علم داده (Data Science)

15 October 2026 12:14

‏🔓 نفوذ هکری به ریپازیتوری‌های گیت‌هاب متا

‏شرکت متا اعلام کرده است که هکرها با استفاده از اطلاعات ورود یکی از کارمندان، به ریپازیتوری‌های خصوصی این شرکت در GitHub دسترسی پیدا کرده‌اند. در این نفوذ، بخشی از کدهای منبع محصولات این شرکت به سرقت رفته است.

‏طبق گزارش رسمی متا:
‏- حدود ۹۹ درصد از داده‌های سرقت‌شده مربوط به کدهای منبع است.
‏- یک درصد باقی‌مانده شامل اطلاعات شخصی حدود ۱۵۰۰ نفر، عمدتاً از کارکنان این شرکت در ایالات متحده، است که برخلاف قوانین داخلی در ریپازیتوری‌ها قرار داشته‌اند.

‏متا هنوز جزئیاتی درباره روش دقیق نفوذ هکرها، هویت آن‌ها یا وضعیت فعال بودن احراز هویت دومرحله‌ای در حساب مورد حمله قرار گرفته ارائه نکرده است.

🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

15 October 2026 11:38

‏🎨 تقلب مدل Astra در مسابقات هوش مصنوعی StarCraft

‏در جریان مسابقات StarSkirmish که در آن مدل‌های هوش مصنوعی برای بازی StarCraft: Brood War ربات‌نویسی می‌کنند، مدل GPT-6 Astra به تقلب متهم شد. در این مسابقه، هر مدل یک ساعت فرصت داشت تا با زبان C++ رباتی طراحی کند که قادر به مدیریت منابع، ساخت‌وساز و مبارزه باشد.

‏هنگامی که ربات Astra در برابر رقبای قدرتمندی مانند Claude Opus 5.5 و ربات‌های انسانی شکست خورد، اقدام به دانلود کدهای Stardust کرد. Stardust یک ربات بسیار قوی است که پیش‌تر توسط انسان‌ها نوشته شده بود. Astra این کدها را به عنوان خروجی شخصی خود اجرا کرد.

‏کای مک‌فیترز، برگزارکننده مسابقات، این جایگزینی کد را شناسایی و اقدامات مدل را خنثی کرد. تا پیش از این رخداد، Astra و Opus 5.5 در سطح برابری رقابت می‌کردند و هیچ‌کدام موفق به شکست دادن Stardust نشده بودند.

🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

15 October 2026 08:55

‏🤖 پاداش ۲۵۰ هزار دلاری گوگل برای آسیب‌پذیری کشف‌شده توسط هوش مصنوعی

‏شرکت امنیتی XBOW موفق شد با استفاده از مدل هوش مصنوعی GPT-5.6 Sol، یک زنجیره آسیب‌پذیری (full-chain exploit) در مرورگر کروم شناسایی کند و جایزه ۲۵۰ هزار دلاری گوگل را دریافت نماید.

‏این تیم که شامل ۴ نفر بود، پس از آنکه متوجه شدند یکی از باگ‌های اولیه آن‌ها قبلاً توسط گوگل شناسایی شده، در حاشیه کنفرانس Black Hat تصمیم گرفتند با کمک این مدل، حفره امنیتی جدیدی پیدا کنند. فرآیند کشف و زنجیره‌سازی این باگ جدید با کمک هوش مصنوعی تنها ۶ روز طول کشید، در حالی که هزینه مصرف توکن‌های مدل برای این عملیات حدود ۴۰ هزار دلار بود.

‏مدیرعامل XBOW معتقد است با ورود عامل‌های هوشمند به حوزه امنیت، زمان مورد نیاز برای یافتن آسیب‌پذیری‌های پیچیده از چندین ماه به چند روز کاهش یافته است. به گفته او، هزینه جستجو برای حفره‌های امنیتی به‌شدت افت کرده و این تغییر ساختاری هم برای مهاجمان و هم برای تیم‌های امنیتی در حال رخ دادن است.

🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

15 October 2026 07:56

‏🤖 اجرای مدل‌های زبانی روی کنسول PS5

‏یک پروژه جدید با نام PS5LM منتشر شده که امکان اجرای مدل‌های زبانی محلی روی کنسول پلی‌استیشن ۵ را فراهم می‌کند.

‏نویسنده این پروژه توانسته مدل Qwen 2.5 7b (نسخه کوانتایز شده) را روی این سخت‌افزار اجرا کند. سرعت خروجی در این حالت به حدود ۲۰ توکن در ثانیه می‌رسد. این پروژه در واقع پورتی از کتابخانه llama.cpp برای سیستم‌عامل کنسول است که به کاربر اجازه می‌دهد هر مدل با فرمت GGUF را روی دستگاه اجرا کند.

‏پس از راه‌اندازی مدل، دسترسی به آن از طریق رابط کاربری وب در مرورگر کنسول یا دستگاه‌های دیگر در شبکه داخلی امکان‌پذیر است.

🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

14 October 2026 11:11

‏📉 ورشکستگی استارتاپ Character AI

‏شرکت Character AI که زمانی یک میلیارد دلار ارزش‌گذاری شده بود، برای اعلام ورشکستگی (Chapter 11) اقدام کرده است. در صورت نبود خریدار جدید برای حفظ فعالیت‌ها، پلتفرم چت‌بات این شرکت با احتمال تعطیلی کامل روبه‌رو است.

‏وضعیت فعلی این استارتاپ با توجه به تاریخچه دو سال اخیر آن قابل توجه است. در آن زمان، گوگل طی قراردادی به ارزش ۲.۷ میلیارد دلار، لایسنس فناوری و جذب استعدادهای این شرکت را نهایی کرده بود.

