🚀 معرفی Junie، دستیار هوش مصنوعی جدید JetBrains

شرکت JetBrains از دستیار هوش مصنوعی Junie رونمایی کرده که به توسعه‌دهنده‌ها کمک می‌کنه وظایف تکراری کدنویسی رو سریع‌تر انجام بدن و وقت بیشتری برای کارهای پیچیده‌تر داشته باشن. 🤖
ویژگی های کلیدی 🗝️ :
- واگذاری بسیاری از کار ها به Junie.
- پشتیباتی از IDE های Jetbrains.
- پشتیبانی از زبان های Java, Python و Kotlin
- موفقیت 53.6% در SWEBench

برای تست Junie می‌تونید به برنامه Early Access بپیوندید. 🎉

برای دریافت اطلاعات بیشتر میتوانید از مقالات زیر دیدن کنید :
🔗 لینک اول
🔗 لینک دوم

@datayad / دیتایاد

🔹 چطوری داکرفایلمونو بهینه‌تر بنویسیم؟ 🐳🚀

نوشتن داکرفایل یه چالش مهمه، مخصوصاً وقتی که بیلد کردنش کلی طول می‌کشه و اعصاب آدمو خورد می‌کنه! 😵‍💫 داکر کش داره، ولی اگه درست ازش استفاده نکنیم، هر بار که یه تغییر کوچیک میدیم، باید کل بیلد رو از اول انجام بده! 🥲

اگه می‌خوای یاد بگیری چطوری این مشکلات رو حل کنی، این مقاله ۶ تا روش خفن برای بهینه‌سازی داکرفایل رو توضیح داده. مثلاً:

✅ فایل‌ها رو هوشمندانه اضافه کن – یه تغییر کوچیک توی کد، نباید باعث بشه یکسری کامند ها دوباره اجرا بشه! اینجا می‌بینی چطوری میشه اینو مدیریت کرد.
✅ فایل dockerignore. یادت نره – چرا باید پروژه‌ت ۱ گیگ حجم داشته باشه، وقتی می‌تونی کلی فایل اضافی رو حذف کنی؟

و کلی نکات دیگه که باعث میشه داکرفایلت سریع‌تر و بهینه‌تر بشه. پس اگه داکر کار می‌کنی، این مقاله رو از دست نده! 🔥

📖 لینک مقاله

@datayad / دیتایاد

سم آلتمن، مدیرعامل OpenAI، اخیراً اعلام کرده که به الگوریتمی دست پیدا کرده‌اند که واقعاً می‌تونه یاد بگیره و این مسیر همچنان ادامه داره🔥. این یعنی ما به سرعت به سمت هوش مصنوعی عمومی (AGI) در حال حرکتیم.👾

ماسایوشی سون، مدیر عامل SoftBank، هم گفته AGI (Artificial General Intelligence ) زودتر از اون چیزی که فکر می‌کنیم به واقعیت می‌پیونده.

این تحولات نشون می‌ده که دنیای هوش مصنوعی با سرعت زیادی در حال پیشرفته و باید منتظر تغییرات بزرگی باشیم.👨‍💻⚡

در ویدیو بالا میتونید قسمتی از صحبت های سم آلتمن رو مشاهده کنید ☝️

@datayad / دیتایاد

اصول کدنویسی حرفه‌ای که باید بدونی! 🤓💻

اگه برنامه‌نویسی رو از دانشگاه یا منابع آموزشی یاد گرفتی، احتمالاً درباره‌ی مفاهیم پایه مثل متغیرها، حلقه‌ها و الگوریتم‌ها چیزای زیادی بلدی. اما وقتی وارد بازار کار می‌شی، تازه می‌فهمی یه سری اصول هستن که اگه ازشون خبر نداشته باشی، کدات شلخته، غیرقابل فهم و پر از باگ می‌شن! 😵‍💫

