21724
هوش مصنوعی و برنامه نویسی پایتون؛ مسیولیت هر پست به عهده ادمینی که فرستاده می‌باشد. AI Admins: @FaRzAhss @Kingeng @Bellman281 Linux: @salvador_immortal تبلیغات و تبادل: @FaRzAhss
نحوه ساخت Agent با مدل های Microsoft Foundry
👉 @ai_python ✍️
https://youtu.be/fUuTvoDPyzo?si=O9IVu1kMZqw0TvjC
اف‌بی‌آی سان‌فرانسیسکو اعلام کرده سه مهندس ساکن سیلیکون‌ولی: سمانه غندالی، محمدجواد خسروی و سرور غندالی، به اتهام توطئه برای سرقت اسرار تجاری از گوگل و چند شرکت بزرگ فناوری، سرقت و تلاش برای سرقت اطلاعات محرمانه مرتبط با امنیت پردازنده و رمزنگاری، انتقال این اسناد به محل‌های غیرمجاز از جمله دستگاه‌های کاری یکدیگر و حتی ایران، و همچنین ایجاد مانع در روند عدالت بازداشت شده‌اند؛ این افراد امروز در دادگاه فدرال سن‌خوزه حاضر شده‌اند.
👉 @ai_python 🦁 ☀️
و در واکنش‌ها به این خبر، بسیاری از کاربران ایرانی به سابقه خانوادگی متهمان، هشدارهای قبلی درباره نفوذ عوامل جمهوری اسلامی در شرکت‌های فناوری، و لزوم بررسی و برخورد گسترده‌تر اشاره کرده‌اند.
👉 @ai_python 🦁 ☀️
https://x.com/FBISanFrancisco/status/2024670479974363376/photo/1
رابطه فعلی بین مایکروسافت و اوپن ای آی از دیدگاه Satya Nadella:
@ai_python
https://youtu.be/8jehY7NfSnw?si=FpeuYRfMW71s0ugw
درباره Foundry IQ قبلن کامل در کانال صحبت کرده بودیم.
👉 @ai_python ✍️
اینم یک ویدیو جدید تر از استاد John Savill :
https://youtu.be/uDVkcZwB0EU?si=KbqUk6hm4iTDtHHA
یکی از مسنجرهایی که در صورت قطعی اینترنت می توانید به وسیله آن به دوستان خود پیام ارسال کنید، اپلیکیشن نقطه ها است.
👉 @ai_python ✍️
دوستانی که اندروید دارن می توانند از طریق لینک زیر از Google Play دانلود نمایند :
https://play.google.com/store/apps/details?id=com.filtershekanha.noghteha
به روزرسانی های تا 13 فوریه مایکروسافت آژور
👉 @ai_python 🦁 ☀️
https://youtu.be/gFh0kpFrND8?si=ETTjkew5znNbXxfx
کمپانی SpaceX یکی از اولین مشتری های Enterprise گروک محسوب می شه.
🖥 @elonfact 🙄
در واقع این نسخه سفارشی سازی شده از گروک با نام Spok بر روی داده های کمپانی های فعال در حوزه صنایع فضایی به خصوص خود SpaceX آموزش داده شده است.
🟢 مدل تخصصی پزشکی برای تحلیل متن بالینی
🔹 Bio_ClinicalBERT
این مدل در Hugging Face منتشر شده و برای درک متن بالینی واقعی (مثل پرونده‌ها، شرح حال و یادداشت‌ها) آموزش دیده است.
📌 لینک مدل: https://huggingface.co/emilyalsentzer/Bio_ClinicalBERT
مزایا برای پزشکان:
✔ طراحی شده برای «متن بالینی واقعی»
✔ بهتر از مدل‌های عمومی مفهوم‌های پزشکی را درک می‌کند
✔ مناسب برای خلاصه‌سازی و تحلیل متن‌های بالینی
اما هنوز:
⚠ جایگزین تصمیم درمانی نیست
⚠ مسئولیت نهایی با #پزشک است
🆔 @AI_HealthHub
برای این که بدونید سرویس جدید MixBoard گوگل که بر پایه هوش مصنوعی هست به چه دردی می خوره، این ویدیو رو ببینید.
👉 @ai_python ✍️
البته هنوز در تمام ریجن ها فعال نیست. برای مثال من سعی کردم از اتریش امتحان کنم و فعلن برای من قابل استفاده نبود. (تا تاریخ اولین انتشار این پست در کانال : 9 ژانویه 2026 )
این وویس به معرفی و تبیین مهندسی عامل (Agent Engineering) می‌پردازد و آن را به عنوان یک نظم و انضباط نوین برای تبدیل سیستم‌های هوش مصنوعی غیرقابل‌پیش‌بینی به ابزارهای تجاری قابل‌اطمینان معرفی می‌کند. نویسنده با تأکید بر چرخه‌ی تکرارپذیر «ساخت، آزمایش، عرضه و مشاهده»، توضیح می‌دهد که برخلاف نرم‌افزارهای سنتی، عامل‌های هوشمند به دلیل ماهیت تطبیق‌پذیر و غیرقطعی خود، نیازمند پایش مداوم و اصلاح بر اساس رفتارهای واقعی کاربران هستند.
👉 @navidcasts 🎓
این نوشتار با ترکیب مهارت‌های تفکر محصول، مهندسی زیرساخت و علوم داده، چارچوبی عملی ارائه می‌دهد تا تیم‌ها بتوانند از طریق یادگیری از محیط عملیاتی، بر چالش‌هایی نظیر ورودی‌های پیش‌بینی‌نشده و دیباگینگ دشوار غلبه کنند. در نهایت، هدف اصلی این متن تأکید بر این نکته است که موفقیت در عصر جدید هوش مصنوعی نه در کمال‌گرایی پیش از عرضه، بلکه در توسعه‌ی سیستماتیک و سریع بر اساس داده‌های واقعی نهفته است.
FYI
👉 @ai_python ✍️
https://x.com/IntCyberDigest/status/2010063149702287577
مدل GPT-5.3-Codex :
👉 @ai_python ✍️
https://openai.com/de-DE/index/introducing-gpt-5-3-codex/
این وویس به معرفی و تبیین مهندسی عامل (Agent Engineering) می‌پردازد و آن را به عنوان یک نظم و انضباط نوین برای تبدیل سیستم‌های هوش مصنوعی غیرقابل‌پیش‌بینی به ابزارهای تجاری قابل‌اطمینان معرفی می‌کند. نویسنده با تأکید بر چرخه‌ی تکرارپذیر «ساخت، آزمایش، عرضه و مشاهده»، توضیح می‌دهد که برخلاف نرم‌افزارهای سنتی، عامل‌های هوشمند به دلیل ماهیت تطبیق‌پذیر و غیرقطعی خود، نیازمند پایش مداوم و اصلاح بر اساس رفتارهای واقعی کاربران هستند.
👉 @navidcasts 🎓
این نوشتار با ترکیب مهارت‌های تفکر محصول، مهندسی زیرساخت و علوم داده، چارچوبی عملی ارائه می‌دهد تا تیم‌ها بتوانند از طریق یادگیری از محیط عملیاتی، بر چالش‌هایی نظیر ورودی‌های پیش‌بینی‌نشده و دیباگینگ دشوار غلبه کنند. در نهایت، هدف اصلی این متن تأکید بر این نکته است که موفقیت در عصر جدید هوش مصنوعی نه در کمال‌گرایی پیش از عرضه، بلکه در توسعه‌ی سیستماتیک و سریع بر اساس داده‌های واقعی نهفته است.
👉 @ai_python ✍️
اعلام همکاری ان ویدیا و داکلینگ در CES در 7 ژانویه 2026
کلمه Docling رو در کانال سرچ کنید، مطالب زیادی دربارش داریم.
هدف فیلتر بان
👉 @ai_python ✍️
https://youtu.be/TpccDxGGMnk?si=xnSDY54oxVTRrgmy
🛸Real-Time Differentiable Tracing🛸
👉 Radiant Foam is a novel scene representation by leveraging the decades-old efficient volumetric mesh ray tracing algorithm (largely overlooked in recent research). Performing like Gaussian Splatting, without the constraints of rasterization. Code announced💙
👉Review https://shorturl.at/26U06
👉Paper https://arxiv.org/pdf/2502.01157
👉Project https://radfoam.github.io/
👉Repo https://github.com/theialab/radfoam
🔥 VideoJAM: #META's Video-Model (SOTA) 🔥
👉#META's VideoJAM: the new SOTA (by large margin) in motion coherence for video generation, much better than SORA! A strong motion prior into any video-gen model. Impressive results, no code announced🥲
👉Review https://shorturl.at/id7Bt
👉Paper https://arxiv.org/pdf/2502.02492
👉Project https://hila-chefer.github.io/videojam-paper.github.io/
دوستان در خصوص اپلیکیشن نقطه ها، از اون جای که الترناتیو های دیگه هم وجود داره و دوستان معرفی کردند : از جمله bitchat و Briar، امشب یک نظر سنجی خواهیم گذاشت که از طریق اون نظرسنجی بشه تشخیص داد بیشتر افراد مایل به نصب کدوم هستند.
به نظرم این نظرسنجی کمک کننده خواهد بود. چون کارکرد موثر این چنین اپ هایی ارتباط مستقیم با تعداد کاربران داره. هرچه تعداد کاربران بیش تر، برد ارتباط و کارایی بیش تر.
اگر به جز این سه مورد، مورد دیگه ای هم می شناسید لطفن معرفی کنید که توی Poll قرار بدیم.
توضیحات مرتبط با مدل کاتالوگ Microsoft Foundry یا همون Azure AI Foundry قدیم
👉 @ai_python 🦁 ☀️
https://youtu.be/zPvEYmj8Mi4?si=6ZBtqJ-GYSoMDG3I
به روزرسانی های 16 ژانویه در آژور که ممکن نشده بود در چانال بذاریم
👉 @ai_python 🦁 ☀️
https://youtu.be/0U9CjXk5o2E?si=JZju3U06nRbBM5tA
نحوه استفاده از Agent Skills ها در Visual Studio Code جهت افزایش کارایی
👉 @ai_python ✍️
https://youtu.be/fabAI1OKKww?si=Wk_hbLjMDG1NVbXx
ابزاری برای بررسی میزان جمعیت در مکان های متفاوت (این ابزار OpenSource است)
👉 @ai_python ✍️|
https://www.mapchecking.com/
وزارت بهداشت و خدمات انسانی آمریکا (HHS) به‌تازگی بزرگ‌ترین دیتاست Medicaid را در تاریخ این نهاد به‌صورت متن‌باز منتشر کرده است. این مجموعه داده شامل اطلاعات تجمیع‌شده و سطح‌ارائه‌دهنده از درخواست‌های پرداخت (claims) برای یک کد مشخص صورتحساب در طول زمان است. چنین داده‌ای امکان مشاهده الگوهای رفتاری ارائه‌دهندگان خدمات درمانی را با دقتی بی‌سابقه فراهم می‌کند.
👉 @ai_python ✍️
اهمیت این دیتاست در آن است که می‌تواند به‌عنوان ابزاری قدرتمند برای شناسایی الگوهای غیرعادی و کشف تقلب در سیستم سلامت مورد استفاده قرار گیرد. خود تیم HHS DOGE اشاره کرده که با همین داده‌ها می‌شد تقلب گسترده در تشخیص اوتیسم در ایالت مینه‌سوتا را خیلی زودتر شناسایی کرد. انتشار عمومی این داده‌ها به پژوهشگران، روزنامه‌نگاران و تحلیلگران مستقل اجازه می‌دهد رفتار سیستم سلامت را شفاف‌تر و دقیق‌تر بررسی کنند.
👉 @ai_python ✍️
این دیتاست توسط تیم HHS DOGE منتشر شده؛ گروهی در وزارت بهداشت آمریکا که مأموریتش افزایش شفافیت، تحلیل داده‌های سلامت و مبارزه داده‌محور با تقلب است. انتشار این مجموعه داده از طریق پورتال رسمی داده‌های باز دولت آمریکا، opendata.hhs.gov، گامی مهم در جهت پاسخ‌گویی عمومی و تقویت اعتماد به سیستم سلامت محسوب می‌شود.
👉 @ai_python ✍️
دانلود در این لینک :
https://opendata.hhs.gov/
مهندسی اجنت ها، شاخه ای بسیار مهم در مهندسی نرم افزار
👉 @ai_python ✍️
رودمپ DevOps برای سال 2026 :
👉 @ai_python ✍️
https://youtu.be/h-xaWRGBxC4?si=xL0QeDUIVGua_Jf2
استانداردی که شاید به زودی جایگزین ابزارهایی مثل PortKey بشه (قبلن بارها درباره Portkey و کاربرد آن در چانال صحبت کردیم)
👉 @ai_python ✍️
https://youtu.be/b-BzeHF6WLA?si=VWVgI22OF3yT-Fyk
اسپیس اکس داره برای دیتاسنترهای مداری هوش مصنوعی استخدام انجام می ده (آستین + سیاتل).
تمرکز روی مهندسان Solar, Automation, Manufacturing, Optics, Software و HW مقاوم به تشعشع. هدف اصلی: انتقال محاسبات سنگین AI (آموزش + استنتاج) به مدار LEO
استفاده از انرژی خورشیدی ۲۴/۷ + خنک‌سازی طبیعی خلأ
🖥 @elonfact 🙄
هدف بلندمدت: ۱۰۰ گیگاوات ظرفیت محاسباتی AI جدید هر سال
برنامه درخواست مجوز: تا ۱ میلیون ماهواره محاسباتی
طبق پیش‌بینی ماسک:
احتمالاً از ۲۰۲۸–۲۰۲۹ محاسبات AI در فضا از نظر هزینه از زمین سبقت می‌گیره.پروژه بعد از ادغام SpaceX × xAI سرعت گرفته و الان در فاز استخدام و طراحی اولیه است.
این ویدیو برای افرادی که قصد دارن در آینده در اکوسیستم مایکروسافت، سرویس های هوش مصنوعی ارائه بدن، بسیار مهم هست. ( یا در حال حاضر ارائه می دن)
👉 @ai_python ✍️
مواردی که پوشش داده شده :
💬 Agent Factory
💭 Model Router
💬 Microsof Defender for AI Services
https://youtu.be/a0byEIaDi8U?si=7f91KCQJucqzVUuj
👉 @ai_python ✍️
انواع منابع پردازشی موجود در Azure Machine Learning :
👉 @ai_python ✍️
1️⃣ Compute instance: Behaves similarly to a virtual machine and is primarily used to run notebooks. It's ideal for experimentation.
2️⃣ Compute clusters: Multi-node clusters of virtual machines that automatically scale up or down to meet demand. A cost-effective way to run scripts that need to process large volumes of data. Clusters also allow you to use parallel processing to distribute the workload and reduce the time it takes to run a script.
3️⃣ Kubernetes clusters: Cluster based on Kubernetes technology, giving you more control over how the compute is configured and managed. You can attach your self-managed Azure Kubernetes (AKS) cluster for cloud compute, or an Arc Kubernetes cluster for on-premises workloads.
4️⃣ Attached compute: Allows you to attach existing compute like Azure virtual machines or Azure Databricks clusters to your workspace.
5️⃣ Serverless compute: A fully managed, on-demand compute you can use for training jobs.