هوش مصنوعی و علم داده به فارسی

‏📊 معرفی بنچمارک OmniParseBench برای ارزیابی OCR ‏تیم Datalab به‌تازگی OmniParseBench را منتشر کرده است؛ یک بنچمارک متن‌باز که عملیات پردازش اسناد را به ۱۶,۲۸۸ پرسش بله/خیر تبدیل می‌کند. این مجموعه شامل ۲,۹۳۷ صفحه از ۲,۳۴۳ سند به ۹۲ زبان مختلف است. ‏ایمهم‌ترین اصولی این بنچمارک، بررسی صحت خروجی‌ها بر اساس سه معیار متن، جدول و طرح‌بندی است. هر تست، یک ادعای منطقی درباره یک صفحه خاص است؛ مانند بررسی وجود یک عدد در صفحه یا ترتیب قرارگیری عناوین و پاراگراف‌ها. ‏از ویژگی‌های متمایز این پروژه، امکان فیلتر کردن نتایج بر اساس برچسب‌هایی نظیر ساختار، رندرینگ، نقش، اسکریپت و زبان است که به کاربران اجازه می‌دهد عملکرد مدل‌ها را در حوزه‌های خاص، مثلاً جداول دست‌نویس یا زبان‌های خاص، به‌دقت بسنجند. امتیازدهی کاملاً آفلاین است و هیچ مدلی وظیفه داوری خروجی‌ها را بر عهده ندارد. ‏برخی نتایج ارزیابی اولیه مدل‌ها: ‏* Gemini 3.8 Flash: امتیاز نهایی ۹۲.۹ ‏* Datalab: امتیاز نهایی ۹۲.۷ ‏* Claude Sonnet 5.5: امتیاز نهایی ۸۸.۷ (با وجود کسب بالاترین امتیاز در بخش متن و جدول) 🇮🇷 سایت | تلگرام

🧠 خلاصه تحولات 48 ساعت گذشته هوش مصنوعی و علوم داده 🗂 گزارش #142 | 📌 8 آیتم گزارش | 🧾 از 15 پست بررسی‌شده 🕐 سه‌شنبه 1405/07/21 ساعت 14:00 تا پنجشنبه 1405/07/23 ساعت 14:00 🔎 تحلیل کوتاه

شرکت‌های پیشرو مانند Anthropic و متا با چالش‌های مقیاس‌پذیری و امنیتی ناشی از فعالیت عوامل هوش مصنوعی در زیرساخت‌های کدنویسی مواجه شده‌اند. این تحولات منجر به کنار گذاشتن Git و طراحی سیستم مدیریت نسخه Scion برای مقابله با ترافیک حجیم تغییرات کد شده است.

⚙️ بهینه‌سازی و مدل‌های انتشار

کاهش ۱۲ برابری هزینه‌های یادگیری تقویتی در DiffusionART الگوریتم DiffusionART با بهینه‌سازی یادگیری تقویتی، آموزش مدل‌های انتشار حجیم را با ثبات بالاتر و هزینه کمتری ممکن می‌سازد. 🔗 نسخه مفصل در سایت اجرای مدل ویدئوساز MiniMax H3 روی سیستم شخصی پروژه FreeVideo امکان اجرای مدل تولید ویدئوی MiniMax H3 را با استفاده از پلاگین ComfyUI و مدیریت حافظه در کارت‌های گرافیک خانگی فراهم. 🔗 مشاهده پست

🛡️ امنیت و زیرساخت توسعه

مقابله Anthropic با استخراج زنجیره استدلال مدل‌ها Anthropic با پیاده‌سازی مکانیزم‌های دفاعی، استخراج زنجیره استدلال از مدل‌های کلود را جهت جلوگیری از آموزش مدل‌های کوچک‌تر کاهش داده است. 🔗 مشاهده پست کشف آسیب‌پذیری کروم توسط هوش مصنوعی و جایزه ۲۵۰ هزار دلاری شرکت XBOW با کمک مدل GPT-5.6 Sol موفق به شناسایی یک زنجیره آسیب‌پذیری در مرورگر کروم در مدت ۶ روز شد. 🔗 مشاهده پست نفوذ هکری به ریپازیتوری‌های گیت‌هاب متا هکرها با نفوذ به ریپازیتوری‌های خصوصی متا، به بخشی از کدهای منبع محصولات این شرکت و اطلاعات شخصی کارکنان دسترسی پیدا کردند. 🔗 مشاهده پست

📊 مطالعات و کاربردها

کاهش مهارت حل مسئله با استفاده از مدل‌های زبانی مطالعه دانشگاه‌های برکلی، MIT و آکسفورد نشان می‌دهد استفاده از مدل‌های زبانی می‌تواند توانایی فرد در حل مستقل مسائل منطقی را تضعیف کند. 🔗 مشاهده پست اجرای مدل زبانی Qwen 2.5 روی کنسول PS5 پروژه PS5LM با پورت کردن کتابخانه llama.cpp، امکان اجرای مدل‌های زبانی محلی را با سرعت ۲۰ توکن در ثانیه روی پلی‌استیشن ۵ فراهم کرد. 🔗 مشاهده پست ورشکستگی استارتاپ Character AI استارتاپ Character AI پس از واگذاری امتیازات فنی به گوگل، برای اعلام ورشکستگی اقدام کرده است و دیزنی پیشنهاد خرید حقوق معنوی آن را داده. 🔗 مشاهده پست

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

‏🔓 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

#GitHub #Meta

‏🔍 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

#SynthID #واترمارک_دیجیتال

‏🎨 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

#StarSkirmish #Stardust

‏🎥 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

‏🤖 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

#XBOW #GPT_5_6_Sol

‏🤖 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

#PS5LM #llama_cpp

‏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.

‏📊 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

#MatrixCalculus #KroneckerProduct

‏🧠 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

‏📊 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

‏📊 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

#LLM #سیستم

‏📊 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

#افق_کوروش #Optimization

🧠 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.

🌐 مدل‌ها و تحولات صنعت

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

⚡ بهینه‌سازی و سخت‌افزار

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

🤖 ابزارهای ایجنتیک و یادگیری

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

🤖 مدل‌ها و ابزارهای هوش مصنوعی

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

‏⚡️ 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

#Maia_300 #Inference