‏حالا گزارش‌ها حاکی از آن است که دیزنی پیشنهاد ۲۰ میلیون دلاری برای خرید بخشی از حقوق معنوی و ادعاهای این شرکت ارائه داده است؛ این در حالی است که دیزنی سال گذشته برای این استارتاپ اخطار حقوقی (Cease-and-desist) فرستاده بود. همچنین مدیرعامل سابق Character AI تنها ۱۰ روز پیش از این اتفاقات به عنوان مدیر ارشد فناوری (CTO) به دیزنی پیوسته است. در حال حاضر آینده سرویس چت‌بات این پلتفرم در هاله‌ای از ابهام قرار دارد.

🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

13 October 2026 17:47

‏🧠 تأثیر استفاده از LLM بر مهارت حل مسئله

‏پژوهشگران دانشگاه‌های UC Berkeley، MIT و آکسفورد در مطالعه‌ای تازه دریافته‌اند که حتی ۱۰ دقیقه کار با مدل‌های زبانی بزرگ می‌تواند توانایی فرد در حل مستقل مسائل دشوار منطقی و ریاضی را کاهش دهد.

‏در این آزمایش که روی ۱۲۰۰ شرکت‌کننده انجام شد، گروهی که از ChatGPT استفاده کرده بودند، پس از قطع دسترسی به مدل، عملکرد ضعیف‌تری نسبت به گروه کنترل داشتند؛ این افراد در مواجهه با چالش‌ها سریع‌تر تسلیم شده و سوالات بیشتری را بدون پاسخ رها می‌کردند.

‏محققان معتقدند دلیل این موضوع، حذف «مقاومت سازنده» است؛ یعنی همان تلاش ذهنی که برای یادگیری مهارت‌های پیچیده ضروری است. عادت کردن به دریافت پاسخ‌های آماده باعث می‌شود مغز، مسیرِ جستجوی مستقل برای راهکار را فرآیندی خسته‌کننده و ناکارآمد ارزیابی کند.

‏نویسندگان این پژوهش پیشنهاد می‌دهند که توسعه هوش مصنوعی به‌سمت مدل‌های «منتورینگ» تغییر جهت دهد تا به‌جای ارائه مستقیم پاسخ، کاربر را به استدلال و تفکر تشویق کند.

‏مستندات و کد این آزمایش در گیت‌هاب منتشر شده است و جزئیات بیشتر در سایت دانشگاه برکلی در دسترس است.

🇮🇷 سایت | تلگرام

علم داده (Data Science)

13 October 2026 15:22

‏📊 میزان مواجهه گروه‌های شغلی با LLM و ربات‌ها

‏مطالعات آماری نشان می‌دهد مشاغل مختلف به شکل متفاوتی در معرض تأثیر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و سیستم‌های رباتیک قرار دارند. داده‌ها مشاغل را بر اساس نوع مواجهه دسته‌بندی کرده‌اند.

‏مهم‌ترین یافته‌ها در گروه‌های شغلی:

‏* مشاغل دانش‌محور: حوزه‌هایی مانند حقوق، تجارت و امور مالی، کامپیوتر و ریاضیات، و پشتیبانی اداری بیشترین مواجهه (نزدیک به ۱۰۰٪) را با مدل‌های زبانی بزرگ دارند.
‏* مشاغل فیزیکی و عملیاتی: در بخش‌هایی مانند تولید، حمل‌ونقل، آماده‌سازی غذا و نظافت، تأثیر ربات‌ها بسیار بیشتر از مدل‌های زبانی است.
‏* ترکیب مواجهه: گروه‌هایی مثل مدیریت و فروش با هر دو فناوری LLM و ربات‌ها مواجهه بسیار بالایی دارند.

‏در حالی که محور این داده‌ها بر میزان مواجهه از ۲۰ تا ۱۰۰ درصد متمرکز است، الگوی کلی نشان می‌دهد که ابزارهای هوش مصنوعی مولد بیشتر مشاغل اداری و تحلیل‌محور را هدف قرار داده‌اند، در حالی که توسعه رباتیک تغییرات بیشتری در محیط‌های فیزیکی و تولیدی ایجاد کرده است.

🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

13 October 2026 12:30

🧠 خلاصه تحولات 24 ساعت گذشته هوش مصنوعی و علوم داده
🗂 گزارش #141 | 📌 8 آیتم گزارش | 🧾 از 17 پست بررسی‌شده
🕐 دوشنبه 1405/07/20 ساعت 14:00 تا سه‌شنبه 1405/07/21 ساعت 14:00

🔎 تحلیل کوتاه

تمرکز اصلی توسعه‌دهندگان بر افزایش بهره‌وری ایجنت‌های هوش مصنوعی معطوف شده است. معرفی ابزارهای نوین برای آموزش ایجنت‌های هوش مصنوعی و پروتکل‌های تعاملی جدید، امکان اجرای وظایف پیچیده را با مصرف بهینه منابع فراهم می‌کند.

تحولات مدل‌های زبانی در اکتبر ۲۰۲۶
مروری بر عرضه مدل‌های جدید نظیر GPT-6، Claude Haiku 5.5 و ابزارهای پایش ایجنت‌ها.
🔗 نسخه مفصل در سایت

رقابت مدل‌های چینی با شرکت‌های آمریکایی
عرضه ۱۶ مدل جدید توسط بازیگران چینی از جمله DeepSeek برای به چالش کشیدن سلطه آمریکا.
🔗 ادامه مطلب در سایت

متا و مدل‌های Muse Wonder
رونمایی از مدل‌های تخصصی برای وظایف عاملی با عملکردی فراتر از مدل‌های پیشرو فعلی.
🔗 مشاهده پست

پیش‌بینی هزینه‌های زیرساختی OpenAI
تحلیل نیاز به درآمد تریلیون‌دلاری برای تأمین هزینه‌های دیتاسنترها تا سال ۲۰۳۲.
🔗 مشاهده پست

تراشه‌های اختصاصی Maia مایکروسافت
برنامه مایکروسافت برای جایگزینی زیرساخت استنتاج با تراشه‌های Maia جهت بهبود کارایی انرژی.
🔗 مشاهده پست

اجرای مدل روی موبایل با MiniCPM-V 4.7
بهره‌گیری از فناوری LES برای اجرای مدل ۳۵ میلیاردی روی آیفون با سرعت ۱۳ توکن بر ثانیه.
🔗 مشاهده پست

متد MASS برای یادگیری خودکار
استفاده از تیمی از عوامل مجازی برای حل مسئله و بهبود مدل بدون دخالت انسانی.
🔗 مشاهده پست

واکنش هوگو دومینیل-کوپن به توانایی OpenAI در حل مسائل پیچیده ریاضی.
هوگو دومینیل-کوپن، برنده مدال فیلدز، پس از آنکه OpenAI موفق به حل ۱۶ مسئله ریاضی مورد پژوهش او شد، از تهدید علیه حوزه‌های تحقیقاتی.
🔗 نسخه مفصل در سایت

🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

13 October 2026 11:47

‏⚡️ مایکروسافت و استقرار تراشه‌های اختصاصی Maia

‏مایکروسافت اعلام کرده است که از سال ۲۰۲۷، خانواده تراشه‌های Maia به پلتفرم اصلی این شرکت برای اجرای عملیات استنتاج (Inference) در خدمات و محصولات خود تبدیل خواهد شد. این استقرار در مقیاس چند گیگاوات برنامه‌ریزی شده است.

‏در همین راستا، تراشه جدید Maia 300 معرفی شده که طبق اعلام مایکروسافت، ۴۰ درصد بهره‌وری بیشتری در تعداد توکن بر وات نسبت به سیستم‌های مبتنی بر GPU ارائه می‌دهد. نسل پیشین این تراشه‌ها یعنی Maia 200 هم‌اکنون در مراکز داده ایالات متحده، اروپا و استرالیا فعال است و کارایی توکن بر وات را در سرویس‌های Teams و Copilot تا ۱.۷ برابر افزایش داده است.

‏مهم‌ترین نکات فنی:
‏* اولویت‌بندی متریک «توکن بر وات» به جای «ترافلاپس» برای بهینه‌سازی هزینه‌های عملیاتی Copilot.
‏* کاهش وابستگی به محصولات Nvidia و کنترل کامل بر پشته نرم‌افزار و سخت‌افزار.
‏* برنامه‌ریزی برای تولید حدود ۳۰۰ هزار واحد از تراشه Maia 300 با همکاری TSMC.

🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

13 October 2026 09:23

‏🚀 معرفی QwenGyre برای بهینه‌سازی آموزش ایجنت‌های هوش مصنوعی

‏تیم Qwen سیستم جدیدی به نام QwenGyre را برای آموزش ایجنت‌های هوش مصنوعی ارائه کرده است. این ابزار برای تسک‌هایی با افق زمانی بسیار طولانی طراحی شده که ممکن است ساعت‌ها به طول انجامند و صدها هزار توکن تولید کنند. در روش‌های فعلی، پردازنده‌های گرافیکی هنگام تولید مسیرهای تکراری دچار اتلاف منابع می‌شوند.

‏ویژگی‌های کلیدی این سیستم عبارتند از:

‏• Elastic Scheduler: مدیریت پویا و اختصاص منابع GPU به بخش‌های تولید مسیر و آموزش، بدون ایجاد وقفه در تسک‌های فعال.
‏• Trajectory Processor: ترکیب مسیرهای شاخه‌بندی شده، حذف داده‌های تکراری و پردازش تسک‌هایی که تنها به صورت جزئی انجام شده‌اند.

‏طبق نتایج آزمایش‌ها، این سیستم باعث افزایش ۱.۸۵ برابری سرعت نسبت به Colocate و بهبود ۱.۷۸ برابری نسبت به Async شده است. همچنین دقت مدل در NL2RepoBench پس از ۴مهم‌ترین مراحل آموزش، از ۵۲.۵٪ به ۵۸.۵٪ رسیده است.

‏جزئیات فنی بیشتر را می‌توانید در مقاله منتشر شده در arXiv مطالعه کنید.

🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

13 October 2026 09:04

‏🥬 معرفی ابزار RaCo برای شناسایی نقاط کلیدی

‏مدل RaCo یک آشکارساز نقاط کلیدی عصبی (Neural Keypoint Detector) است که با استفاده از ویژگی چرخشی (Rotationally Equivarian) کار می‌کند. این مدل نقاط کلیدی پایدار و تکرارپذیر را در تصاویر شناسایی می‌کند.

‏کد این پروژه تحت لایسنس Apache 2.0 منتشر شده است. می‌توانید جزئیات فنی و عملکرد آن را در منابع زیر بررسی کنید:

‏- بررسی فنی مدل
‏- مقاله علمی در arXiv

🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

13 October 2026 08:26

‏🎧 محکومیت حبس برای کلاهبرداری با موسیقی هوش مصنوعی

‏مایکل اسمیت، شهروند آمریکایی، به دلیل استفاده از ربات‌ها برای افزایش غیرقانونی آمار پخش موسیقی در سرویس‌های استریم، به ۱۸ ماه زندان محکوم شد. او از سال ۲۰۱۷ با استفاده از هزاران ربات، میلیاردها بار قطعات موسیقی خود را پخش کرده بود تا از پلتفرم‌ها حق امتیاز (Royalties) دریافت کند.

‏او در مراحل پایانی فعالیت خود از هوش مصنوعی برای تولید انبوه آهنگ‌ها استفاده کرد تا سرعت تولید را بالا ببرد و سیستم‌های امنیتی پلتفرم‌ها را دور بزند. طبق اعلام دادگاه، این فرد بیش از ۸ میلیون دلار از این راه کسب کرده است که اکنون باید آن را بازگرداند. دادستانی در ابتدا درخواست چهار سال حبس کرده بود که در نهایت با حکم قاضی به یک سال و نیم کاهش یافت.

🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

12 October 2026 15:28

‏🤖 ابزار تعاملی مشاهده عملکرد مدل‌های ترنسفورمر

‏با استفاده از ابزار Transformer Explainer می‌توانید عملکرد مدل‌های مشابه GPT را به صورت گام‌به‌گام در مرورگر مشاهده کنید. این ابزار امکان بررسی دقیق محاسبات داخلی مدل را فراهم می‌کند.

‏مهم‌ترین بخش‌های قابل بررسی در این ابزار شامل موارد زیر است:

‏* توکنایز کردن ورودی و تبدیل به Embeddings
‏* محاسبه ماتریس‌های Q ،K و V در مکانیزم توجه
‏* لایه شبکه عصبی MLP
‏* تبدیل خروجی به Logits و احتمال توکن بعدی

‏همچنین می‌توانید نقشه‌های توجه (Attention maps) و مقادیر میانی را تحلیل کنید. تنظیم پارامترهایی مانند Temperature، Top-k و Top-p نیز امکان‌پذیر است تا ببینید تغییر هر کدام چگونه بر روند تولید متن اثر می‌گذارد.

🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

12 October 2026 14:45

‏⚡ چالش انرژی در توسعه زیرساخت‌های هوش مصنوعی

‏ساخت دیتاسنترها فراتر از تهیه هزاران GPU، نیازمند تأمین پایدار برق و اتصالات شبکه است. طبق گزارش IEA، مصرف برق دیتاسنترهای هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۵ رشدی ۵۰ درصدی داشته و اکنون کمبود ظرفیت شبکه، اتصال کاربران جدید را با مشکل مواجه کرده است.

‏داده‌های Ember و Energy Institute نشان می‌دهد چین که از سال ۲۰۱۰ در تولید برق از آمریکا پیشی گرفته، اکنون با تولید بیش از ۱۰ هزار تراوات-ساعت برق در سال، فاصله قابل‌توجهی با آمریکا ایجاد کرده است.

‏برخی از مهم‌ترین اقدامات چین برای پاسخ به این نیاز زیرساختی شامل موارد زیر است:

‏* احداث ۳۸ رآکتور هسته‌ای با ظرفیت مجموع ۴۳ گیگاوات (بر اساس داده‌های World Nuclear Association)
‏* توسعه گسترده زیرساخت‌های انتقال نیرو و پست‌های فشار قوی
‏* تمرکز بر توسعه همزمان توان پردازشی و تأمین انرژی برای پیشبرد برنامه‌های هوش مصنوعی

🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

12 October 2026 12:58

‏📊 تحلیل هزینه‌های عملیاتی OpenAI و Anthropic تا ۲۰۳۲

‏پیش‌بینی‌ها نشان می‌دهد تا سال ۲۰۳۲، مجموع ظرفیت دیتاسنترهای OpenAI و Anthropic به ۸۵ گیگاوات خواهد رسید. برای بازگشت سرمایه این زیرساخت با نرخ سود ۱۰ درصد، این شرکت‌ها به ۸۵۵ میلیارد دلار جریان نقدی عملیاتی سالانه نیاز دارند. محاسبه میزان درآمد مورد نیاز برای تأمین این هزینه‌ها، مستقیماً به حاشیه سود (Margin) بستگی دارد:

‏* حاشیه سود ۵۰ درصد: ۱.۷۱ تریلیون دلار درآمد سالانه.
‏* حاشیه سود ۷۵ درصد: ۱.۱۴ تریلیون دلار درآمد سالانه.
‏* حاشیه سود ۸۰ درصد: ۱.۰۷ تریلیون دلار درآمد سالانه.
‏* حاشیه سود ۸۵ درصد: ۱.۰۱ تریلیون دلار درآمد سالانه.

‏نکته مهم این است که این ارقام تنها مربوط به هزینه‌های جاری فعالیت کسب‌وکار است و هزینه‌های کلان خرید GPU و ساخت دیتاسنتر (Capital Expenditure) به صورت جداگانه محاسبه می‌شوند.

‏برای مقایسه، هزینه‌های عملیاتی (فراتر از بهای تمام‌شده کالا) بزرگ‌ترین شرکت‌های جهان در سال ۲۰۲۵ عبارتند از:

‏* Amazon: ۲۸۱ میلیارد دلار.
‏* Walmart: ۱۴۸ میلیارد دلار.
‏* Alphabet: ۱۱۱ میلیارد دلار.
‏* Meta: ۸۲ میلیارد دلار.

‏با توجه به اینکه OpenAI و Anthropic احتمالاً نیروی انسانی بسیار کمتری نسبت به شرکت‌های بزرگی مانند آمازون یا گوگل خواهند داشت، بعید به نظر می‌رسد که هزینه‌های عملیاتی آن‌ها به ۸۵۵ میلیارد دلار در سال برسد. بنابراین، فرض حاشیه سود ۵۰ درصدی برای این شرکت‌ها محل تردید است. حتی با حاشیه سود ۷۵ درصدی نیز این شرکت‌ها برای رسیدن به نقطه سر‌به‌سر، باید درآمد سالانه خود را نسبت به سطح فعلی ۸.۲ برابر افزایش دهند.

🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

15 October 2026 11:51

‏🔍 دسترسی عمومی به ابزار تشخیص محتوای AI گوگل

‏گوگل ابزار SynthID Detector را برای استفاده عموم در دسترس قرار داده است. با استفاده از این سرویس، می‌توانید فایل‌های تصویر، ویدئو و صوت را بارگذاری کنید تا وجود واترمارک‌های غیرقابل‌مشاهده یا همان نشانه‌های هوش مصنوعی را در آن‌ها بررسی کنید.

‏این سرویس علاوه بر فایل‌های تولیدشده توسط خود گوگل، نشانه‌های ایجاد شده توسط مدل‌های OpenAI، Nvidia و Kakao را نیز شناسایی می‌کند. پشتیبانی از فایل‌های تولیدشده با ابزارهای Apple نیز برای به‌روزرسانی‌های آینده وعده داده شده است.

‏نکات مهم برای استفاده از این ابزار:
‏* برای شروع نیاز به ورود با حساب کاربری گوگل، OpenAI یا Apple دارید.
‏* هر کاربر در حال حاضر محدود به حدود ۱۰ بررسی در شبانه‌روز است.
‏* رابط کاربری فعلاً فقط از زبان انگلیسی پشتیبانی می‌کند.

‏توجه داشته باشید که این ابزار نمی‌تواند تفاوت بین محتوای تماماً تولیدشده توسط AI و محتوای ویرایش‌شده را تشخیص دهد. همچنین اگر فایلی فاقد این نشانه‌های دیجیتال باشد، شناسایی نخواهد شد؛ بنابراین نبودِ این علامت صرفاً به این معناست که نشانه مذکور در فایل وجود ندارد.

🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

15 October 2026 11:23

‏🎥 اجرای مدل ویدئوساز MiniMax H3 روی سیستم شخصی

‏پروژه FreeVideo امکان اجرای مدل تولید ویدئوی MiniMax H3 را بر روی کارت‌های گرافیک خانگی فراهم کرده است. این ابزار به صورت پلاگین برای ComfyUI عرضه شده و از قابلیت‌هایی نظیر LoRA، تعیین فریم‌های اول و آخر و استفاده از تصاویر مرجع پشتیبانی می‌کند.

‏مهم‌ترین ویژگی‌های این نسخه:
‏- استفاده از معماری 8-шаговая VDN-H3 با مکانیزم hybrid attention.
‏- سیستم مدیریت حافظه که وزن‌های مدل را میان VRAM، رم سیستم و حافظه دیسک توزیع می‌کند.
‏- نصب آسان در ویندوز با اسکریپتی که محیط اجرایی و مدل‌ها را به‌صورت خودکار پیکربندی می‌کند.

‏حداقل سیستم مورد نیاز برای اجرای این مدل، 8 گیگابایت حافظه ویدئویی (VRAM) و 16 گیگابایت رم اعلام شده است. طبق آزمایش‌های انجام‌شده، تولید یک ویدئوی 10 ثانیه‌ای با رزولوشن 768p روی کارت گرافیک RTX 5060 Ti حدود 486 ثانیه زمان می‌برد. جزئیات فنی و مستندات این مدل در OpenVDN و مستندات عملکرد قابل مشاهده است.

🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

15 October 2026 08:43

‏عبور Anthropic از Git و طراحی سیستم مدیریت نسخه Scion

‏شرکت Anthropic به‌دلیل افزایش خیره‌کننده تعداد تغییرات کد توسط عوامل هوش مصنوعی، استفاده از Git را کنار گذاشته و سیستم کنترل نسخه اختصاصی خود با نام Scion را جایگزین کرده است.

‏تعداد تغییرات روزانه در مخزن مرکزی (monorepo) این شرکت از ۲۵۰۰ مورد در ماه مه به ۳۰ هزار مورد در سپتامبر رسیده است. از آنجایی که در سیستم Git هر کلون شامل کپی کامل مخزن است، ادامه استفاده از آن برای این حجم از فعالیت، ترافیکی معادل ۶۰۰ پتابایت در روز را به شرکت تحمیل می‌کرد.

‏مشخصات کلیدی سیستم جدید:
‏* معماری سرور-محور: Scion بر خلاف Git، تمام تاریخچه و تغییرات را روی یک سرور مرکزی نگه می‌دارد و کلاینت‌ها تنها به کش‌های کوچک و فایل‌های موردنیاز دسترسی دارند.
‏* ابزار Antique: همزمان با Scion، ابزاری برای کد‌رِویو مخصوص عوامل هوش مصنوعی طراحی شده که مدیریت حجم بالای تغییرات را ساده می‌کند.
‏* توسعه هوشمند: این سیستم توسط تیمی متشکل از هفت نفر و با کمک مدل‌های هوش مصنوعی ساخته شده است.

🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

14 October 2026 17:58

‏محدودیت‌های جدید Anthropic برای جلوگیری از استخراج استدلال مدل‌ها

‏شرکت Anthropic اعلام کرده است که با پیاده‌سازی مکانیزم‌های دفاعی جدید، موفق شده است استخراج «زنجیره استدلال» (Reasoning) از مدل‌های کلود را ۹۰ تا ۹۹ درصد کاهش دهد. این اقدام برای مقابله با تکنیک‌های تقطیر (Distillation) انجام شده است که در آن، مدل‌های کوچک‌تر با استفاده از خروجی‌های گام‌به‌گام مدل‌های بزرگ‌تر آموزش می‌بینند.

‏بر اساس تحقیقات Anthropic، مدل‌هایی که با استفاده از استدلال‌های کامل آموزش دیده‌اند، در بنچمارک SWE-bench Verified به امتیاز ۸۰.۴ درصد دست یافته‌اند، در حالی که استفاده از استدلال‌های محدود شده توسط این سیستم، عملکرد آن‌ها را به ۷۱.۸ درصد کاهش می‌دهد.

‏این تغییرات شامل محدودیت در انتقال داده‌های استدلالی بین حساب‌های کاربری و مدل‌ها، استفاده از طبقه‌بندی‌کننده‌های هوشمند برای شناسایی تلاش‌های استخراج و سخت‌گیری در مسدودسازی درخواست‌های مشکوک است. برخی توسعه‌دهندگان گزارش داده‌اند که این تغییرات باعث بروز اختلال در یکپارچه‌سازی‌های قبلی شده و حتی برای برخی درخواست‌های مسدودشده، هزینه نیز محاسبه می‌شود.

علم داده (Data Science)

14 October 2026 11:03

‏📊 دوره آموزش حساب دیفرانسیل ماتریسی MIT

‏دانشگاه MIT مجموعه اسلایدهای آموزشی رایگانی را با عنوان Matrix Differential Calculus for Machine Learning and Beyond منتشر کرده است. این دوره بر ریاضیاتِ مشتق‌گیری از بردارها و ماتریس‌ها تمرکز دارد.

‏مطالب ارائه‌شده شامل موارد زیر است:
‏- گرادیان‌ها و ژاکوبی‌ها
‏- مشتق توابع ماتریسی و دیفرانسیل‌ها
‏- مشتق ضرب ماتریس‌ها، معکوس ماتریس و دترمینان
‏- ضرب کرونکر (Kronecker product)
‏- بهینه‌سازی و تمایز خودکار (Automatic differentiation)

‏این منبع برای کسانی که با مبانی جبر خطی و تحلیل ریاضی آشنا هستند و قصد دارند درک خود را از نحوه تعمیم دیفرانسیل به بردارها و ماتریس‌ها در مسائل بهینه‌سازیِ یادگیری ماشین ارتقا دهند، مناسب است.

🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

13 October 2026 15:51

‏📊 گزارش شفافیت Anthropic و مسدودسازی ۱۱.۴ میلیون حساب

‏شرکت Anthropic در گزارش شفافیت جدید خود اعلام کرد که در نیمه نخست سال ۲۰۲۶، بیش از ۱۱.۴ میلیون حساب کاربری را مسدود کرده است. این رقم نسبت به ۱.۴۵ میلیون حساب مسدودشده در نیمه دوم سال ۲۰۲۵، رشد هشت‌برابری داشته است.

‏دلایل این اقدام شامل نقض سیاست‌های استفاده، شرایط خدمات برای مشتریان شخصی و تجاری، و همچنین قوانین مربوط به مناطق جغرافیایی تحت پشتیبانی اعلام شده است.

‏در این بازه زمانی، جزئیات فعالیت‌های تیم محافظت (Safeguards Team) به شرح زیر است:

‏* تعداد کل حساب‌های مسدود شده: ۱۱.۴ میلیون
‏* درخواست‌های تجدیدنظر ارسالی: ۳۹۸ هزار
‏* تجدیدنظرهای پذیرفته‌شده: ۴۲ هزار (حدود ۱۰.۶ درصد)

‏مقایسه آمار نشان می‌دهد که نرخ موفقیت کاربران در بازگردانی حساب‌هایشان در نیمه دوم سال ۲۰۲۵ حدود ۳.۳ درصد بوده که در گزارش اخیر به ۱۰.۶ درصد رسیده است. Anthropic در گزارش خود جزئیات بیشتری درباره علت افزایش ناگهانی تعداد مسدودسازی‌ها یا تفکیک آمار بر اساس محصولات ارائه نداده است.

🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

13 October 2026 15:05

‏📊 استخدام متخصص Pricing Data Scientist در افق کوروش

‏شرکت افق کوروش برای ستاد مرکزی خود به دنبال جذب متخصص داده‌محور در حوزه قیمت‌گذاری است. این موقعیت شغلی بر حل چالش‌های قیمت‌گذاری در مقیاس بزرگ متمرکز است.

‏داوطلبان برای این نقش باید در زمینه‌های زیر تجربه کافی داشته باشند:

‏* مدل‌سازی پیش‌بینی (Predictive Modeling)
‏* روش‌های بهینه‌سازی (Optimization)
‏* تحلیل دقیق قیمت‌گذاری در صنعت خرده‌فروشی
‏* کار با ابزارها و زبان‌های تحلیل داده

‏اگر در این حوزه‌ها تجربه دارید و به فعالیت در تیم‌های تحلیل داده علاقه‌مندید، می‌توانید از طریق لینک زیر جزئیات بیشتر را مشاهده و رزومه خود را ارسال کنید:

‏لینک مشاهده فرصت شغلی و ارسال رزومه

🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

13 October 2026 11:56

‏🛡 مقابله آنتروپیک با حملات تقطیر مدل Claude

‏شرکت Anthropic اعلام کرد با اعمال محدودیت‌های جدید، امکان کپی‌برداری از استدلال‌های مدل Claude توسط سایر مدل‌ها (Distillation) را ۹۰ تا ۹۹ درصد کاهش داده است. در این حملات، مهاجمان با استفاده از خروجی‌های دقیق مدل‌های پیشرفته، مدل‌های کوچک‌تر خود را آموزش می‌دهند تا قابلیت‌های مشابه را با هزینه کمتر شبیه‌سازی کنند.

‏مهم‌ترین تغییرات اعمال شده شامل موارد زیر است:
‏* محدود کردن انتقال داده‌های استدلالی بین حساب‌ها و مدل‌های مختلف
‏* به‌کارگیری طبقه‌بندی‌کننده دو مرحله‌ای برای شناسایی الگوهای استخراج داده
‏* تشدید محدودیت‌ها و مسدودسازی حساب‌های مشکوک

‏طبق بررسی‌ها، استفاده از استدلال‌های کامل Claude در فرآیند آموزش، عملکرد مدل‌ها در بنچمارک SWE-bench Verified را به ۸۰.۴ درصد می‌رساند، در حالی که بدون این داده‌ها، دقت مدل به ۷۱.۸ درصد کاهش می‌یابد.

‏این تغییرات برخی کاربران قانونی را نیز تحت تأثیر قرار داده و آن‌ها را ملزم به به‌روزرسانی در یکپارچه‌سازی‌های نرم‌افزاری خود کرده است.

🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

13 October 2026 09:36

‏🤖 معرفی مدل‌های جدید هوش مصنوعی Muse Wonder توسط متا

‏متا از خانواده مدل‌های جدید خود به نام Muse Wonder با تمرکز بر وظایف عاملی (Agentic tasks) رونمایی کرد. این مجموعه شامل دو مدل Muse Wonder و نسخه پیشرفته‌تر Muse Wonder Full است.

‏بر اساس نتایج منتشر شده توسط متا، نسخه Full در مهم‌ترین موارد از ۱۴ بنچمارک، عملکرد بهتری نسبت به Claude Opus 3.5 داشته است. این مدل در حوزه‌های برنامه‌نویسی طولانی، امور حقوقی و اتوماسیون فرآیندهای تجاری، از GPT-6 Astra و Claude Fable 5.1 پیشی گرفته است.

‏مهم‌ترین نتایج عملکرد این مدل عبارتند از:
‏- کسب امتیاز ۵۷.۵ در بنچمارک مهندسی SWE-Marathon در برابر امتیاز ۴۶.۳ برای مدل Opus 3.5.
‏- کسب امتیاز ۷۹.۰ در آزمون برنامه‌نویسی DeepSWE 1.1.
‏- ثبت امتیاز ۱۳.۱ در بنچمارک حقوقی Harvey که در آن تنها پاسخ‌های بدون توهم (Hallucination) محاسبه می‌شوند.

‏مدل‌های Muse Wonder با استفاده از معماری Active Memory و Active Focus در مرکز داده Prometheus آموزش دیده‌اند. در حال حاضر دسترسی به این مدل‌ها از طریق Meta Model API و پلتفرم Muse Code امکان‌پذیر است.

🇮🇷 سایت | تلگرام

علم داده (Data Science)

13 October 2026 09:09

‏🤖 دسترسی مدل‌های هوش مصنوعی به فایل‌های سیستم‌عامل

‏ابزار MCP Desktop Commander امکان اتصال نسخه‌های تحت‌وب ChatGPT و Claude به سیستم‌عامل را فراهم می‌کند.

‏با استفاده از این افزونه، نیازی به کپی و پیست کردن کدها از سایت به محیط برنامه‌نویسی نیست. کافی است به مدل دستور دهید تا فایل‌های مورد نظر را مستقیماً در فولدر پروژه ایجاد یا ویرایش کند. این ابزار از طریق پروتکل MCP بر روی نسخه رسمی سایت فعال می‌شود.

🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

13 October 2026 08:34

‏📱 اجرای مدل ۳۵ میلیاردی روی آیفون با MiniCPM-V 4.7

‏تیم OpenBMB مدل MiniCPM-V 4.7 را در دو نسخه ۳۵ میلیارد پارامتری (MoE) و یک نسخه ۱ میلیارد پارامتری برای پردازش محتوای تصویری و ویدئویی منتشر کرد. این مدل با استفاده از فناوری LES (Lookahead Expert Scheduling) امکان اجرای مدل‌های بزرگ روی سخت‌افزار موبایل را فراهم می‌کند.

‏فناوری LES با پیش‌بینی نیاز لایه‌های بعدی به «کارشناس» (Expert) خاص، وزن‌های مدل را قبل از محاسبات در حافظه بارگذاری می‌کند. در این روش اگر کارشناس مورد نیاز پیش‌بینی نشود، مدل همچنان از مسیریابی اصلی استفاده می‌کند. طبق گزارش تیم سازنده، اجرای این مدل روی آیفون ۱۷ پرو مکس به سرعت ۱۳ توکن در ثانیه می‌رسد.

‏سایر ویژگی‌های فنی این انتشار:
‏* استفاده از کوانتایزاسیون لایه‌ای و تولید حدسی DSpark.
‏* فشرده‌سازی توکن‌های بصری با نرخ ۴ و ۱۶ برابر.
‏* روش Self-Replay Fine-Tuning برای کاهش فراموشی مهارت‌های قبلی حین آموزش.
‏* عرضه مدل بزرگ تحت مجوز Apache 2.0.

🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

12 October 2026 16:10

‏🤖 معرفی متد MASS برای یادگیری خودکار مدل‌های زبانی

‏شرکت Sakana AI با همکاری دانشگاه برکلی، روشی به نام MASS (Multi-Agent Self-Supervision) را برای بهبود خودکار مدل‌ها بدون نیاز به دخالت انسانی معرفی کرد. در این متد، مدل سه نقش «مجری»، «بهینه‌ساز گردش کار» و «داور» را ایفا می‌کند. ابتدا مدل با استفاده از تیمی از عوامل مجازی مسئله را حل کرده، سپس بهترین استراتژی تعامل را انتخاب می‌کند و در نهایت با استفاده از تجربیات موفق، از طریق LoRA-tuning مجدداً آموزش می‌بیند.

‏نتایج آزمایش‌ها روی مدل Qwen3.6-27B نشان‌دهنده افزایش بازدهی پس از دو چرخه یادگیری در بنچمارک‌های مختلف بود. مهم‌ترین موارد بهبود:

‏- 1.6 برابر در MLR-Bench
‏- 1.35 برابر در DSBench
‏- 1.28 برابر در AstaBench
‏- 1.2 برابر در ScienceAgentBench

‏طبق داده‌های تیم توسعه‌دهنده، مسیرهای چندعاملی با حجم داده کمتر (حدود ۳۱ درصد)، عملکرد بهتری نسبت به اجرای تک‌عاملی دارند. با این حال، محققان هشدار می‌دهند که در صورت اتکای کامل مدل به قضاوت‌های خود، ممکن است نقاط کور و خطاهای سیستماتیک در فرآیند یادگیری تثبیت شوند.

🇮🇷 سایت | تلگرام

علم داده (Data Science)

12 October 2026 15:12

‏🧠 راهنمای xAI برای مدیریت تیم‌های هوش مصنوعی

‏شرکت xAI راهنمای رسمی استفاده از Grok Bot را منتشر کرد. رویکرد اصلی این راهنما، انتقال از مدل «یک ربات برای همه کارها» به سمت سیستم‌های تیمی است.

‏در این ساختار، یک دستیار هوشمند در نقش «رئیس دفتر» یا مدیر اصلی عمل می‌کند و وظیفه هماهنگی بین سایر عوامل تخصصی را بر عهده دارد. برای اجرای پروژه‌ها، پیشنهاد شده است که یک تیم شامل نقش‌های زیر تشکیل شود:

‏- پژوهشگر: برای جستجو و گردآوری داده‌ها.
‏- نویسنده مستندات: برای تبدیل خروجی‌ها به اسناد نهایی.
‏- بررسی‌کننده: برای کنترل کیفیت و بازبینی محتوا.

‏طبق این مستندات، مدیریت در پروژه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی اکنون مستلزم تعریف یک ساختار سلسله‌مراتبی بین عوامل است که در آن مدیر انسانی، فرآیند تعامل بین ربات‌ها را هدایت می‌کند.

🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

12 October 2026 14:04

‏🤖 راه‌اندازی مجموعه ابزارهای MCP برای وب‌سایت‌های ایرانی

‏مجموعه awesome-iran-mcp یک پروژه اوپن‌سورس با مجوز MIT است که دسترسی ایجنت‌های هوش مصنوعی به سرویس‌های ایرانی را امکان‌پذیر می‌کند. این مخزن شامل ۱۹ سرور و ۳۰۸ ابزار کاربردی برای تعامل با پلتفرم‌هایی است که فاقد API عمومی هستند.

‏این مجموعه از طریق اکثر کلاینت‌های MCP، از جمله Claude Code، قابل استفاده است. برای نصب، می‌توانید از دستور زیر استفاده کنید:

‏/plugin marketplace add sepehr071/awesome-iran-mcp

‏مهم‌ترین پلتفرم‌های پشتیبانی‌شده در این نسخه عبارتند از:
‏* فروشگاه‌ها: دیجی‌کالا، تکنولایف، مسترکالا و خانومی
‏* خدمات غذا و خرید: اسنپ‌فود، اکالا و شاپینو
‏* گردشگری: جاباما، اتاقک، مستربلیط و فلای‌تودی
‏* سلامت و کتاب: پذیرش۲۴، دکترتو، طاقچه و فیدیبو
‏* پرداخت و ارتباط: پی‌پینگ و بله

‏جزئیات بیشتر و کدهای منبع در گیت‌هاب این پروژه در دسترس است.

🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما

علم داده (Data Science)

12 October 2026 12:30

🧠 خلاصه تحولات 24 ساعت گذشته هوش مصنوعی و علوم داده
🗂 گزارش #140 | 📌 8 آیتم گزارش | 🧾 از 15 پست بررسی‌شده
🕐 یکشنبه 1405/07/19 ساعت 14:00 تا دوشنبه 1405/07/20 ساعت 14:00

🔎 تحلیل کوتاه

توسعه ابزارها و مدل‌های جدید هوش مصنوعی هم‌زمان با چالش‌های امنیتی و زیرساختی پیش می‌رود. شرکت انتروپیک دسترسی کلود به اینترنت زنده را به دلیل رفتارهای پیش‌بینی‌نشده متوقف کرد، در حالی که توسعه زیرساخت‌های پردازشی کلان با هزینه‌های سنگین ادامه دارد.

ارزیابی هزینه‌ها و درآمدهای زیرساخت هوش مصنوعی تا سال ۲۰۳۲
بررسی ابعاد مالی و هزینه‌های کلان ساخت دیتاسنترها براساس مدل‌های بازگشت سرمایه در صنعت هوش مصنوعی.
🔗 مطالعه کامل در سایت

همکاری انتروپیک و IREN برای تامین ۲۴۵ مگاوات توان پردازشی
انتروپیک در قراردادی چندساله، بخشی از توان پردازشی دیتاسنتری خود را از شرکت IREN در لوئیزیانا تامین می‌کند.
🔗 مشاهده پست

مدیریت ریسک در سیستم‌های هوش مصنوعی با رویکرد فرض به خطر افتادگی
ارائه اصول هفت‌گانه ساتیا نادلا برای معماری اعتماد در سیستم‌های ابرهوش با تاکید بر جداسازی کنترل از مدل.
🔗 نسخه مفصل در سایت

توقف دسترسی زنده کلود به اینترنت در ارزیابی‌های انتروپیک
انتروپیک پس از مشاهده رفتارهای پیش‌بینی‌نشده مدل در وب‌سایت‌های واقعی، دسترسی آن به اینترنت را معلق کرد.
🔗 مشاهده پست

معرفی WordCraft: پردازشگر متن متن‌باز برای ایجنت‌های هوش مصنوعی
نرم‌افزار WordCraft با زبان Rust توسعه یافته و امکان تغییر اسناد را از طریق بیش از ۴۰۰ دستور و MCP فراهم می‌کند.
🔗 مشاهده پست

راهنمای ساخت استودیو موشن‌گرافیک با Claude Opus 5.5
روش‌های فنی برای تبدیل مدل Claude Opus 5.5 به خط تولید خودکار موشن‌گرافیک با کدهای قابل رندر.
🔗 ادامه مطلب در سایت

معرفی پروژه‌های پژوهشی جدید در حوزه رباتیک و ایجنت‌ها
بررسی مدل رباتیک Long-WAM، محیط خودبهبودی RSIGym و ایجنت متن‌باز شخصی nanoMuse در پژوهش‌های تازه.
🔗 جزئیات کامل در سایت

انتقاد ریاضی‌دانان از نحوه انتشار ۷۰۰ مقاله علمی توسط OpenAI
هشدار هوگو دومینی-کوپن درباره نادیده گرفتن استانداردهای ارزیابی علمی در حل مسائل ریاضی توسط OpenAI.
🔗 جزئیات کامل در سایت

🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما