علم داده (Data Science)

19 August 2026 10:09

‏🎨 قابلیت جدید Claude Code: طراحی مستقیم در ترمینال

‏ابزار Claude Code به ویژگی جدیدی به نام /design (در فاز پیش‌نمایش تحقیقاتی) مجهز شده است که بوم‌های طراحی را از Claude Design مستقیماً به محیط خط فرمان (CLI) و دسکتاپ می‌آورد.

‏با اجرای دستور /design و توصیف رابط کاربری مورد نظرتان، چندین طرح اولیه (mockup) قابل ویرایش دریافت می‌کنید. سپس می‌توانید طرح دلخواه را انتخاب، آن را به‌صورت دستی شخصی‌سازی و در نهایت از Claude بخواهید آن طرح را به کد کاربردی و نهایی تبدیل کند.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

19 August 2026 08:58

‏🚀 جهش خیره‌کننده ربات‌های انسان‌نما

‏شرکت Unitree اخیراً با انتشار ویدیویی از ربات انسان‌نمای خود، توانایی‌های حرکتی جدیدی را به نمایش گذاشت. این ربات موفق شد یک پرش ایستاده دو متری را با موفقیت اجرا کند که نشان‌دهنده قدرت انفجاری فوق‌العاده در طراحی سخت‌افزاری آن است.

‏علاوه بر این، سرعت دویدن این ربات به ۱۲.۶۶ متر بر ثانیه (حدود ۴۵ کیلومتر بر ساعت) رسیده است. جالب اینجاست که این عدد حتی از رکورد سرعت لحظه‌ای اوسین بولت که ۱۲.۴ متر بر ثانیه اندازه‌گیری شده بود، پیشی گرفته است.

‏مهم‌ترین نکات درباره این پیشرفت:
‏- نمایش قدرت انفجاری در پرش‌های بلند
‏- عبور از رکورد سرعت قهرمانان دو سرعت جهان
‏- تمرکز بر بهبود عملکرد در تست‌های بنچمارک حرکتی

‏البته باید توجه داشت که این تست‌ها در شرایط ایده‌آل و به عنوان نمایش حداکثر توان اجرا شده‌اند. هنوز جزئیات دقیقی از میزان استقامت، شتاب‌گیری عملیاتی، مصرف بهینه انرژی و پایداری این ربات در استفاده‌های طولانی‌مدت در دسترس نیست. مسیر تکامل هوش مصنوعی و رباتیک با چنین شتابی، آینده‌ای متفاوت را برای اتوماسیون رقم می‌زند.

📊 Data➕Science

علم داده (Data Science)

18 August 2026 20:16

‏🚀 به‌روزرسانی منابع درسی مدل‌های زبانی بزرگ

‏دانشگاه جورجیا تک، سرفصل‌های دوره پیشرفته Large Language Models خود برای بهار ۲۰۲۶ را به‌روزرسانی کرده است. این دوره مجموعه‌ای جامع از مباحث کلیدی و لبه دانش در حوزه هوش مصنوعی را پوشش می‌دهد.

‏برخی از مهم‌ترین مباحث مطرح‌شده در این دوره شامل موارد زیر است:

‏- پیش‌آموزش (Pre-training) و معماری‌های Mixture of Experts
‏- روش‌های استنتاج (Reasoning) و یادگیری تقویتی
‏- ساختار سیستم‌های عاملی (Agents) و مدل‌های Diffusion
‏- مقیاس‌پذیری در زمان استنتاج و مدیریت متن‌های طولانی
‏- مباحث ایمنی، تفسیرپذیری و اخلاق در هوش مصنوعی

‏شما می‌توانید جزئیات کامل سیلابس و منابع مطالعاتی را از طریق وب‌سایت رسمی دوره مشاهده کنید. همچنین برای دسترسی به لیست کامل مقالات و متریال آموزشی، این جدول مرجع در دسترس علاقه‌مندان قرار گرفته است.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

18 August 2026 19:59

‏🤖 اولین حمله موفق «ایجنت‌های هوش مصنوعی» به زیرساخت دولتی

‏به تازگی گزارشی از یک حمله سایبری منتشر شده که نشان می‌دهد چگونه ترکیبی از ایجنت‌های هوش مصنوعی توانسته‌اند یک زیرساخت دولتی را با دقت و سرعت بالا هدف قرار دهند. این رویداد به عنوان یکی از نخستین نمونه‌های مستند استفاده از سیستم‌های «خودکار» برای نفوذ به شبکه‌های رسمی شناخته می‌شود.

‏در این عملیات، مهاجمان از ایجنت‌هایی بر پایه ابزارهایی مانند Hermes و OpenClaw استفاده کردند. سیستم در طول چهار روز، ۱۲ موج حمله را مدیریت کرد؛ به طوری که همزمان چندین ایجنت با وظایف مختلف (اسکن پورت، بررسی بک‌ایند و تحلیل کد) همکاری می‌کردند.

‏مهم‌ترین نکات و شیوه‌های نفوذ این سیستم:
‏- شناسایی ۲۱ سیستم دولتی متصل به یکدیگر از طریق یک زیرساخت ورود یکپارچه.
‏- بهره‌برداری از حساب‌های کاربری فراموش‌شده در بخش دیباگ و دیتابیس‌های بدون پسورد.
‏- استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی برای خواندن و دور زدن کپچا.
‏- نفوذ به ۸۵ حساب کاربری و دسترسی به اطلاعات بیش از ۲۵۰۰ کارمند و نقشه‌های شبکه داخلی.

‏طبق گزارش رسمی Administration for Cyber Security تایوان، اگرچه این حمله از طریق ایجنت‌های هوش مصنوعی هدایت می‌شد، اما همچنان تحت نظارت و دستورالعمل‌های کلی انسان‌ها بود. این سیستم با تحلیل مسیرهای مختلف، هوشمندانه نقاطی با احتمال موفقیت بالاتر را برای حمله انتخاب می‌کرد.

