در رتبه‌بندی جهانی T2V leaderboard و I2V leaderboard به مقام سوم رسیده است.
🔹 ویژگی‌ها:
♻️تولید ویدیو از متن (Text-to-Video) و تصویر از متن (Text-to-Image)
ویدیوهای ۵ و ۱۰ ثانیه‌ای با کیفیت 720p و 1080p
♻️حرکات واقع‌گرایانه در صحنه‌های پیچیده شامل انسان و حیوانات
♻️پشتیبانی از روایت‌های چند‌فریمی با حفظ انسجام داستان، سبک بصری و اتمسفر
♻️تنوع سبک‌های هنری: هایپررئالیسم، انیمیشن، عروسک‌های نرم و …
♻️توانایی نمایش حرکات بزرگ و پیچیده، مثل صحنه‌های ورزشی
♻️امکان چند-دوربینی با حفظ هماهنگی در موضوع اصلی و فضای کلی ویدیو
📌 در حال حاضر کد در گیت‌هاب موجود نیست، اما تجربه آن را از طریق دیسکورد پیشنهاد می‌دهند.
#هوش_مصنوعی #تولید_ویدیو #text2video #text2image #ByteDance #Waver
🆔 @rss_ai_ir
شرکت ByteDance با معرفی Waver 1.0 یک گام جدی در حوزه تولید محتوای مولد برداشت. این مدل در رتبه‌بندی جهانی T2V leaderboard و I2V leaderboard به مقام سوم رسیده است.
🔹 ویژگی‌ها:
♻️تولید ویدیو از متن (Text-to-Video) و تصویر از متن (Text-to-Image)
ویدیوهای ۵ و ۱۰ ثانیه‌ای با کیفیت 720p و 1080p
♻️حرکات واقع‌گرایانه در صحنه‌های پیچیده شامل انسان و حیوانات
♻️پشتیبانی از روایت‌های چند‌فریمی با حفظ انسجام داستان، سبک بصری و اتمسفر
♻️تنوع سبک‌های هنری: هایپررئالیسم، انیمیشن، عروسک‌های نرم و …
♻️توانایی نمایش حرکات بزرگ و پیچیده، مثل صحنه‌های ورزشی
♻️امکان چند-دوربینی با حفظ هماهنگی در موضوع اصلی و فضای کلی ویدیو
📌 در حال حاضر کد در گیت‌هاب موجود نیست، اما تجربه آن را از طریق دیسکورد پیشنهاد می‌دهند.
#هوش_مصنوعی #تولید_ویدیو #text2video #text2image #ByteDance #Waver
🆔 @rss_ai_ir
🎉11❤6🔥4😁4👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
💥 سیستم MassGen؛ هم‌افزایی چند عامل هوش مصنوعی
🛠 سیستم MassGen یک سیستم پیشرفته برای تعامل میان چندین عامل هوش مصنوعی است که با استفاده از همکاری گروهی، وظایف پیچیده را بین عوامل مختلف توزیع می‌کند و آن‌ها را به‌صورت هماهنگ حل می‌نماید.
🔰 ویژگی‌های کلیدی:
♻️هم‌افزایی بین مدل‌ها (Model Synergy)
♻️پردازش موازی برای افزایش سرعت
♻️به‌اشتراک‌گذاری دانش بین عوامل
♻️تصمیم‌گیری جمعی بر اساس Consensus Building
♻️بصری‌سازی زنده از فرآیند همکاری عوامل
🔰 معماری پیشرفته MassGen امکان اتصال به سه ارائه‌دهنده بزرگ مدل را دارد:
Google Gemini
OpenAI
xAI Grok
همچنین قابلیت افزودن ابزارهای سفارشی و حالت تعاملی برای گفت‌وگو و همکاری مستقیم را فراهم می‌کند.
🔗 کد و جزئیات در گیت‌هاب:
👉 MassGen GitHub
#هوش_مصنوعی #عامل_هوشمند #چند_عامل #MassGen #AI_Agents
🆔 @rss_ai_ir
🛠 سیستم MassGen یک سیستم پیشرفته برای تعامل میان چندین عامل هوش مصنوعی است که با استفاده از همکاری گروهی، وظایف پیچیده را بین عوامل مختلف توزیع می‌کند و آن‌ها را به‌صورت هماهنگ حل می‌نماید.
🔰 ویژگی‌های کلیدی:
♻️هم‌افزایی بین مدل‌ها (Model Synergy)
♻️پردازش موازی برای افزایش سرعت
♻️به‌اشتراک‌گذاری دانش بین عوامل
♻️تصمیم‌گیری جمعی بر اساس Consensus Building
♻️بصری‌سازی زنده از فرآیند همکاری عوامل
🔰 معماری پیشرفته MassGen امکان اتصال به سه ارائه‌دهنده بزرگ مدل را دارد:
Google Gemini
OpenAI
xAI Grok
همچنین قابلیت افزودن ابزارهای سفارشی و حالت تعاملی برای گفت‌وگو و همکاری مستقیم را فراهم می‌کند.
🔗 کد و جزئیات در گیت‌هاب:
👉 MassGen GitHub
#هوش_مصنوعی #عامل_هوشمند #چند_عامل #MassGen #AI_Agents
🆔 @rss_ai_ir
🔥7😁7🎉5❤4👍4
📌 چگونه یک ارائه قوی برای دفاع از پروپوزال صنعتی هوش مصنوعی داشته باشیم؟
دفاع از پروپوزال در صنعت، فقط توضیح ایده نیست؛ بلکه جلب اعتماد تصمیم‌گیران و نشان دادن ارزش واقعی پروژه است. برای اینکه ارائه‌تان تاثیرگذار و حرفه‌ای باشد، این نکات کلیدی را رعایت کنید:
---
🎯 ۱. شروع قدرتمند
♻️با یک مسئله واقعی صنعتی آغاز کنید (مثلاً کاهش خطای تولید، بهبود کیفیت، افزایش بهره‌وری).
♻️از آمار، تصاویر یا یک مثال کوتاه برای نشان دادن اهمیت مسئله استفاده کنید.
---
🧩 ۲. شفاف‌سازی مسئله و نیاز
♻️دقیقاً بگویید چه مشکلی وجود دارد و چرا با روش‌های سنتی حل نشده است.
♻️به زبان ساده ولی تخصصی بیان کنید تا مدیران غیر‌فنی هم متوجه شوند.
---
🤖 ۳. معرفی راهکار مبتنی بر هوش مصنوعی
♻️توضیح دهید پروژه شما چطور از مدل‌های یادگیری ماشین/بینایی کامپیوتر/شبکه‌های عصبی استفاده می‌کند.
♻️معماری یا فلوچارت کلی سیستم را نشان دهید، نه جزییات کدنویسی.
---
📊 ۴. مزایا و ارزش افزوده
♻️کمی‌سازی کنید: کاهش هزینه، صرفه‌جویی زمان، افزایش کیفیت یا امنیت.
♻️اگر نمونه مشابه در صنعت (Case Study) دارید، به آن اشاره کنید.
---
🔒 ۵. ریسک‌ها و مدیریت آن‌ها
♻️به محدودیت‌ها (مثل کیفیت داده، نیاز سخت‌افزار، زمان‌بندی) اشاره کنید.
♻️بگویید چگونه این ریسک‌ها را مدیریت می‌کنید (فازبندی پروژه، پایلوت آزمایشی، داده‌کاوی تکمیلی).
---
📅 ۶. نقشه راه و فازبندی
♻️پروژه را به فازهای مشخص تقسیم کنید (مثلاً: جمع‌آوری داده، مدل‌سازی، تست پایلوت، استقرار).
♻️برای هر فاز زمان و خروجی قابل اندازه‌گیری ارائه دهید.
---
💡 ۷. نتیجه‌گیری الهام‌بخش
♻️تاکید کنید که پروژه فقط یک تحقیق نیست، بلکه قابل اجرا و اثرگذار در صنعت است.
♻️با یک جمله قوی تمام کنید: «این پروژه می‌تواند هزینه تولید را ۳۰٪ کاهش دهد و یک مزیت رقابتی پایدار ایجاد کند.»
---
🎥 ۸. نکات اجرایی هنگام دفاع
♻️اسلایدها ساده، تصویری و بدون متن اضافی باشند.
♻️روی سناریوهای صنعتی و نمودارهای نتیجه تمرکز کنید.
♻️پرسش‌های احتمالی مدیران (ROI، زمان، هزینه، ریسک) را از قبل آماده کنید.
@rss_ai_ir
دفاع از پروپوزال در صنعت، فقط توضیح ایده نیست؛ بلکه جلب اعتماد تصمیم‌گیران و نشان دادن ارزش واقعی پروژه است. برای اینکه ارائه‌تان تاثیرگذار و حرفه‌ای باشد، این نکات کلیدی را رعایت کنید:
---
🎯 ۱. شروع قدرتمند
♻️با یک مسئله واقعی صنعتی آغاز کنید (مثلاً کاهش خطای تولید، بهبود کیفیت، افزایش بهره‌وری).
♻️از آمار، تصاویر یا یک مثال کوتاه برای نشان دادن اهمیت مسئله استفاده کنید.
---
🧩 ۲. شفاف‌سازی مسئله و نیاز
♻️دقیقاً بگویید چه مشکلی وجود دارد و چرا با روش‌های سنتی حل نشده است.
♻️به زبان ساده ولی تخصصی بیان کنید تا مدیران غیر‌فنی هم متوجه شوند.
---
🤖 ۳. معرفی راهکار مبتنی بر هوش مصنوعی
♻️توضیح دهید پروژه شما چطور از مدل‌های یادگیری ماشین/بینایی کامپیوتر/شبکه‌های عصبی استفاده می‌کند.
♻️معماری یا فلوچارت کلی سیستم را نشان دهید، نه جزییات کدنویسی.
---
📊 ۴. مزایا و ارزش افزوده
♻️کمی‌سازی کنید: کاهش هزینه، صرفه‌جویی زمان، افزایش کیفیت یا امنیت.
♻️اگر نمونه مشابه در صنعت (Case Study) دارید، به آن اشاره کنید.
---
🔒 ۵. ریسک‌ها و مدیریت آن‌ها
♻️به محدودیت‌ها (مثل کیفیت داده، نیاز سخت‌افزار، زمان‌بندی) اشاره کنید.
♻️بگویید چگونه این ریسک‌ها را مدیریت می‌کنید (فازبندی پروژه، پایلوت آزمایشی، داده‌کاوی تکمیلی).
---
📅 ۶. نقشه راه و فازبندی
♻️پروژه را به فازهای مشخص تقسیم کنید (مثلاً: جمع‌آوری داده، مدل‌سازی، تست پایلوت، استقرار).
♻️برای هر فاز زمان و خروجی قابل اندازه‌گیری ارائه دهید.
---
💡 ۷. نتیجه‌گیری الهام‌بخش
♻️تاکید کنید که پروژه فقط یک تحقیق نیست، بلکه قابل اجرا و اثرگذار در صنعت است.
♻️با یک جمله قوی تمام کنید: «این پروژه می‌تواند هزینه تولید را ۳۰٪ کاهش دهد و یک مزیت رقابتی پایدار ایجاد کند.»
---
🎥 ۸. نکات اجرایی هنگام دفاع
♻️اسلایدها ساده، تصویری و بدون متن اضافی باشند.
♻️روی سناریوهای صنعتی و نمودارهای نتیجه تمرکز کنید.
♻️پرسش‌های احتمالی مدیران (ROI، زمان، هزینه، ریسک) را از قبل آماده کنید.
@rss_ai_ir
👍11❤5🔥5😁4🎉3👏1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔴 هوش مصنوعی در خدمت HSE صنعتی
در صنایع سنگین، کوچک‌ترین خطا می‌تواند منجر به خسارت‌های جانی و مالی بزرگ شود. اینجاست که هوش مصنوعی وارد عمل میشود و استانداردهای ایمنی، بهداشت و محیط‌زیست (HSE) را دگرگون می‌کند:
⚡ پایش هوشمند: دوربین‌های مجهز به بینایی ماشین می‌توانند استفاده از کلاه ایمنی و تجهیزات حفاظت فردی را به صورت لحظه‌ای کنترل کنند.
⚡ تشخیص خطر زودهنگام: الگوریتم‌های پردازش تصویر و صوت قادرند دود، نشت گاز یا صدای غیرعادی ماشین‌آلات را سریع‌تر از انسان شناسایی کنند.
⚡ پیش‌بینی حوادث: مدل‌های یادگیری ماشین با تحلیل داده‌های گذشته (حوادث، شرایط محیطی، عملکرد تجهیزات) می‌توانند احتمال وقوع حادثه را قبل از رخداد پیش‌بینی کنند.
⚡ کاهش ریسک انسانی: با جایگزینی وظایف پرخطر توسط ربات‌ها و سیستم‌های هوش مصنوعی، ریسک برای کارگران کاهش می‌یابد.
📌 نتیجه: ارتقای ایمنی محیط کار، کاهش هزینه‌های ناشی از حوادث، و افزایش بهره‌وری پایدار در صنعت.
#هوش_مصنوعی #ایمنی #HSE #صنعت #بینایی_ماشین #پیش‌بینی #ایمنی_صنعتی
@rss_ai_ir
در صنایع سنگین، کوچک‌ترین خطا می‌تواند منجر به خسارت‌های جانی و مالی بزرگ شود. اینجاست که هوش مصنوعی وارد عمل میشود و استانداردهای ایمنی، بهداشت و محیط‌زیست (HSE) را دگرگون می‌کند:
⚡ پایش هوشمند: دوربین‌های مجهز به بینایی ماشین می‌توانند استفاده از کلاه ایمنی و تجهیزات حفاظت فردی را به صورت لحظه‌ای کنترل کنند.
⚡ تشخیص خطر زودهنگام: الگوریتم‌های پردازش تصویر و صوت قادرند دود، نشت گاز یا صدای غیرعادی ماشین‌آلات را سریع‌تر از انسان شناسایی کنند.
⚡ پیش‌بینی حوادث: مدل‌های یادگیری ماشین با تحلیل داده‌های گذشته (حوادث، شرایط محیطی، عملکرد تجهیزات) می‌توانند احتمال وقوع حادثه را قبل از رخداد پیش‌بینی کنند.
⚡ کاهش ریسک انسانی: با جایگزینی وظایف پرخطر توسط ربات‌ها و سیستم‌های هوش مصنوعی، ریسک برای کارگران کاهش می‌یابد.
📌 نتیجه: ارتقای ایمنی محیط کار، کاهش هزینه‌های ناشی از حوادث، و افزایش بهره‌وری پایدار در صنعت.
#هوش_مصنوعی #ایمنی #HSE #صنعت #بینایی_ماشین #پیش‌بینی #ایمنی_صنعتی
@rss_ai_ir
🎉7👍6🔥6😁4❤3
🧠تراشهNeuralink ، چند ماه بعد
✅پس از گذشت یک‌ونیم سال از اولین عمل کاشت تراشه مغزی شرکت ایلان ماسک، نولاند آربو (شرکت‌کننده شماره ۱) تجربه خودش را بازگو می‌کند:
🩷❤️🩹 «می‌بینم این فناوری همین حالا هم می‌تواند مسائل زیادی را حل کند. فکر می‌کنم آینده پزشکی همینجاست. بسیاری از ناتوانی‌ها، درمان‌ها و پاسخ‌هایی که سال‌ها دنبالش بودیم، از طریق فناوری خواهد آمد — و این من را شگفت‌زده کرده است».
⚡ نکته مهم این است که دستگاه در تمام این مدت پایدار کار کرده است. این نخستین نشانه واقعی است که ایمپلنت‌های عصبی می‌توانند نه‌تنها علم، بلکه کل پزشکی را متحول کنند.
🟠 جزئیات بیشتر به‌زودی...
#Neuralink #هوش_مصنوعی #پزشکی #فناوری_عصبی #ایمپلنت #نوآوری
@rss_ai_ir
✅پس از گذشت یک‌ونیم سال از اولین عمل کاشت تراشه مغزی شرکت ایلان ماسک، نولاند آربو (شرکت‌کننده شماره ۱) تجربه خودش را بازگو می‌کند:
🩷❤️🩹 «می‌بینم این فناوری همین حالا هم می‌تواند مسائل زیادی را حل کند. فکر می‌کنم آینده پزشکی همینجاست. بسیاری از ناتوانی‌ها، درمان‌ها و پاسخ‌هایی که سال‌ها دنبالش بودیم، از طریق فناوری خواهد آمد — و این من را شگفت‌زده کرده است».
⚡ نکته مهم این است که دستگاه در تمام این مدت پایدار کار کرده است. این نخستین نشانه واقعی است که ایمپلنت‌های عصبی می‌توانند نه‌تنها علم، بلکه کل پزشکی را متحول کنند.
🟠 جزئیات بیشتر به‌زودی...
#Neuralink #هوش_مصنوعی #پزشکی #فناوری_عصبی #ایمپلنت #نوآوری
@rss_ai_ir
🔥10😁8👍5❤3🎉3👏1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🆕 ابزار جدید Hugging Face: AI Sheets
⛔️جدول‌ها حالا هوشمند شدند!
✳️مجموعه Hugging Face معرفی کرد AI Sheets، یک ابزار بدون کدنویسی برای ساخت و پردازش داده‌های جدولی با کمک هوش مصنوعی:
🔹 ظاهر شبیه اکسل، اما به جای فرمول‌ها از هزاران مدل استفاده می‌کند.
🔹 پشتیبانی از مدل‌های OpenAI-API و مدل‌های لوکال.
🔹 امکان افزودن ستون با پرامپت‌ها، ویرایش داده‌ها به صورت دستی یا با لایک/دیسلایک.
🔹 قابل اجرا به صورت آنلاین یا لوکال (Docker / pnpm).
🔹 کاملاً اپن‌سورس (Apache-2.0) و قابل ادغام در هر پایپ‌لاین.
🔹 مناسب برای کلاسیفیکیشن، تغییر داده‌ها، تولید داده‌های مصنوعی و تست حس و vibe مدل‌ها.
⚡️ نسخه آزمایشی در دسترس است.
#هوش_مصنوعی #بدون_کدنویسی #دیتاست #HuggingFace #LLM #AI
@rss_ai_ir
⛔️جدول‌ها حالا هوشمند شدند!
✳️مجموعه Hugging Face معرفی کرد AI Sheets، یک ابزار بدون کدنویسی برای ساخت و پردازش داده‌های جدولی با کمک هوش مصنوعی:
🔹 ظاهر شبیه اکسل، اما به جای فرمول‌ها از هزاران مدل استفاده می‌کند.
🔹 پشتیبانی از مدل‌های OpenAI-API و مدل‌های لوکال.
🔹 امکان افزودن ستون با پرامپت‌ها، ویرایش داده‌ها به صورت دستی یا با لایک/دیسلایک.
🔹 قابل اجرا به صورت آنلاین یا لوکال (Docker / pnpm).
🔹 کاملاً اپن‌سورس (Apache-2.0) و قابل ادغام در هر پایپ‌لاین.
🔹 مناسب برای کلاسیفیکیشن، تغییر داده‌ها، تولید داده‌های مصنوعی و تست حس و vibe مدل‌ها.
⚡️ نسخه آزمایشی در دسترس است.
#هوش_مصنوعی #بدون_کدنویسی #دیتاست #HuggingFace #LLM #AI
@rss_ai_ir
❤4👍1👏1🙏1
🦎 تکامل هوش مصنوعی الهام‌گرفته از طبیعت
♻️در شرکت Sakana AI رویکردی تازه پیشنهاد شده: به‌جای ساخت یک «مغز غول‌آسا»، باید هوش مصنوعی را مثل یک اکوسیستم توسعه داد؛ جایی که مدل‌ها با هم رقابت می‌کنند، همکاری می‌کنند و مهارت‌هایشان را به اشتراک می‌گذارند.
این روش با نام M2N2 (Model Merging of Natural Niches) معرفی شده است.
🔑 چگونه کار می‌کند؟
✳️مرزهای انعطاف‌پذیر در ادغام: مدل‌ها به‌جای اتصال لایه‌های ثابت، بخش‌های متغیری از پارامترها را مثل تبادل DNA با هم جابه‌جا می‌کنند.
✳️رقابت برای داده‌ها: مدل‌ها برای منابع محدود با هم رقابت کرده و به «متخصصان» در حوزه‌های خاص تبدیل می‌شوند.
✳️انتخاب شریک مناسب: ترکیب مدل‌هایی که نقاط قوت‌شان مکمل یکدیگر است؛ جایی که یکی قوی است، دیگری ضعیف، و برعکس.
📊 دستاوردها
✳️در سطح پایه: فقط با ادغام شبکه‌های تصادفی توانستند یک طبقه‌بند MNIST بسازند که با روش‌های کلاسیک تکاملی قابل مقایسه است، اما سریع‌تر و ارزان‌تر.
✳️در مقیاس بزرگ: ادغام یک مدل «ریاضی‌دان» و یک مدل «عامل» سیستمی ایجاد کرد که هر دو نوع وظیفه را با دقت بالا انجام می‌دهد.
✳️در مدل‌های چندوجهی: با ترکیب مدل‌های text-to-image ویژه زبان ژاپنی، خروجی نهایی هم درک بهتری از دستورات ژاپنی داشت و هم مهارت‌های انگلیسی خود را حفظ کرد — بدون «فراموشی» دانش پیشین.
✳️این رویکرد نشان می‌دهد آینده‌ی هوش مصنوعی شاید نه در یک مدل عظیم و یکپارچه، بلکه در اکوسیستمی پویا از مدل‌های تخصصی باشد که با هم تکامل پیدا می‌کنند، نقاط قوت‌شان را به اشتراک می‌گذارند و انعطاف‌پذیرتر و خلاق‌تر می‌شوند.
🟠 مقاله: https://arxiv.org/abs/2508.16204
🟠 کد: https://github.com/SakanaAI/natural_niches
#هوش_مصنوعی #مدل_تکاملی #یادگیری_عمیق #SakanaAI #M2N2 #AI
@rss_ai_ir
♻️در شرکت Sakana AI رویکردی تازه پیشنهاد شده: به‌جای ساخت یک «مغز غول‌آسا»، باید هوش مصنوعی را مثل یک اکوسیستم توسعه داد؛ جایی که مدل‌ها با هم رقابت می‌کنند، همکاری می‌کنند و مهارت‌هایشان را به اشتراک می‌گذارند.
این روش با نام M2N2 (Model Merging of Natural Niches) معرفی شده است.
🔑 چگونه کار می‌کند؟
✳️مرزهای انعطاف‌پذیر در ادغام: مدل‌ها به‌جای اتصال لایه‌های ثابت، بخش‌های متغیری از پارامترها را مثل تبادل DNA با هم جابه‌جا می‌کنند.
✳️رقابت برای داده‌ها: مدل‌ها برای منابع محدود با هم رقابت کرده و به «متخصصان» در حوزه‌های خاص تبدیل می‌شوند.
✳️انتخاب شریک مناسب: ترکیب مدل‌هایی که نقاط قوت‌شان مکمل یکدیگر است؛ جایی که یکی قوی است، دیگری ضعیف، و برعکس.
📊 دستاوردها
✳️در سطح پایه: فقط با ادغام شبکه‌های تصادفی توانستند یک طبقه‌بند MNIST بسازند که با روش‌های کلاسیک تکاملی قابل مقایسه است، اما سریع‌تر و ارزان‌تر.
✳️در مقیاس بزرگ: ادغام یک مدل «ریاضی‌دان» و یک مدل «عامل» سیستمی ایجاد کرد که هر دو نوع وظیفه را با دقت بالا انجام می‌دهد.
✳️در مدل‌های چندوجهی: با ترکیب مدل‌های text-to-image ویژه زبان ژاپنی، خروجی نهایی هم درک بهتری از دستورات ژاپنی داشت و هم مهارت‌های انگلیسی خود را حفظ کرد — بدون «فراموشی» دانش پیشین.
✳️این رویکرد نشان می‌دهد آینده‌ی هوش مصنوعی شاید نه در یک مدل عظیم و یکپارچه، بلکه در اکوسیستمی پویا از مدل‌های تخصصی باشد که با هم تکامل پیدا می‌کنند، نقاط قوت‌شان را به اشتراک می‌گذارند و انعطاف‌پذیرتر و خلاق‌تر می‌شوند.
🟠 مقاله: https://arxiv.org/abs/2508.16204
🟠 کد: https://github.com/SakanaAI/natural_niches
#هوش_مصنوعی #مدل_تکاملی #یادگیری_عمیق #SakanaAI #M2N2 #AI
@rss_ai_ir
👍2🔥1👏1