توی این مقاله، نویسنده سه اصل مهم رو توضیح داده که هر برنامه‌نویسی باید بلد باشه:
✔️اصل KISS – ساده بنویس که خودت و بقیه تو دردسر نیفتین! 🧑‍💻
✔️اصل DRY – کدت رو تکرار نکن، چون بعداً پشیمون می‌شی! 🔄
✔️اصل SOLID – اصول طراحی حرفه‌ای که باعث می‌شه کدت مقیاس‌پذیر و منعطف باشه! 🚀

اگه می‌خوای برنامه‌نویس حرفه‌ای‌تری بشی و کدایی بنویسی که هم خودت و هم بقیه ازشون لذت ببرن، این مقاله رو از دست نده! 🤓✨

📖 لینک مقاله

@datayad / دیتایاد

گودزیلا در برابر سایبرتراک 💥⚡️

ویدیو بالا با استفاده از Kling AI و Midjourney ساخته شده!

📽 پرامپت سینمایی:
یک نمای تعقیبی گودزیلای عظیم را نشان می‌دهد که با تسلا سایبرتراک مجهز به تفنگ کالیبر ۵۰ می‌جنگد. دوربین به نمای بالا حرکت می‌کند و مقیاس عظیم گودزیلا را در برابر سایبرتراک کوچک‌تر نشان می‌دهد. بدن گودزیلا از الکتریسیته شارژ می‌شود، خارهایش درخشان می‌شوند و در نهایت پرتوی انرژی قدرتمندی را به سمت سایبرتراک شلیک می‌کند! 🎬🔥

📌 چطور ساخته شده؟
با Midjourney تصاویر خلق شده و بعدش با Kling Elements به ویدیو تبدیل شده! 🚀🎨 هوش مصنوعی داره مرزهای خلاقیت رو جابجا می‌کنه! 😍

منبع : X

@datayad / دیتایاد

۱۷ تکنیک پرامپت نویسی که باید بدونی! 🔥 👨‍💻

اگه با ابزارهای هوش مصنوعی مثل ChatGPT کار می‌کنی یا داری روی یه پروژه LLM کار می‌کنی، پس پرامپت نویسی یه مهارت ضروریه که باید توش حرفه‌ای بشی! 🎯

این مقاله ۱۷ تکنیک قدرتمند پرامپت نویسی رو توضیح می‌ده که باهاشون می‌تونی خروجی مدل‌ها رو دقیق‌تر، خلاقانه‌تر و کاربردی‌تر کنی. از تکنیک‌های ساده مثل Zero-Shot گرفته تا روش‌های پیشرفته مثل Tree-of-Thought و ReAct! 🌱➡️🌳

📌 چرا این مقاله مهمه؟
- یاد می‌گیری که چطور مدل‌ها رو بهتر هدایت کنی 🧭
- می‌فهمی کی از چه تکنیکی استفاده کنی 🛠
- مثال‌های کاربردی برای هر روش داره 📖

🔹 مثال (Few-Shot Prompting - پرامپت چند مثالی)
✅ پرامپت : " جمله زیر چه احساسی داره؟ پاسخ فقط یکی از این سه گزینه باشه: مثبت، منفی، خنثی.
جمله: "این فیلم خیلی خسته‌کننده بود."
- مثال‌های راهنما:
- "این فیلم فوق‌العاده بود!" → مثبت
- "از این رستوران متنفرم!" → منفی
- "نمی‌دونم نظرم چیه!" → خنثی "

یه راهنمای کامل برای هر کسی که می‌خواد حرفه‌ای‌تر پرامپت بنویسه و بهترین جواب‌ها رو بگیره! 🚀

🔗 لینک مقاله: اینجا کلیک کن

@datayad / دیتایاد

🤖🔐 هوش مصنوعی در امنیت سایبری: ناجی دنیای دیجیتال یا تهدید جدید؟

امروز بیشتر از هر زمان دیگه‌ای، امنیت سایبری یکی از دغدغه‌های اصلی دنیای دیجیتال شده. هوش مصنوعی می‌تونه یه ابزار خیلی قدرتمند برای مقابله با حملات سایبری باشه. 🛡💻

👨‍💻 چطور هوش مصنوعی می‌تونه کمک کنه؟ 🚀
✅ تشخیص تهدیدات ناشناخته: AI می‌تونه بدافزارهای جدید رو شناسایی کنه.
✅ پیش‌بینی حملات: با تحلیل داده‌ها، می‌تونه حملات آینده رو پیش‌بینی کنه.
✅ کاهش خطای انسانی: AI از اشتباهات انسانی جلوگیری می‌کنه و هشدارهای مهم رو نشون می‌ده.

⚠️ چالش‌ها و خطرات 🌑
❌ استفاده توسط هکرها: هکرها می‌تونن از هوش مصنوعی برای طراحی حملات پیچیده‌تر استفاده کنن.
❌ نقص‌های امنیتی AI: نقص‌ها یا اشتباهات در مدل‌های AI می‌تونه به خطرات جدید منجر بشه.

📌نتیجه‌گیری 🤔
هوش مصنوعی می‌تونه به طرز چشم‌گیری امنیت سایبری رو بهبود ببخشه، ولی باید با دقت و آگاهی ازش استفاده کرد. 🚨

@datayad / دیتایاد

هوش مصنوعی عمومی (AGI) دقیقا چیه؟ 🤖

امروز درباره‌ی هوش مصنوعی عمومی (AGI) صحبت می‌کنیم؛ یعنی ساخت سیستمی از هوش مصنوعی که بتونه مثل مغز انسان، در حوزه‌های مختلف عمل کنه، برخلاف AI محدود (Narrow AI) که تنها برای وظایف مشخص طراحی شده. 🚀✨

- چی هست AGI؟ 💡

هوش مصنوعی عمومی (Artificial General Intelligence) سیستمی هست که می‌تونه مثل انسان فکر کنه، یاد بگیره، مسئله حل کنه و حتی خلاقیت داشته باشه! برخلاف سیستم‌های محدود، AGI باید بتونه دانش و مهارت‌هاشو از یک حوزه به حوزه‌ی دیگه انتقال بده و در موقعیت‌های نامعمول هم عملکرد مناسبی داشته باشه. 🔄🧠

- ویژگی‌های فنی AGI 🔍👨‍💻

برای دستیابی به این هدف، AGI از فناوری‌هایی مثل یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی پیچیده و یادگیری انتقالی استفاده می‌کنه. به زبان ساده:
- توانایی یادگیری خودکار 🏫🤖
- استفاده از تجربیات قبلی در موقعیت‌های جدید 📚🔄
- استدلال و تصمیم‌گیری پیشرفته 🧩🧐
- ارائه راه‌حل‌های خلاقانه و نوآورانه 🎨✨

تحقیقات اخیر شرکت‌هایی مثل مایکروسافت نشان داده که مدل‌های بزرگ زبانی مثل GPT-4 ممکنه نشانه‌هایی از "جرقه‌های اولیه" AGI رو به نمایش بذارن. 🔥🔥

- اهمیت AGI 🌍🚀

توسعه AGI می‌تونه انقلاب بزرگی در صنایع مختلف ایجاد کنه؛ از پزشکی گرفته تا اقتصاد و حتی هنر. این فناوری می‌تونه مشکلات پیچیده مثل بیماری‌های ناشناخته یا تغییرات آب و هوایی رو حل کنه و بهره‌وری رو افزایش بده. البته هنوز راه طولانی برای رسیدن به AGI وجود داره و چالش‌های فنی، اخلاقی و امنیتی زیادی هم در مسیر هست. ⚠️💥

- خلاصه 📜

به طور خلاصه، هوش مصنوعی عمومی (AGI) یعنی ساخت سیستمی از هوش مصنوعی که بتونه مثل مغز انسان عمل کنه؛ از یادگیری و استدلال گرفته تا خلاقیت و انتقال دانش بین حوزه‌ها. با پیشرفت‌های اخیر در یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی، شرکت‌هایی مثل مایکروسافت و OpenAi امیدوارند که در آینده نزدیک قدم‌های اولیه‌ای به سمت AGI برداریم. 🚀🧠✨

منابع 📚:

منبع اول - Microsoft
منبع دوم - GeeksforGeeks

@datayad / دیتایاد

یادگیری ماشین: چطور به کامپیوترها یاد می‌دیم؟ 🤖📚

یادگیری ماشین (Machine Learning) یه شاخه از هوش مصنوعی هست که به کامپیوترها این امکان رو می‌ده که از داده‌ها یاد بگیرن و بدون نیاز به دستور صریح، پیش‌بینی‌ها و تصمیم‌گیری‌ها رو انجام بدن. 🧠

فرض کن یه سیستم داریم که باید بتونه تفاوت بین ایمیل‌های اسپم و غیر اسپم رو تشخیص بده. به جای اینکه خودمون تمام قوانین رو بنویسیم، این سیستم با استفاده از داده‌های قبلی (مثل ایمیل‌های اسپم و غیر اسپم)، می‌فهمه که کدوم ویژگی‌ها باعث می‌شن یه ایمیل اسپم بشه و کدوم نه. مثلا ممکنه ایمیل‌های اسپم بیشتر شامل کلمات خاصی مثل "رایگان" یا "برد" باشن یا از فرستنده‌های ناشناس بیان. 📧🔍

سیستم با تجزیه و تحلیل این ویژگی‌ها از داده‌های قبلی، می‌تونه یاد بگیره و ایمیل‌های جدید رو به‌طور خودکار دسته‌بندی کنه. اینطور سیستم‌ها می‌تونن با گذشت زمان بهتر بشن و هر روز دقیق‌تر از قبل عمل کنن! 🎯

پس در واقع، یادگیری ماشین به کامپیوترها کمک می‌کنه تا بدون نیاز به دستور خاصی، از تجربیات قبلی یاد بگیرن و در آینده تصمیمات بهتری بگیرن. 👨‍💻

@datayad / دیتایاد

تکنولوژی مدل های زبانی بزرگ (LLM)
هوش‌مصنوعی چگونه کلمات رو درک‌میکند؟👨‍💻✨

@datayad / دیتایاد

همه‌چیز درباره همزمانی، پردازش موازی و تردینگ در پایتون 🚀

تا حالا شده توی کدت چندین کارو همزمان انجام بدی و به این فکر کنی که چطوری می‌تونی سریع‌تر و بهینه‌تر باشی؟ 🤔 توی دنیای برنامه‌نویسی، سه تا مفهوم مهم داریم: همزمانی (Concurrency)، تردینگ (Threading) و پردازش موازی (Parallelism). اینا شبیه به نظر میان، ولی هر کدوم یه کار خاص انجام میدن.

همزمانی 🕒 – سرآشپز پرکار
فرض کن تو یه کافه هستی و یه نفره داری همزمان قهوه دم می‌کنی، سفارش می‌گیری و ساندویچ درست می‌کنی. یعنی کارها رو یکی‌یکی ولی بهینه انجام میدی. تو پایتون با asyncio می‌تونی این سبک پردازش رو پیاده کنی.

تردینگ 🧵 – چند تا سرآشپز تو یه آشپزخونه
چند تا آشپز دارن همزمان کار می‌کنن، ولی چون یه سری وسایل مثل مخلوط‌کن مشترکه، گاهی مجبورن منتظر بمونن. اینجا threading توی پایتون به کار میاد که چند تا نخ (Thread) رو همزمان اجرا کنه، ولی چون همه روی یه حافظه کار می‌کنن، گاهی تداخل پیش میاد.

پردازش موازی 🏎 – چند تا آشپزخونه با تجهیزات جدا
اینجا هر آشپز توی یه آشپزخونه‌ی جدا کار می‌کنه و نیازی نیست برای استفاده از وسایل صبر کنه! 😎 این دقیقا همون چیزی هست که multiprocessing توی پایتون انجام میده، یعنی پردازش‌ها رو روی چند هسته پردازنده اجرا می‌کنه و باعث اجرای واقعی همزمان میشه.

پس چی رو کجا استفاده کنیم؟
✅ از asyncio برای کارهای I/O-bound مثل درخواست‌های شبکه‌ای یا خوندن و نوشتن فایل.
✅ از threading برای کارهای غیر CPU-محور که نیاز به اجرای همزمان دارن.
✅ از multiprocessing برای کارهای CPU-محور که می‌خوان از چندین هسته استفاده کنن.

جمع‌بندی:
اگه می‌خوای برنامه‌هات سریع‌تر و بهینه‌تر بشن، باید بدونی که کی از همزمانی، کی از تردینگ و کی از پردازش موازی استفاده کنی. اینا فقط ابزارن، مهم اینه که بتونی توی پروژه‌هات بهترین گزینه رو انتخاب کنی. 🎯

📌 مقالات مرتبط این موضوع رو می‌تونی اینجا بخونی:
- مقاله اول
- مقاله دوم
- مقاله سوم

@datayad / دیتایاد

🚀 راه میانبر برای الگوریتم‌ها!

کتاب Grokking Algorithms یه راهنمای تصویری جذاب برای برنامه‌نویس‌ها و کنجکاوهای دنیای کامپیوتره! 📘 این کتاب نوشته‌ی آدیتیا بارگاوا توی نسخه‌ی دوم خودش که توی ۲۰۲۴ منتشر شده، توی ۳۲۲ صفحه الگوریتم‌ها رو با کلی تصویر و مثال باحال توضیح می‌ده.

اگه همیشه الگوریتم‌ها برات مثل یه غول بی‌شاخ‌و‌دم بودن، این کتاب می‌تونه نجاتت بده! 🔥

@datayad / دیتایاد

🚀 علی‌بابا با Qwen 2.5-Max اومده که همه رو شگفت‌زده کنه! 🤯🔥

📢 مدل جدید علی‌بابا به اسم Qwen 2.5-Max توی ریاضی 🧮، کدنویسی 💻 و درک دستورات پیچیده 🧠 پیشرفت کرده و تو تست‌ها عملکرد عالی داشته!

🔍 قدرت بی‌رقیب در بنچمارک‌ها
💥 توی بنچمارک‌های معتبر مثل Arena-Hard، LiveBench و LiveCodeBench از GPT-4o، Llama-3.1-405B و DeepSeek-V3 بهتر عمل کرده! 🚀📊

🖼 درک تصویر + فهم عمیق متون!
👀 متن‌های داخل تصاویر رو تشخیص می‌ده و به سؤالات مکانی جواب می‌ده! 🌍🔍

🎬 متن بده، ویدیو بگیر!
😯🎥 ابزار تبدیل متن به ویدیو که شبیه Sora از OpenAI هست!

🌍 علی‌بابا در بازی جهانی هوش مصنوعی جدی شده!
💼💡مثل اینکه علی بابا تمرکزش رو روی گسترش هوش مصنوعی در تجارت و رایانش ابری برای فتح بازارهای جهانی گزاشته! 🌏📈

✨ خیلی جالبه که رقابت هوش مصنوعی هر روز داره داغ‌تر می‌شه! 🔥

وبسایت Qwen

@datayad / دیتایاد

این هم تصویری از بنچمارک های Qwen 2.5-Max🔥

@datayad / دیتایاد

📊 تجزیه‌وتحلیل افزوده؛ وقتی داده‌ها خودشون حرف می‌زنن! 🤖✨

- 🔍 تحلیل افزوده چیه؟
یعنی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، تحلیل داده‌ها رو خودکار می‌کنن و حتی نتیجه‌ها رو برات توضیح میدن! دیگه لازم نیست ساعت‌ها با داده‌ها کلنجار بری. 😎

- 🔥 فرقش با روش‌های قدیمی؟
🚀 قبلاً باید داده‌ها رو دستی بررسی می‌کردی، ولی حالا هوش مصنوعی این کارو انجام می‌ده و حتی پیشنهاد هم می‌ده!

- 📌 کاربردهاش چیه؟
✅ پیش‌بینی رفتار مشتری 📈
✅ بهینه‌سازی زنجیره تأمین 📦
✅ بهینه‌سازی کسب‌وکار 🚀
و کلی کاربرد های دیگه 🔥

- 🏆 چرا مهمه؟
🔹 سریع‌تر و دقیق‌تر از روش‌های قدیم
🔹 کاهش نیاز به تحلیل‌گرهای حرفه‌ای
🔹 کمک به تصمیم‌گیری بهتر

خلاصه: تحلیل افزوده یعنی داده‌ها خودشون نتیجه‌ها رو می‌گن، بدون اینکه تو درگیر پیچیدگی‌هاشون بشی!

@datayad / دیتایاد

فاین تیونینگ (Fine-Tuning) در هوش مصنوعی 🤖

فاین تیونینگ یه تکنیک فوق‌العاده مهم توی هوش مصنوعی هست که به کمکش می‌تونیم مدل‌های از پیش آموزش‌دیده رو برای کارهای خاص‌تر و دقیق‌تر آموزش بدیم. 📚 این یعنی شما یه مدل که قبلاً با داده‌های عمومی آموزش دیده رو می‌گیرید و با داده‌های مختص پروژه یا مسئله خودتون بهینه می‌کنید. 🔧

📌چرا این کار مهمه؟
- صرفه‌جویی در زمان و منابع ⏳: آموزش مدل از صفر، زمان و منابع زیادی می‌خواد. با فاین تیونینگ، مدل قبلاً یاد گرفته و شما فقط باید اون رو برای کار خاص خودتون تنظیم کنید.
- دقت بیشتر در مسائل خاص 🎯: با این روش، مدل می‌تونه برای کارهای خاص مثل تشخیص بیماری‌ها 🏥 یا تحلیل متون تخصصی 📜 بهتر عمل کنه.
- مقیاس‌پذیری بالا 🌍: می‌تونید از مدل‌های پیچیده‌تر استفاده کنید، بدون اینکه نیاز به آموزش دوباره از اول داشته باشید. این کار خیلی بهینه‌س! ⚡️

البته باید مراقب Overfitting باشید، چون ممکنه مدل روی داده‌های خاص خیلی خوب عمل کنه ولی وقتی داده‌های جدید میاد، نتونه مثل قبل پیش‌بینی کنه! 😬

در نهایت، فاین تیونینگ باعث می‌شه مدل‌هایی که قبلاً آموزش دیده‌اند، دقیق‌تر و هوشمندتر بشن و توی پروژه‌های تخصصی شما کارایی بالاتری داشته باشن. 🚀

@datayad / دیتایاد

🎭 کانتکست منیجر (Context Manager) توی پایتون چیه؟

تو پایتون وقتی یه سری منابع مثل فایل، کانکشن دیتابیس یا حتی یه لاک (lock) رو باز می‌کنی، باید یادت باشه که ببندیشون. اگه این کارو نکنی، ممکنه حافظه نشت کنه و سخت افزار الکی اشغال بشه و برنامه درست کار نکنه.

🔹 اینجاست که کانتکست منیجر میاد وسط!
با with می‌تونی یه بلاک کد بسازی که وقتی تموم شد، خودش منابع رو ببنده، بدون اینکه لازم باشه دستی ()close رو صدا بزنی.

✍️ مثال ساده:

with open("file.txt", "r") as file:
    content = file.read()
# اینجا فایل خودکار بسته می‌شه ✅

📌 چطوری یه کانتکست منیجر بسازیم؟
کافیه یه کلاس بسازی که __enter__ و __exit__ داشته باشه:

class MyContext:
    def __enter__(self):
        print("شروع شد ✅")
        return self
    
    def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
        print("تموم شد ❌")

with MyContext():
    print("در حال اجرا... 🏃")

✨ خروجی:

شروع شد ✅  
در حال اجرا... 🏃  
تموم شد ❌  

🔹 این روش خیلی کاربردیه، مثلا برای مدیریت دیتابیس، لاگ‌گیری، لاک‌های چندنخی (threading locks) و کلی چیز دیگه! 🚀

@datayad / دیتایاد

🚀 معرفی | RAG چیه و چرا اینقدر مهمه؟

اگه با مدل‌های زبانی (مثل ChatGPT) کار کرده باشی، می‌دونی که اطلاعاتشون همیشه محدود به داده‌هایی هست که موقع آموزش دیدن دریافت کردن. 🤖 حالا اگه بخوای اطلاعات جدید و به‌روز بهشون بدی چی؟ اینجاست که RAG وارد بازی می‌شه!

تولید مبتنی بر بازیابی یا RAG (Retrieval-Augmented Generation) یه روش خفن برای ترکیب مدل‌های زبانی با پایگاه داده‌ها یا منابع خارجی مثل اسناد و مقالاته. یعنی مدل قبل از جواب دادن، یه سری اطلاعات مرتبط رو از منابع مختلف می‌گیره و بعد یه پاسخ دقیق‌تر و به‌روزتر تولید می‌کنه.

📌 چرا RAG مهمه؟
✅ جواب‌ها رو به‌روز و دقیق‌تر می‌کنه
✅ باعث می‌شه مدل‌ها فقط بر اساس اطلاعات خودشون جواب ندن
✅ مشکل "توهم زدن" مدل رو کمتر می‌کنه (همون که بعضی وقتا چرت‌وپرت می‌گه 😅)

🔍 کجا به درد می‌خوره؟
از سرچ‌های پیشرفته گرفته تا چت‌بات‌های هوشمند و تحلیل اسناد، هر جا که اطلاعات به‌روز و دقیق لازم باشه، RAG می‌تونه معجزه کنه!

پس اگه می‌خوای یه هوش مصنوعی قوی‌تر داشته باشی که جواب‌های دقیق و مرتبط بده، وقتشه که RAG رو جدی بگیری!

@datayad / دیتایاد

🔥 مدل Grok 3 فرداشب میاد! باهوش‌ترین هوش مصنوعی؟ 🤖

مدل Grok 3 قراره فردا ساعت ۸ شب به وقت کالیفرنیا (بامداد سه شنبه به وقت ایران) با یه دمو زنده رونمایی بشه! ⏳ ایلان ماسک میگه این باهوش‌ترین AI روی زمینه و توی استدلال از همه‌ی مدل‌های دیگه جلوتره. این مدل روی یه سوپرکامپیوتر خفن توی ممفیس با بیش از ۱۰۰,۰۰۰ چیپ Nvidia H100 آموزش دیده! 🚀

اگه واقعاً این‌قدر قوی باشه که ماسک میگه، می‌تونه بازی رو توی دنیای AI تغییر بده و xAI رو توی رقابت با OpenAI و Google بالا ببره. 😎 احتمالاً برای کاربرای پریمیوم پلتفرم X هم در دسترس باشه، ولی هنوز جزئیاتش مشخص نیست. منتظر بمونیم ببینیم چقدر قراره شگفت‌زده بشیم! 🔥

@datayad / دیتایاد

هوش مصنوعی + پهباد = یه نمایش فضایی 🤖🚁✨
چین با این نمایش، آینده رو نشون داد! 🔥

@datayad / دیتایاد