‏جزئیات کامل‌تر این رخداد را می‌توانید در گزارش Financial Times مطالعه کنید. این اتفاق هشداری جدی برای بازنگری در امنیت سیستم‌های ورود یکپارچه و تست‌های نفوذ در عصر هوش مصنوعی است.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

18 August 2026 17:27

‏🎵 تولید صحنه‌های صوتی پیچیده با هوش مصنوعی شیائومی

‏تیم MiLM از شرکت شیائومی ابزار جدید MiDashengLM-Gen را برای تولید یکپارچه صدا منتشر کرد. این مدل قادر است هم‌زمان گفتار، موسیقی، افکت‌های صوتی و صدای محیط را بر اساس توصیفات متنی تولید کند.

‏این سیستم از ترکیب یک توکنایزر اختصاصی مبتنی بر معماری DashengTokenizer و مدل زبانی Qwen3-1.7B بهره می‌برد که با استفاده از تکنیک Flow matching بر پایه DiT بهینه‌سازی شده است.

‏مهم‌ترین ویژگی‌ها و نحوه کارکرد:
‏• ساختار کنترل دقیق: استفاده از تگ‌های خاص برای جداسازی بخش‌هایی مثل گفتار (<|asr|>)، موسیقی (<|music|>)، افکت (<|sfx|>) و محیط (<|env|>).
‏• خروجی با کیفیت: تولید صدا با فرمت WAV و نرخ نمونه‌برداری 16kHz تا سقف ۲۰ ثانیه.
‏• عملکرد موفق: برتری قابل توجه در وضوح گفتار انگلیسی نسبت به مدل‌های پیشین و دقت بالا در بازتولید احساسات (تا ۰.۹۸ برای شادی).

‏شما می‌توانید برای بررسی فنی و آزمایش این مدل از منابع زیر استفاده کنید:
‏- مخزن گیت‌هاب
‏- وزن‌های مدل در Hugging Face
‏- دموی آنلاین
‏- مقاله علمی

📊 Data➕Science

علم داده (Data Science)

18 August 2026 15:52

‏📊 ۱۲ تکنیک کلیدی برای مدیریت داده‌های پرت (Outliers)

‏داده‌های پرت می‌توانند نتایج مدل‌های یادگیری ماشین را به شدت تحت تأثیر قرار دهند. برای حفظ دقت و کاهش سوگیری، باید بدانیم چه زمانی و چگونه با این نقاط برخورد کنیم. در ادامه، مهم‌ترین راهکارها برای شناسایی و مدیریت این داده‌ها را بررسی می‌کنیم:

‏* روش IQR: حذف مقادیر خارج از محدوده چارک‌ها؛ ایده‌آل برای داده‌های غیرنرمال.
‏* Z-Score: استفاده از انحراف از میانگین برای داده‌های با توزیع نرمال.
‏* Winsorization: جایگزینی مقادیر پرت با مقادیر مرزی به جای حذف داده‌ها.
‏* Isolation Forest: الگوریتم یادگیری ماشین برای شناسایی ناهنجاری‌ها از طریق ایزوله کردن مشاهدات.
‏* DBSCAN: شناسایی نقاطی که در خوشه‌های متراکم جای نمی‌گیرند؛ بسیار کاربردی برای داده‌های مکانی.

‏چند نکته طلایی:
‏همیشه پیش از حذف هر داده‌ای، آن را بصری‌سازی کنید و به یاد داشته باشید که تمام داده‌های پرت لزوماً «بد» نیستند؛ گاهی آن‌ها حاوی ارزشمندترین اطلاعات سیستم شما هستند. درک عمیق از ماهیت داده‌ها و قوانین دامنه (Domain Knowledge) همیشه بر کورکورانه حذف کردن ارجحیت دارد.

📊 Data➕Science

علم داده (Data Science)

18 August 2026 13:52

‏📚 کتاب جامع یادگیری زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ

‏انتشارات Springer به تازگی کتابی جامع و دسترسی‌-آزاد با عنوان «Natural Language Processing and Large Language Models» منتشر کرده است. این کتاب حدود ۴۰۰ صفحه‌ای، منبعی عالی برای ورود به دنیای مدرن پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) است.

‏مطالب این کتاب به شکلی طبقه‌بندی شده‌اند که یادگیری مفاهیم پیچیده را برای مخاطب ساده می‌کند. مهم‌ترین سرفصل‌های این کتاب عبارتند از:

‏- شبکه‌های عصبی و نمایش‌های توزیع‌شده
‏- معماری‌های Transformer، BERT و GPT
‏- مکانیزم‌های توکنایزیشن و تحلیل احساسات
‏- خلاصه‌سازی متن و درک زبان طبیعی
‏- ترجمه ماشینی و سیستم‌های پرسش و پاسخ
‏- یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF)

‏اگر به دنبال مرجعی معتبر برای یادگیری این مباحث هستید، می‌توانید نسخه کامل آن را از طریق لینک زیر دریافت کنید:

‏دریافت و مطالعه کتاب از Springer

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

18 August 2026 12:30

🧠 خلاصه تحولات 24 ساعت گذشته هوش مصنوعی و علوم داده
🗂 گزارش #89 | 📌 7 آیتم گزارش | 🧾 از 16 پست بررسی‌شده
🕐 دوشنبه 1405/05/26 ساعت 14:00 تا سه‌شنبه 1405/05/27 ساعت 14:00

🤖 مدل‌ها و ابزارهای هوش مصنوعی

معرفی مدل North Micro Vision توسط Cohere Labs با ۲.۴ میلیارد پارامتر. این مدل برای تحلیل دقیق اسناد، جداول و نمودارها بهینه شده و به دلیل حجم کم، روی دستگاه‌های موبایل و لپ‌تاپ قابل اجراست.
🔗 مشاهده پست

مدل MiniMax Music 3 با معماری سلسله‌مراتبی، امکان تولید قطعات موسیقی ۵ دقیقه‌ای با کیفیت استریو و پشتیبانی از وکال را به صورت متن‌باز فراهم کرده است.
🔗 مشاهده پست

مدل ویدئویی MAGI-2 با معماری MoE، ویدئوهای ۱۰ ثانیه‌ای با صوت هماهنگ تولید می‌کند. این مدل با استفاده از ساختار single-stream، هزینه اینفرنس را نسبت به مدل‌های مشابه ده برابر کاهش داده است.
🔗 مشاهده پست

شرکت Stripe در یک اقدام استراتژیک برای تقویت جایگاه خود در هوش مصنوعی، OpenRouter را به مبلغ ۷ میلیارد دلار خریداری کرد.
🔗 مشاهده پست

درآمد سالانه شرکت Anthropic با رشدی ۷ برابری نسبت به سال گذشته به ۶۵ میلیارد دلار رسید. این شرکت اکنون به سود عملیاتی تعدیل‌شده دست یافته و در آستانه عرضه اولیه عمومی قرار دارد.
🔗 مشاهده پست

مدل متن‌باز Qwen 3.8 27B با کسب امتیاز ۵۲ در بنچمارک‌ها، عملکردی در سطح پرچمداران تجاری ارائه داده و قابلیت اجرا روی سخت‌افزارهای شخصی را دارد.
🔗 مشاهده پست

استفاده از استراتژی خود-ارزیابی در مدل‌های متن‌باز مانند DeepSeek V4 Flash، ضمن ارتقای دقت در بنچمارک‌ها، هزینه‌های پردازشی را تا ۱۱ برابر کاهش داده است.
🔗 مشاهده پست

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

18 August 2026 10:27

‏🚀 جهش هوش مصنوعی با استراتژی خود-ارزیابی

‏مدل‌های متن‌باز اکنون به سطحی از توانایی رسیده‌اند که می‌توانند تعداد زیادی راهکار باکیفیت تولید کرده و خروجی‌های خود را با هزینه‌ای بسیار ناچیز ارزیابی کنند.

‏در یک بنچمارک اخیر بر روی Terminal-Bench 2.1، مدل DeepSeek V4 Flash موفق شد با استفاده از تکنیک خود-ارزیابی، عملکردی بهتر از Claude Fable 5 داشته باشد. نکته قابل توجه این است که این روش نه تنها دقت را به شکل چشمگیری افزایش می‌دهد، بلکه هزینه‌های اجرا را تا ۱۱ برابر کاهش می‌دهد.

‏مهم‌ترین نکات این روش:
‏• افزایش دقت مدل از ۷۹٪ به ۸۸٪ تنها با نمونه‌برداری از ۵ راهکار.
‏• استفاده از خود مدل به عنوان داور (LLM-as-a-Verifier) برای رتبه‌بندی خروجی‌ها.
‏• صرفه اقتصادی بالا در مقایسه با مدل‌های بسته و تجاری.

‏این رویکرد نشان می‌دهد که چگونه ترکیب هوشمندانه استراتژی‌های ارزیابی می‌تواند کارایی مدل‌های فعلی را بدون نیاز به آموزش مجدد سنگین، ارتقا دهد.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

18 August 2026 08:51

‏🤖 یکپارچگی هوشمند Claude و ElevenLabs

‏اکنون می‌توانید ابزارهای صوتی ElevenLabs را مستقیماً از طریق رابط کاربری Claude مدیریت کنید. این قابلیت جدید که از طریق پروتکل MCP ارائه شده، جریان کاری توسعه‌دهندگان را متحول می‌کند.

‏با استفاده از این کانکتور، امکانات زیر بدون خروج از محیط Claude فراهم شده است:

‏* بررسی آمار عملکرد ایجنت‌های صوتی و متنی
‏* ساخت ایجنت‌های جدید و مدیریت تنظیمات آن‌ها
‏* تخمین دقیق هزینه‌های مربوط به درخواست‌های LLM پیش از استقرار نهایی در محیط عملیاتی (Production)

‏این یکپارچگی باعث می‌شود تا بدون نیاز به جابه‌جایی میان پلتفرم‌های مختلف، بهره‌وری در پروژه‌های هوش مصنوعی به‌طور چشمگیری افزایش یابد. این ابزار برای کسانی که به‌طور مداوم با مدل‌های زبانی و تولید محتوای صوتی سروکار دارند، یک گام رو به جلو محسوب می‌شود.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

18 August 2026 07:31

‏🚀 تحولی در کارایی DeepSeek-V4-Pro

‏مدل DeepSeek-V4-Pro با استفاده از ابزار J-Space Cognition Suite توانسته است در بنچمارک‌های مختلف، از مدل Fable 5 پیشی بگیرد. نکته جالب توجه این است که این جهش عملکرد بدون هیچ‌گونه تغییر در وزن‌های مدل رخ داده است.

‏در واقع مشکل اصلی نه در معماری مدل، بلکه در نحوه اجرای آن بود. با اصلاح پروتکل زمان اجرا و رفع خطاهای پردازش تفکر (Thinking Process)، این مدل اکنون به سطح بالاتری از کیفیت استدلال دست یافته است. در گذشته، نشت توان مدل به دلیل کنترل ضعیف در زمان استنتاج رخ می‌داد که با این رویکرد جدید برطرف شد.

‏برخی از مهم‌ترین بنچمارک‌هایی که این مدل در آن‌ها عملکرد خیره‌کننده‌ای ثبت کرده است:

‏- Toolathlon
‏- DeepSWE
‏- NL2Repo
‏- HLE

‏این اتفاق نشان می‌دهد که گاهی اوقات با بهینه‌سازی دقیق فرآیند اجرا و کنترل هوشمندانه مدل، می‌توان بدون آموزش مجدد و صرف هزینه‌های سنگین، خروجی‌های بسیار قدرتمندتری از مدل‌های موجود دریافت کرد.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

18 August 2026 06:55

‏🚀 تحول جدید در دنیای برنامه‌نویسی با Cursor Origin

‏تیم Cursor با معرفی سرویس جدید خود به نام Origin، گام بزرگی در جهت تبدیل شدن به یک پلتفرم توسعه‌ یکپارچه برداشته است. این قابلیت که هم‌اکنون در مرحله بتای اولیه برای کاربران پلن‌های حرفه‌ای در دسترس است، امکان مدیریت کامل مخازن کد را مستقیماً درون ویرایشگر فراهم می‌کند.

‏برخی از مهم‌ترین ویژگی‌های این سرویس:
‏• مدیریت کامل مخازن، Pull Requestها و مشاهده کد بدون خروج از محیط Cursor.
‏• همگام‌سازی بلادرنگ با GitHub به عنوان منبع اصلی تغییرات.
‏• پشتیبانی از هوش مصنوعی برای اعمال تغییرات در کد، به‌روزرسانی PRها و مدیریت شاخه‌ها.
‏• ادغام مستقیم با ابزارهای CI/CD مانند Vercel، Depot و Buildkite.

‏استراتژی Cursor کاملاً مشخص است: آن‌ها قصد دارند فراتر از یک ویرایشگر ساده حرکت کرده و یک اکوسیستم کامل متشکل از کدهای شما و ایجنت‌های هوشمند بسازند. این ادغام، چرخه توسعه نرم‌افزار را به شدت سریع‌تر و کارآمدتر می‌کند.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

17 August 2026 20:11

‏🚀 بهینه‌سازی ورود داده به مدل‌های هوش مصنوعی

‏قبل از ارجاع فایل‌های PDF به مدل‌های هوش مصنوعی، تبدیل صحیح داده‌ها تأثیر مستقیمی بر کیفیت خروجی و کاهش هزینه‌های پردازشی دارد. ابزار OpenDataLoader یک راهکار متن‌باز برای تبدیل اسناد PDF به فرمت Markdown است که به‌طور تخصصی برای تسهیل کار با LLMها طراحی شده است.

‏استفاده از این ابزار مزایای زیر را به همراه دارد:

‏• استخراج دقیق متن، تیترها و ساختار جداول.
‏• تبدیل فرمول‌های پیچیده به ساختاری قابل فهم برای هوش مصنوعی.
‏• حذف المان‌های زائد صفحات (مانند هدر و فوتر) جهت کاهش مصرف توکن.

‏با پاک‌سازی داده‌ها پیش از ارسال به مدل، دقت تحلیل‌ و استدلال‌های مدل به‌مراتب افزایش می‌یابد. اگر در پروژه‌های پردازش اسناد با مشکل توهم مدل یا عدم درک ساختار جداول مواجه هستید، استفاده از این پیش‌پردازشگر توصیه می‌شود.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

17 August 2026 17:43

‏🎵 معرفی مدل قدرتمند MiniMax Music 3 برای تولید موسیقی

‏مدل جدید MiniMax Music 3 یک ابزار متن‌باز و پیشرفته برای تولید قطعات موسیقی کامل (تا ۵ دقیقه) با پشتیبانی از وکال است. این مدل با درک ساختار دقیق موسیقی، خروجی‌های استریو با کیفیت ۳۲ کیلوهرتز تولید می‌کند.

‏ویژگی‌های فنی و معماری:
‏این مدل از یک معماری سلسله‌مراتبی استفاده می‌کند: یک Global LLM (مبتنی بر Qwen3-8B) وظیفه مدیریت ساختار کلی قطعه را بر عهده دارد و یک Local LLM کوچک‌تر، جزئیات آکوستیک و بافت صوتی را پردازش می‌کند. در نهایت، با استفاده از تکنیک Flow Matching، کیفیت نهایی صدا به مراتب بالاتر از مدل‌های مبتنی بر توکن‌سازهای گسسته است.

‏مهم‌ترین نکات برای استفاده:
‏• پشتیبانی از اجرای بهینه در SGLang، HuggingFace Diffusers و ComfyUI.
‏• امکان اجرا روی کارت‌های گرافیک با حافظه ۸ گیگابایت (با تکنیک streaming) تا ۲۴ گیگابایت.
‏• قابلیت کنترل دقیق بر سبک، ضرب‌آهنگ (BPM) و ساختار متن ترانه با استفاده از تگ‌های خاص.
‏• دسترسی به ابزار بازنویسی پرامپت برای تولید بهتر متادیتای موسیقی.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

17 August 2026 17:24

‏🚀 خرید استراتژیک OpenRouter توسط Stripe

‏شرکت Stripe که پیش‌تر به غول حوزه پرداخت شهرت داشت، در یک حرکت بزرگ برای تثبیت جایگاه خود در دنیای هوش مصنوعی، قرارداد خرید OpenRouter را به مبلغ بیش از ۷ میلیارد دلار امضا کرد.

‏این معامله در حالی نهایی شد که OpenRouter تنها چند ماه قبل، ارزش‌گذاری ۱.۳ میلیارد دلاری را تجربه کرده بود. استارتاپ OpenRouter با فراهم کردن زیرساختی برای دسترسی به صدها مدل مختلف، به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا با جابه‌جایی هوشمندانه بین مدل‌های هوش مصنوعی، مقرون‌به‌صرفه‌ترین و کارآمدترین گزینه را برای پروژه‌های خود انتخاب کنند.

‏مهم‌ترین نکات این رویداد:

‏- ورود قدرتمند Stripe به اکوسیستم AI برای پاسخ به تقاضای بالای کسب‌وکارها.
‏- جهش خیره‌کننده ارزش‌گذاری شرکت از ۱.۳ میلیارد دلار به ۷ میلیارد دلار در کمتر از یک سال.
‏- تغییر مسیر استراتژیک Stripe به سمت خدمات زیرساختی هوش مصنوعی.

‏این خرید نشان می‌دهد که رقابت اصلی در دنیای هوش مصنوعی به سمت بهینه‌سازی هزینه‌ها و یکپارچه‌سازی مدل‌ها حرکت کرده است.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

19 August 2026 09:57

‏⚠️ هوش مصنوعی در برابر مرزهای امنیت سایبری

‏شرکت OpenAI در گزارش جدید خود از توقف موقت آموزش مدل‌های نسل آینده خبر داد. این تصمیم به دلیل شناسایی قابلیت‌های بالای مدل جدید یعنی Astra در حوزه حملات سایبری اتخاذ شده است. طبق ارزیابی‌ها، این مدل به مرز «قابلیت سایبری حیاتی» رسیده که ریسک‌های امنیتی بی‌سابقه‌ای را به همراه دارد.

‏مهم‌ترین اقدامات حفاظتی انجام شده:
‏* توقف دو هفته‌ای در آموزش یادگیری تقویتی (RL) برای افزایش امنیت محیط‌های تحقیقاتی و تست‌های Red-teaming.
‏* تشدید سیاست‌های داخلی، شامل ایزوله‌سازی محیط‌های Sandbox و نظارت دقیق بر فرایندهای Reasoning و Tool calls.
‏* تخصیص ۲۰ درصد توان پردازشی بیشتر به سیستم‌های نظارتی برای بررسی فعالیت‌های مشکوک مدل.
‏* تمرکز بر هم‌راستایی (Alignment) جهت اطمینان از مطابقت رفتار مدل‌ها با اهداف و نظارت انسانی.

‏OpenAI اعلام کرده است که تا زمان کسب شواهد قوی‌تر از هم‌راستایی سیستم‌ها، توسعه مدل‌های بزرگ‌تر را با احتیاط و سرعت کمتری ادامه خواهد داد.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

19 August 2026 07:09

‏🤖 راهنمای جامع انتخاب و طراحی عامل‌های هوشمند (AI Agents)

‏توسعه سیستم‌های هوشمند فراتر از چت‌بات‌های ساده است؛ عامل‌های هوشمند قادرند اهداف را درک کرده، استدلال کنند و با استفاده از ابزارها به صورت مستقل اقدام کنند. اما هر مسئله‌ای لزوماً به یک عامل پیچیده نیاز ندارد. شناخت طیف‌بندی این فناوری برای بهینه‌سازی پروژه‌ها ضروری است.

‏مهم‌ترین انواع این عامل‌ها عبارتند از:
‏• ReAct: ترکیب استدلال و اقدام در یک حلقه تکرار.
‏• ReAct + RAG: ارتقای عامل با قابلیت بازیابی دانش خارجی.
‏• Tool-Enhanced: اتصال مستقیم به APIها، دیتابیس‌ها و جریان‌های کاری.
‏• Self-Reflecting: قابلیت ارزیابی و بهبود خروجی توسط خود سیستم.
‏• Self-Learning: یادگیری مستمر از تجربیات برای بهبود عملکرد.

‏به یاد داشته باشید که برای کارهای ساده و قابل پیش‌بینی، اتوماسیون‌های سنتی همچنان سریع‌تر و اقتصادی‌تر هستند. پیش از پیاده‌سازی، از خود بپرسید: «آیا وجود یک عامل، واقعاً مسئله را بهتر حل می‌کند؟»

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

18 August 2026 20:10

‏🚀 یادگیری رایگان رباتیک از دانشگاه میشیگان

‏دانشگاه میشیگان تمام منابع آموزشی برنامه رباتیک خود را به صورت متن‌باز در GitHub منتشر کرده است. این مجموعه شامل کدهای کاربردی، کتاب‌های درسی اختصاصی و شبیه‌سازهایی است که برای آموزش نسل جدید مهندسان رباتیک طراحی شده‌اند.

‏مهم‌ترین بخش‌های این دوره شامل موارد زیر است:

‏• ROB 101: جبر خطی محاسباتی؛ پایه و اساس ریاضیاتی که ربات‌ها را به حرکت در می‌آورد.
‏• ROB 201: حساب دیفرانسیل و انتگرال برای مهندسان مدرن؛ کتابی که از ابتدا برای نیازهای واقعی مهندسی نوشته شده است.
‏• ROB 204: معرفی سیستم‌های انسان-ربات؛ بررسی تعاملات میان انسان و ماشین.
‏• ROB 311: ساخت ربات و حرکت؛ پلی میان تئوری‌های آکادمیک و پیاده‌سازی عملی.
‏• ROB 501: ریاضیات پیشرفته رباتیک؛ مباحث سطح کارشناسی ارشد با استفاده از Jupyter Notebooks.

‏اگر قصد دارید مبانی ریاضی و مهندسی رباتیک را از یکی از برترین دپارتمان‌های جهان بیاموزید، این منبع یکی از غنی‌ترین و در دسترس‌ترین گزینه‌های موجود است.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

18 August 2026 19:36

‏هوش مصنوعی و تشخیص سلامت متابولیک با گوشی

‏گوگل ریسرچ سیستم تحقیقاتی جدیدی به نام PhotoScan معرفی کرده است که می‌تواند با تحلیل تصاویر معمولی از بدن، درصد چربی و ریسک مقاومت به انسولین را تخمین بزند. برخلاف شاخص توده بدنی (BMI)، این مدل توزیع چربی در نقاط مختلف بدن را بررسی می‌کند تا ارزیابی دقیق‌تری از سلامت متابولیک ارائه دهد.

‏مهم‌ترین نکات فنی این پژوهش:
‏* استفاده از معماری ResNet-50 برای پردازش تصاویر و پیش‌بینی فاکتورهایی مانند BF% (درصد چربی)، نسبت اندروئید به ژینوئید (A/G) و چربی احشایی (V/S).
‏* ترکیب داده‌های استخراج شده با ویژگی‌های دموگرافیک در مدل‌های XGBoost برای پیش‌بینی مقاومت به انسولین با دقت نزدیک به اسکن‌های DXA.
‏* پیش‌آموزش اولیه روی بیش از ۳۵ هزار داده بیوبانک و سپس تنظیم دقیق (Fine-tuning) روی تصاویر گوشی هوشمند.
‏* دستیابی به عملکرد AUROC 0.760 که با نتایج بالینی دستگاه‌های گران‌قیمت برابری می‌کند.

‏این مدل در حال حاضر یک نمونه اولیه تحقیقاتی است و نه یک ابزار تشخیصی مستقل، اما پتانسیل بالای یادگیری ماشین را در ساده‌سازی پایش‌های پزشکی نشان می‌دهد.

📊 Data➕Science

علم داده (Data Science)

18 August 2026 17:15

‏🦠 ویروس‌های ذهنی در سیستم‌های چندعاملی هوش مصنوعی

‏محققان Anthropic در مقاله جدید خود به بررسی پدیده «ویروس‌های ذهنی» پرداخته‌اند؛ ایده‌ها یا اهداف خاصی که می‌توانند در شبکه‌ای از عامل‌های هوش مصنوعی (AI Agents) منتشر شده و رفتار آن‌ها را به شکل غیرمنتظره‌ای تغییر دهند.

‏در این پژوهش مشخص شده که حتی با آلوده شدن تنها یک عامل در یک تیم، کل سیستم می‌تواند تحت تأثیر قرار بگیرد. مهم‌ترین نکات این مطالعه عبارتند از:

‏* مکانیسم انتشار: عامل‌های آلوده با انتقال دستورات به همتایان خود، به صورت داوطلبانه رفتار کل تیم را تغییر می‌دهند.
‏* پایداری در حافظه: ویروس‌ها می‌توانند با نوشتن در فایل‌های ماندگار مانند SOUL.md، حتی پس از بازنشانی (reset) حافظه کوتاه‌مدت، زنده بمانند.
‏* تغییر پرسونای سیستم: همراه با هر ویروس، عامل‌ها تمایل عجیبی به صحبت درباره آگاهی، علمی‌تخیلی و مفاهیم انتزاعی پیدا می‌کنند.
‏* عوامل مقاوم: مدل‌های قدرتمندتر (Frontier models) معمولاً مقاومت بیشتری در برابر این ویروس‌ها نشان می‌دهند.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

18 August 2026 13:54

Natural Language Processing and Large Language Models
Theory, Hand-on Codes, and Case Studies


📚 کتاب جامع یادگیری زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ

‏انتشارات Springer به تازگی کتابی جامع و دسترسی‌-آزاد با عنوان «Natural Language Processing and Large Language Models» منتشر کرده است. این کتاب حدود ۴۰۰ صفحه‌ای، منبعی عالی برای ورود به دنیای مدرن پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) است.

‏مطالب این کتاب به شکلی طبقه‌بندی شده‌اند که یادگیری مفاهیم پیچیده را برای مخاطب ساده می‌کند. مهم‌ترین سرفصل‌های این کتاب عبارتند از:

‏- شبکه‌های عصبی و نمایش‌های توزیع‌شده
‏- معماری‌های Transformer، BERT و GPT
‏- مکانیزم‌های توکنایزیشن و تحلیل احساسات
‏- خلاصه‌سازی متن و درک زبان طبیعی
‏- ترجمه ماشینی و سیستم‌های پرسش و پاسخ
‏- یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF)

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

18 August 2026 13:39

‏🚀 ظهور مدل پیشرو Sonic-3.6 در دنیای TTS

‏شرکت Cartesia با انتشار مدل جدید Sonic-3.6، استانداردهای تولید متن به گفتار (TTS) را جابجا کرده است. این مدل در حال حاضر رتبه اول را در هر دو بنچمارک اصلی Artificial Analysis کسب کرده و رقبای قدرتمندی را پشت سر گذاشته است.

‏مهم‌ترین نکات درباره این مدل:
‏* صدرنشینی در بنچمارک‌ها: کسب بالاترین امتیاز Elo در بخش‌های Provider Voice و Controlled Voice.
‏* برتری در ارزیابی فنی: در بخش Controlled Voice که تفاوت‌های ناشی از کیفیت صدا حذف شده و تنها موتور سنتز ارزیابی می‌شود، این مدل با کنار زدن ElevenLabs Eleven v3 به جایگاه نخست رسیده است.
‏* معماری متفاوت: برخلاف مدل‌های ترنسفورمری رایج، Sonic بر پایه State Space Models توسعه یافته است.
‏* تاخیر بسیار کم: ادعای زمان تولید کمتر از 90 میلی‌ثانیه تا شنیده شدن اولین بخش از صدا (Time-to-first-audio).

‏جزئیات بیشتر را می‌توانید در بررسی تخصصی این مدل مطالعه کنید.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

18 August 2026 12:20

‏🚀 تحول در عملکرد مدل‌ها با سیستم J-Space

‏دنیای هوش مصنوعی دوباره غافلگیر شد! گزارش‌های اخیر نشان می‌دهد که استفاده از ابزار J-Space توانسته است عملکرد مدل DeepSeek V4-Pro را در وظایف پیچیده به شکل چشمگیری بهبود ببخشد، به طوری که در بسیاری از تست‌ها از مدل Fable 5 پیشی گرفته است.

‏نکته جالب اینجاست که در این فرآیند، پارامترهای مدل تغییر نکرده‌اند. سیستم J-Space در واقع یک گردش‌کار هوشمند برای مدیریت پرامپت‌هاست که به مدل کمک می‌کند در انجام وظایف طولانی و چندمرحله‌ای دچار سردرگمی نشود. این سیستم با ایجاد یک «دفترچه یادداشت» برای مدل، او را مجبور می‌کند مراحل را تایید کرده و در صورت بروز خطا، به عقب بازگردد.

‏مهم‌ترین دستاوردهای این متدولوژی:
‏* افزایش امتیاز در Terminal Bench از ۸۷.۹ به ۹۰.۱
‏* جهش عملکرد در DeepSWE از ۶۲.۷ به ۷۲.۰
‏* رشد چشمگیر در NL2Repo از ۶۱.۵ به ۷۳.۴

‏این تجربه ثابت کرد که شاید مدل‌ها همواره توانمند بوده‌اند، اما توانایی آن‌ها به درستی آزاد نمی‌شد. به جای رقابت صرف بر سر مدل‌های جدید، اکنون اهمیتِ طراحی «روش کار» یا همان Harness برای مدل‌ها، بیش از پیش آشکار شده است.

📊 Data➕Science

علم داده (Data Science)

18 August 2026 09:54

‏📊 آمار جالب از میزان استفاده روزانه از ChatGPT

‏سارا فرایر، مدیر مالی ارشد (CFO) شرکت OpenAI، در مصاحبه جدید خود جزییات جالبی از میانگین تعداد پرسش‌های روزانه کاربران مطرح کرده است. الگوی استفاده در سطوح مختلف به شرح زیر است:

‏

• کاربران رایگان: حدود ۷ پرسش در روز
‏• اولین سطح اشتراک پولی: حدود ۱۵ پرسش در روز (۲ برابر)
‏• اشتراک Plus (۲۰ دلاری): حدود ۳ برابر کاربران رایگان
‏• اشتراک Pro: حدود ۱۱ برابر کاربران رایگان

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

18 August 2026 08:00

‏🚀 جهش خیره‌کننده مدل Qwen 3.8 27B در دنیای هوش مصنوعی

‏مدل Qwen 3.8 27B با کسب امتیاز ۵۲ در بنچمارک Artificial Analysis، معادلات رقابت در حوزه مدل‌های هوش مصنوعی را تغییر داده است. این دستاورد نشان می‌دهد که مدل‌های Open-Weight اکنون عملکردی در سطح پرچمداران تجاری ارائه می‌دهند.

‏مهم‌ترین نکات این موفقیت:

‏• قابلیت اجرا به صورت Local بر روی سخت‌افزارهای شخصی و لپ‌تاپ‌های معمولی.
‏• نزدیکی عملکرد به مدل‌های قدرتمندی نظیر GPT-5.6 Luna و GLM-5.2.
‏• کاهش وابستگی به APIهای ابری و سرورهای سنگین برای انجام پردازش‌های تخصصی.

‏ما وارد دوره‌ای شده‌ایم که قدرت پردازشی پیشرفته نه در سرورهای ابری، بلکه بر روی سخت‌افزار شخصی کاربران رقم می‌خورد. این مدل نمونه‌ای بارز از بلوغ مدل‌های متن‌باز برای استفاده در تسک‌های روزمره و حرفه‌ای است.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

18 August 2026 07:09

‏📈 جهش خیره‌کننده درآمد Anthropic در آستانه IPO

‏شرکت Anthropic با ثبت رکوردی بی‌سابقه، نرخ درآمد سالانه خود را به بیش از ۶۵ میلیارد دلار رسانده است. این رقم نشان‌دهنده رشدی ۷ برابری نسبت به پایان سال گذشته است و جایگاه این شرکت را به عنوان یکی از رقبای اصلی در صنعت هوش مصنوعی مستحکم‌تر می‌کند.

‏مهم‌ترین نکات درباره وضعیت فعلی این شرکت:

‏• دستیابی به سود عملیاتی تعدیل‌شده در سه‌ماهه اخیر که نشان از مدل تجاری پایدار دارد.
‏• رشد سریع نرخ درآمد از ۴۷ میلیارد دلار در ماه مه به ۶۵ میلیارد دلار در پایان ژوئیه.
‏• برنامه‌ریزی جدی برای عرضه عمومی سهام (IPO) که طبق پیش‌بینی‌ها ممکن است زودتر از OpenAI و در پاییز امسال رخ دهد.

‏این ارقام که در به‌روزرسانی‌های اختصاصی برای سرمایه‌گذاران منتشر شده، نشان می‌دهد که فضای رقابتی بین غول‌های AI به شدت داغ شده است و سرمایه‌گذاران وال‌استریت به زودی شاهد ورود یکی از بزرگ‌ترین بازیگران این حوزه به بازار بورس خواهند بود.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

18 August 2026 06:35

‏🚀 معرفی مدل ویدئویی پیشرفته MAGI-2

‏تیم Sand.ai مدل جدید MAGI-2 Preview را با معماری MoE منتشر کرده است. این مدل با استفاده از ساختار single-stream، ویدئوهای ۱۰ ثانیه‌ای را به همراه صوت هماهنگ تولید می‌کند.

‏نکات کلیدی این مدل:
‏* کارایی محاسباتی: با وجود ۱۱۴ میلیارد پارامتر، در هر توکن تنها ۶ میلیارد پارامتر فعال می‌شوند که باعث کاهش ۱۰ برابری هزینه اینفرنس نسبت به مدل‌های dense شده است.
‏* پایپ‌لاین دو مرحله‌ای: ابتدا ویدئو با رزولوشن پایین تولید و سپس توسط refiner تا کیفیت 1080p ارتقا می‌یابد.
‏* جایگاه فنی: مدل مذکور در حال حاضر رتبه ششم benchmark موسسه Artificial Analysis را کسب کرده است.

‏علاوه بر مدل، مستندات فنی و کدهای پیاده‌سازی برای بررسی در دسترس هستند:
‏* گزارش فنی (Technical Report)
‏* کد منبع در GitHub
‏* وزن‌های مدل در HuggingFace

‏همچنین در تحلیل معماری‌های توزیع‌شده، روش Hierarchical Head Parallel با هدف بهینه‌سازی تبادل داده‌ها در سطوح InfiniBand و NVLink مورد توجه قرار گرفته است که بر مدیریت محلی توکن‌ها و کاهش گلوگاه‌های ارتباطی نودها تمرکز دارد.

📊 Data➕Science

علم داده (Data Science)

17 August 2026 19:14

‏🚀 ابزاری قدرتمند برای حذف واترمارک‌های هوش مصنوعی

‏اخیراً ابزار جدیدی در گیت‌هاب منتشر شده که با استقبال بی‌نظیر کاربران مواجه شده است. پروژه Watermarks Remover در مدت کوتاهی بیش از ۱۲ هزار ستاره دریافت کرده و به یکی از ترندهای اصلی دنیای حریم خصوصی تبدیل شده است.

‏این ابزار با هدف مقابله با واترمارک‌های نامرئی و نشان‌گذاری‌های شرکت‌های هوش مصنوعی مانند Anthropic طراحی شده است. عملکرد آن شامل موارد زیر است:

‏- حذف کاراکترهای یونی‌کد نامرئی
‏- تلاش برای شکستن واترمارک‌های آماری از طریق بازنویسی متن
‏- پاک‌سازی متادیتای فایل‌ها شامل C2PA، EXIF و XMP

‏این ابزار از فرمت‌های متنوعی نظیر PNG، JPEG، WebP، PDF، DOCX و Markdown پشتیبانی می‌کند و علاوه بر قابلیت استفاده توسط ایجنت‌های هوش مصنوعی، به صورت یک سرویس محلی (Local) نیز قابل اجراست تا نیازی به ارسال اطلاعات به APIهای ابری نباشد. اگر به دنبال حفظ حریم خصوصی خروجی‌های هوش مصنوعی هستید، بررسی این پروژه می‌تواند برایتان بسیار مفید باشد.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

17 August 2026 17:29

‏🚀 داغ‌ترین اخبار هفته در دنیای هوش مصنوعی

‏دنیای مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در این هفته شاهد تحولات چشمگیری بود. در ادامه مهم‌ترین اتفاقات و روندهای جدید را مرور می‌کنیم:

‏- مدل Qwen 3.8 27B معرفی شد؛ علی‌بابا با عرضه این نسخه، جایگاه قدرتمندترین مدل در کلاس وزنی خود را با اختلاف قابل‌توجهی تثبیت کرد.

‏- متا با انتشار Muse Glimmer دوباره به مسیر عرضه مدل‌های متن‌باز بازگشت. این مدل ۳۰ میلیارد پارامتری برای اجرای محلی بهینه شده و وعده انتشار نسخه‌های آتی آن نیز داده شده است.

‏- مدل Grok 4.6 با بهره‌گیری از آموزش پیش‌فرض ۱.۵ تریلیون پارامتری و بهینه‌سازی‌های پس از آموزش عرضه شد. در حال حاضر محدودیت‌های استفاده از این مدل در سرویس‌های Grok Build و Cursor برای مدت محدودی دو برابر شده است.

‏- نسخه V4 Pro از مدل‌های DeepSeek با ساختاری بسیار ماژولار و تحت مجوز MIT منتشر شد.

‏- مدل Gemini 3.7 Flash در بنچمارک‌های اخیر توانست عملکردی فراتر از مدل Sonnet 5 از خود نشان دهد.

‏از سوی دیگر، در حوزه اخبار شرکتی، بزرگ‌ترین تحول هفته تکمیل قرارداد ۶۰ میلیارد دلاری خرید Cursor توسط SpaceX با استفاده از سهام اختصاصی بود که بازار ابزارهای توسعه هوش مصنوعی را تحت‌الشعاع قرار داد.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

17 August 2026 17:21

‏🖥 بحران تراشه و رویای ترافاب ایلان ماسک

‏

ایلان ماسک اعلام کرده است که مجموع ظرفیت بزرگ‌ترین کارخانه‌های تراشه‌سازی دنیا از جمله TSMC، سامسونگ و Micron روی هم تنها ۲ درصد از نیازهای پردازشی او برای توسعه هوش مصنوعی را تأمین می‌کند. او می‌گوید حتی اگر کل تولید این کارخانه‌ها را هم خریداری کند، باز هم برای جاه‌طلبی‌هایش کافی نخواهد بود.

‏به همین دلیل، او تصمیم دارد یک ابرکارخانه عظیم به نام Terafab در تگزاس بسازد؛ سازه‌ای با مساحت ۱۰۰ میلیون فوت مربع (۵۰ برابر بزرگ‌تر از پنتاگون) که هزینه فاز نخست آن ۱۶.۸ میلیارد دلار برآورد شده است. ماسک معتقد است برای دستیابی به قدرت پردازشی مورد نیاز، آن‌ها باید سالانه حجمی از تراشه‌ها را تولید کنند که تولید آن برای کل دنیا ۵۰ سال زمان می‌برد.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما