VIRSUN

📊🤖 ۸۴٪ مردم هنوز هرگز از AI استفاده نکرده‌اند! طبق این آمار: ▫️ 🌍 حدود ۶.۸ میلیارد نفر (۸۴٪ جمعیت جهان) هرگز از ابزارهای هوش مصنوعی استفاده نکرده‌اند. ▫️ 💬 حدود ۱.۳ میلیارد نفر (۱۶٪) کاربر چت‌بات‌های رایگان هستند. ▫️ 💳 فقط ۱۵ تا ۲۵ میلیون نفر (~۰.۳٪) برای نسخه‌های پریمیوم پول پرداخت می‌کنند. ▫️ 👨‍💻 حدود ۲ تا ۵ میلیون نفر (~۰.۰۴٪) از AI در سطح پیشرفته (مثل coding scaffold) استفاده می‌کنند. --- حالا سؤال مهم 👇 اگر فقط ۰.۳٪ از مردم حاضرند برای AI پول بدهند، و ۸۴٪ هنوز اصلاً وارد این فضا نشده‌اند، آیا واقعاً در «اوج» هستیم؟ یا تازه در ابتدای منحنی پذیرش فناوری؟ --- 📌 تاریخ فناوری نشان می‌دهد: اینترنت در دهه ۹۰ موبایل هوشمند در ۲۰۰۷ شبکه‌های اجتماعی در ۲۰۱۰ همه در ابتدا توسط اقلیتی کوچک استفاده می‌شدند. امروز AI هنوز در فاز «پیشگامان و کاربران اولیه» است، نه در فاز اشباع. کسانی که فکر می‌کنند این یک حباب است، شاید دارند به درصد امروز نگاه می‌کنند، نه به ظرفیت رشد فردا. #هوش_مصنوعی #AI #AdoptionCurve #TechTrends #ChatGPT #Future @rss_ai_ir

📈🚀 جهش درآمدی OpenAI؛ پیش‌بینی ۶۲ میلیارد دلار تا ۲۰۲۷ حالا OpenAI پیش‌بینی درآمدی خود را ۲۷٪ افزایش داد و حالا انتظار دارد: • 💰 ۳۰ میلیارد دلار در سال ۲۰۲۶ • 💰 ۶۲ میلیارد دلار در سال ۲۰۲۷ سال گذشته درآمد شرکت به ۱۳.۱ میلیارد دلار رسید — یعنی تقریباً سه برابر رشد نسبت به قبل. --- موتورهای اصلی رشد 🔥 رشد انفجاری اشتراک‌های ChatGPT 🏢 افزایش سریع استفاده سازمانی (Enterprise AI) 📢 ورود به مدل‌های تبلیغاتی 🧠 سرمایه‌گذاری روی سخت‌افزارهای مبتنی بر AI --- کاربران و سازمان‌ها 👥 کاربران فعال هفتگی: ۹۱۰ میلیون نفر (هنوز کمی پایین‌تر از هدف ۱ میلیاردی) 🏢 درآمد Enterprise امسال قرار است به ۸ میلیارد دلار برسد — بیش از سه برابر رشد سال قبل. این نشان می‌دهد تمرکز OpenAI به‌طور جدی به سمت ابزارهای سازمانی و نفوذ عمیق‌تر در شرکت‌ها رفته است. --- پیام بزرگ‌تر چیست؟ اینکه AI دیگر یک محصول آزمایشی نیست. به یک زیرساخت اقتصادی تبدیل شده است. اگر این اعداد محقق شوند،OpenAI ظرف چند سال وارد باشگاه بزرگ‌ترین شرکت‌های فناوری از نظر درآمد خواهد شد — آن هم با مدلی که کاملاً حول هوش مصنوعی می‌چرخد. رقابت بعدی نه فقط روی مدل بهتر، بلکه روی اکوسیستم، توزیع و نفوذ سازمانی خواهد بود. #هوش_مصنوعی #OpenAI #ChatGPT #AIeconomy #EnterpriseAI #TechNews @rss_ai_ir

♨️ساخت اسلاید حرفه‌ای با ترکیب هوش مصنوعی جمنای و نوت بوک ال ام

⚠️🤖 وقتی یک خبر AI، بازار امنیت سایبری را تکان می‌دهد… پس از انتشار خبر مربوط به Claude AI، بیش از ۱۵ میلیارد دلار از ارزش بازار برخی شرکت‌های بزرگ امنیت سایبری کاهش یافت. در تصویر می‌بینیم شرکت‌هایی مثل: • Palo Alto Networks • CrowdStrike • Cloudflare • Fortinet • Zscaler • Okta • Akamai همگی با افت قیمت مواجه شدند. --- 📉 چرا بازار این‌قدر سریع واکنش نشان داد؟ چند احتمال: 🔹 ترس از اینکه AI بتواند بخشی از خدمات امنیتی را خودکار کند 🔹 نگرانی از تغییر مدل درآمدی شرکت‌های سنتی امنیت سایبری 🔹 هیجان بیش‌ازحد بازار نسبت به ابزارهای AI در حوزه امنیت اما واقعیت چیست؟ امنیت سایبری فقط اسکن کد یا کشف باگ نیست. شامل: • معماری شبکه • پاسخ به رخداد (Incident Response) • زیرساخت‌های پیچیده • مدیریت ریسک سازمانی • تطابق با مقررات است. AI می‌تواند ابزار قدرتمند کمک‌کننده باشد، اما جایگزین کامل اکوسیستم امنیتی نخواهد شد — حداقل در کوتاه‌مدت. --- 📌 نکته مهم‌تر: بازار مالی معمولاً سریع‌تر از واقعیت فناوری واکنش نشان می‌دهد. گاهی ترس، زودتر از تغییر واقعی اتفاق می‌افتد. آیا AI ساختار امنیت سایبری را تغییر می‌دهد؟ قطعاً بله. آیا یک خبر می‌تواند مدل کسب‌وکار این شرکت‌ها را یک‌شبه نابود کند؟ بعید است. #AI #CyberSecurity #Claude #StockMarket #TechNews @rss_ai_ir

🪞✨ خداحافظ اثر انگشت؛ سلام به کنترل با ژست دست! یک آینه هوشمند جدید با کنترل حرکتی (Gesture Control) معرفی شده که بدون لمس، بدون دکمه و بدون اثر انگشت کار می‌کند. کافی است با حرکت دست: 👋 منو را باز کنید 📊 اطلاعات را اسکرول کنید 🎵 موزیک را کنترل کنید 💡 تنظیمات را تغییر دهید همه‌چیز فقط با ژست‌های طبیعی. چرا مهم است؟ 🔹 بهداشت بیشتر (بدون تماس سطحی) 🔹 تجربه کاربری آینده‌نگر 🔹 مناسب فضاهای عمومی و پزشکی 🔹 ترکیب Computer Vision + AI برای درک حرکت دست آینه دیگر فقط بازتاب تصویر نیست؛ تبدیل شده به یک رابط کاربری هوشمند که شما را «می‌فهمد». قدم بعدی چیست؟ خانه‌هایی که دیوارهایشان هم با حرکت دست فرمان می‌گیرند. #هوش_مصنوعی #SmartHome #GestureControl #ComputerVision #UX #FutureTech @rss_ai_ir

گاهی در میان پست‌های کاملاً علمی و پژوهشی، دوست دارم از تجربه‌های میدانی خودم هم بنویسم. به‌عنوان عضو هیئت علمی و کسی که سال‌ها با چندین مجتمع صنعتی و سازمان مختلف در حوزه مشاوره و اجرا همکاری داشته‌ام، چیزهایی دیده‌ام که فقط در مقاله و کنفرانس پیدا نمی‌شود؛ مسائل مدیریتی، چالش‌های فرهنگی، تصمیم‌های غلط، فرصت‌های از دست‌رفته… و البته نمونه‌های موفق و الهام‌بخش. اگر گاهی لابه‌لای مطالب تخصصی، از تجربه‌های سازمانی می‌نویسم، هدفم نقد شخصی یا گلایه نیست. امیدم این است که شاید در میان مخاطبان اینجا، مدیری، مسئولی یا تصمیم‌سازی باشد که این نوشته‌ها را ببیند و همان تلنگر کوچک، جرقه یک بهبود جدی شود. توسعه فقط با فناوری جلو نمی‌رود؛ با اصلاح نگرش‌ها، فرآیندها و فرهنگ سازمانی پیش می‌رود. اگر این جنس نوشته‌ها برای برخی از دوستان خارج از فضای صنعت جذاب نباشد، از همه شما صمیمانه عذرخواهی می‌کنم. اما باور دارم گفتن تجربه‌های واقعی، حتی اگر تلخ باشند، بخشی از مسئولیت حرفه‌ای ماست. سپاس از همراهی همیشگی‌تان 🌱

🌍🎮 پژوهش Generated Reality: شبیه‌سازی دنیای انسان‌محور با تولید ویدئوی تعاملی پژوهش جدید Generated Reality یک World Model انسان‌محور برای واقعیت گسترده (XR) معرفی می‌کند که با رهگیری حرکات سر و دست، محیط مجازی را به‌صورت اول‌شخص و تعاملی تولید می‌کند. ایده اصلی به‌جای دنیای از پیش‌ساخته، سیستم با: 🧠 رهگیری دقیق Pose سر و دست‌ها 🎥 تولید ویدئوی تعاملی Egocentric 🤲 پشتیبانی از تعاملات ظریف و دست‌ورزی (Dexterous Interaction) یک محیط مجازی پویا می‌سازد که به حرکات کاربر پاسخ می‌دهد. دستاوردها 📈 بهبود عملکرد کاربران در انجام تسک‌ها 🎯 افزایش حس کنترل و «حضور» (Sense of Agency) 🔄 تولید محیط‌های مجازی واکنش‌گرا در زمان واقعی چرا مهم است؟ در XR و متاورس، چالش اصلی طبیعی بودن تعامل است. این کار نشان می‌دهد ترکیب World Model + Video Generation + کنترل حرکتی می‌تواند تجربه‌ای بسیار واقعی‌تر و مؤثرتر ایجاد کند. 📅 تاریخ انتشار: ۲۰ فوریه 🔗 arXiv: https://arxiv.org/abs/2602.18422 📄 PDF: https://arxiv.org/pdf/2602.18422 🌐 Project: https://codeysun.github.io/generated-reality/ آینده XR احتمالاً از «رندر گرافیکی ثابت» به سمت «دنیای تولیدشده توسط مدل‌های ویدئویی تعاملی» حرکت می‌کند. #هوش_مصنوعی #XR #واقعیت_مجازی #VideoGeneration #HCI #AIResearch @rss_ai_ir

⚠️ وقتی «پارتی» جای «صلاحیت» را می‌گیرد… گاهی فردی بدون مسیر حرفه‌ای و تخصص واقعی، صرفاً با ارتباطات وارد یک مجموعه می‌شود. بعد برای اثبات خودش، مدام از ابزارهایی مثل ChatGPT استفاده می‌کند، از دیگران ایراد می‌گیرد و در ظاهر باسواد به نظر می‌رسد. برای افراد غیرمتخصص شاید این رفتار نشانه دانش باشد. اما خبرگان حوزه خیلی سریع متوجه می‌شوند که پشت این ظاهر، عمق علمی وجود ندارد. مشکل اصلی کجاست؟ چون ورود او بر اساس رابطه بوده، نقدش هزینه دارد. و همین، سیستم را دچار اختلال می‌کند. --- معایب این تیپ افراد در یک سیستم حرفه‌ای: 🔹 ایجاد توهم تخصص به‌جای حل مسئله، با اصطلاحات و خروجی‌های آماده فضا را پر می‌کنند. 🔹 تضعیف متخصصان واقعی افراد عمیق و باتجربه را با نقدهای سطحی زیر سؤال می‌برند. 🔹 تصمیم‌گیری‌های نمایشی تمرکز روی «درست به‌نظر رسیدن» به‌جای «درست بودن». 🔹 وابستگی شدید به ابزار، بدون درک مفهومی ابزار هوشمند را جایگزین تفکر تحلیلی می‌کنند. 🔹 فرار از مسئولیت علمی وقتی اشتباه می‌کنند، آن را پشت خروجی ابزار پنهان می‌کنند. 🔹 ایجاد فضای سکوت سازمانی چون نقدشان سخت است، افراد متخصص ترجیح می‌دهند سکوت کنند. --- ابزار هوش مصنوعی خودش مشکل نیست. مشکل وقتی ایجاد می‌شود که ابزار جای دانش، تجربه و مسئولیت‌پذیری را بگیرد. سیستمی که رابطه را جایگزین شایستگی کند، به‌مرور دچار افت کیفیت، مهاجرت نخبگان و تصمیم‌های اشتباه می‌شود. هوشمندی واقعی یعنی: ابزار را در خدمت تخصص به‌کار ببریم، نه اینکه تخصص را با ابزار شبیه‌سازی کنیم. #مدیریت #سازمان #هوش_مصنوعی #شایسته_سالاری #رهبری #فرهنگ_سازمانی @rss_ai_ir

🤖📦مدل EgoPush: جابه‌جایی چند شیء با یک دوربین اول‌شخص پژوهش جدید EgoPush رویکردی End-to-End برای مرتب‌سازی و جابه‌جایی چند شیء در محیط‌های شلوغ توسط ربات‌های متحرک ارائه می‌دهد — فقط با استفاده از یک دوربین Egocentric (دید اول‌شخص). ایده کلیدی به‌جای تکیه بر سنسورهای متعدد یا دید سوم‌شخص، سیستم با: 🧠 فضای نهفته شیء-محور (Object-Centric Latent Space) برای مدل‌سازی اشیا 🎯 پاداش‌های مرحله‌ای (Stage-Decomposed Rewards) برای تسک‌های طولانی‌مدت یاد می‌گیرد چند شیء را در فضاهای به‌هم‌ریخته به‌طور قابل‌اعتماد جابه‌جا کند. دستاوردها 📈 برتری نسبت به Baselineهای End-to-End 🔄 نمایش موفق انتقال از شبیه‌سازی به دنیای واقعی (Sim-to-Real Transfer) 🧩 عملکرد پایدار در تسک‌های Long-Horizon با مشاهده ناقص چرا مهم است؟ کار در محیط‌های واقعی معمولاً با: انسداد دید اطلاعات ناقص تعامل هم‌زمان با چند شیء همراه است. EgoPush نشان می‌دهد می‌توان با دید اول‌شخص و طراحی مناسب پاداش، به رفتارهای پیچیده و قابل‌انتقال دست یافت. 📅 تاریخ انتشار: ۲۰ فوریه 🔗 arXiv: https://arxiv.org/abs/2602.18071 📄 PDF: https://arxiv.org/pdf/2602.18071 🌐 Project: https://ai4ce.github.io/EgoPush/ #هوش_مصنوعی #رباتیک #ComputerVision #RobotManipulation #ReinforcementLearning #Sim2Real @rss_ai_ir

🔐🤖ابزار Claude Code Security رسماً راه‌اندازی شد اینکه Anthropic ابزار جدیدی معرفی کرده که کل کدبیس را اسکن می‌کند و برای مشکلات امنیتی، پچ پیشنهادی ارائه می‌دهد. فعلاً در حالت Preview محدود برای مشتریان Enterprise و Team فعال است و Maintainerها می‌توانند درخواست دسترسی رایگان اولویت‌دار بدهند. --- تفاوت با ابزارهای کلاسیک SAST تحلیل ایستا معمولاً به‌دنبال الگوهای شناخته‌شده آسیب‌پذیری می‌گردد: • پسوردهای هاردکد • رمزنگاری منسوخ • توابع ناامن اما نقص‌های منطق کسب‌وکار یا شکست در کنترل دسترسی را معمولاً از دست می‌دهد — چون باید فهمید اجزا چطور با هم تعامل می‌کنند و داده‌ها کجا جریان دارند. حالا Claude Code Security دقیقاً همین کار را می‌کند: کد را مثل یک پژوهشگر امنیتی می‌خواند و تحلیل می‌کند. --- چندمرحله‌ای و خودانتقادی هر یافته: • چند مرحله وریفای می‌شود • مدل سعی می‌کند نتیجه خودش را نقض کند • و False Positiveها حذف می‌شوند خروجی نهایی در داشبورد با: • سطح شدت (Severity) • میزان اطمینان مدل نمایش داده می‌شود. 📌 اعمال پچ‌ها کاملاً با تأیید انسانی انجام می‌شود — بدون تأیید، تغییری اعمال نمی‌شود. --- پشت‌صحنه تحقیق بیش از یک سال تحقیق پشت این ابزار است. تیم Frontier Red Team آن را در رقابت‌های CTF آزمایش کرده و با Pacific Northwest National Laboratory روی امنیت زیرساخت‌های حیاتی کار کرده است. با مدل Opus 4.6، بیش از ۵۰۰ آسیب‌پذیری در پروژه‌های متن‌باز کشف شده که سال‌ها از دید ابزارهای سنتی پنهان مانده بودند. --- پیام روشن است: اینکه AI دیگر فقط کمک‌کدنویس نیست — در حال تبدیل شدن به همکار امنیتی شماست. #هوش_مصنوعی #CyberSecurity #Claude #SecureCoding #DevSecOps #AI @rss_ai_ir

🤖📺 «پراکنده بین مانیتور و صندلی» دیگر لازم نیست؟ یک توسعه‌دهنده نشان داده که می‌شود با استفاده از Claude Code ایجنتی ساخت که: 1️⃣ ویدیوی آموزشی یوتیوب را تماشا می‌کند 2️⃣ مراحل را تحلیل می‌کند 3️⃣ همان کار را در ابزارهایی مثل Blender اجرا می‌کند طبق توضیحات، ایجنت: • حدود یک ساعت ویدیو را پردازش کرده • یک MCP جدید نوشته • آن را به‌صورت چرخه‌ای اجرا کرده • خروجی را هر بار بهبود داده روی هر سیستم Worker ابزارهایی مثل: • Blender • Unreal • ComfyUI • Windows MCP نصب بوده و Orchestrator می‌توانسته نمونه‌های Claude Code را روی آن‌ها اجرا کند. --- 📌 چرا این مهم است؟ اگر ایجنت‌ها بتوانند: • ویدیوهای آموزشی را بفهمند • مراحل را استخراج کنند • ابزارها را کنترل کنند • حلقه بازخورد اجرا کنند آن وقت «یادگیری از یوتیوب» دیگر فقط مخصوص انسان‌ها نیست. --- اما یک نکته مهم 👇 تماشای ویدیو ≠ درک عمیق مفاهیم. این سیستم‌ها هنوز: • به محیط کنترل‌شده نیاز دارند • به ابزارهای از پیش آماده متکی‌اند • و در مسائل خلاقانه یا مبهم همچنان محدودند https://x.com/cerspense/status/2025987259288388078 با این حال، مسیر واضح است: ایجنت‌هایی که یاد می‌گیرند، اجرا می‌کنند و خودشان بهبود می‌دهند. دنیای توسعه نرم‌افزار و تولید محتوای 3D احتمالاً وارد فاز جدیدی شده است. #AI #AgenticAI #ClaudeCode #Automation #Blender #GenerativeAI #MCP #LLM @rss_ai_ir

🔥🎯مدل SOTA جدید در Planar Tracking — معرفی WOFTSAM گروه Visual Recognition Group از دانشگاه فنی چک (CTU) مدل جدیدی به نام WOFTSAM معرفی کرده که استاندارد جدیدی در رهگیری سطوح تخت (Planar Tracking) ثبت کرده است. ایده اصلی چیست؟ ترکیب دو جزء قدرتمند: 🧠 اینکه Segmentation بلندمدت و پایدار با SAM2 📐 تخمین وضعیت با Homography هشت درجه آزادی (8-DoF Pose Estimation) این ترکیب باعث می‌شود رهگیری سطوح حتی در شرایط سخت (تغییر دید، انسداد، حرکت سریع، تغییر نور) پایدار بماند. --- چرا مهم است؟ حالا Planar Tracking در کاربردهای زیر حیاتی است: • 🕶 واقعیت افزوده (AR) • 📦 رباتیک و دستکاری اشیا • 🎥 تحلیل ویدیو • 📐 فتوگرامتری و بازسازی صحنه اینکه WOFTSAM نشان می‌دهد که ادغام segmentation قوی با تخمین هندسی دقیق می‌تواند عملکرد بلندمدت را به‌طور چشمگیری بهبود دهد. --- لینک‌ها 📄 Paper: https://lnkd.in/dZfc_DhQ 🔗 Repo: https://lnkd.in/dAcneJGn 📜 لایسنس: BY-NC-SA 4.0 --- این کار نمونه‌ای از همگرایی عمیق بین مدل‌های بینایی پایه (Foundation Vision Models) و هندسه کلاسیک کامپیوتر ویژن است — جایی که بهترین نتایج از ترکیب یادگیری عمیق + مدل‌های صریح هندسی به‌دست می‌آید. #ComputerVision #PlanarTracking #AR #SAM2 #PoseEstimation #DeepLearning #AIResearch @rss_ai_ir

🚀🧠 انتشار خانواده Qwen 3.5 Medium توسط Alibaba تیم Qwen از Alibaba مجموعه جدید Qwen 3.5 Medium را معرفی کرد که شامل این مدل‌هاست: 🟠 Qwen3.5-Flash 🟢 Qwen3.5-35B-A3B 🟢 Qwen3.5-122B-A10B 🟢 Qwen3.5-27B --- 🔥 سورپرایز اصلی: Qwen3.5-35B-A3B طبق بنچمارک‌ها، این مدل حتی از نسخه بزرگ‌تر Qwen3-235B-A22B-2507 هم بهتر عمل می‌کند، در حالی که فقط 3 میلیارد پارامتر فعال (Active Parameters) دارد. یعنی جهش بهره‌وری بیش از ۷ برابر نسبت به نسل قبل. --- ⚡ Qwen3.5-Flash — نسخه Production برای Agentها نسخه Flash بر پایه 35B-A3B ساخته شده و برای سناریوهای Agentic بهینه شده: • 📚 کانتکست ۱ میلیون توکن • 🔧 پشتیبانی نیتیو از Function Calling • مناسب کار با کدبیس‌های بزرگ و اسناد حجیم • کاهش نیاز به RAG در بسیاری از کاربردها کانتکست یک میلیونی یعنی مدل می‌تواند حجم عظیمی از اطلاعات را هم‌زمان در حافظه فعال نگه دارد. --- 🧩 مدل‌های سنگین‌تر برای تسک‌های پیچیده 🔹 Qwen3.5-122B-A10B 🔹 Qwen3.5-27B این مدل‌ها برای: • برنامه‌ریزی چندمرحله‌ای • زنجیره‌های استدلال (Chain of Thought) • اجرای دستورالعمل‌های طولانی‌مدت بهینه شده‌اند. برای آن‌ها از پایپ‌لاین چهارمرحله‌ای آموزش استفاده شده: • Cold Start با CoT طولانی • سپس RL با سیگنال‌های بهبود استدلال نسخه 122B-A10B با فقط 10B پارامتر فعال از نظر انسجام منطقی با مدل‌های Dense بسیار سنگین رقابت می‌کند. --- 💰 دسترسی و لایسنس • وزن مدل‌ها روی Hugging Face منتشر شده • نسخه Flash فقط از طریق Alibaba Cloud Model Studio • هزینه تقریبی: ~۱۰ سنت برای هر میلیون توکن ورودی ~۴۰ سنت برای هر میلیون توکن خروجی 📜 لایسنس: Apache 2.0 (مناسب استفاده تجاری) --- مدل‌های Open-Weight با تمرکز بر کارایی، Agentic قابلیت‌ها و کانتکست طولانی به‌سرعت در حال نزدیک شدن به سطح Enterprise هستند. رقابت بین Open-Source و مدل‌های بسته هر روز جدی‌تر می‌شود. #هوش_مصنوعی #Qwen #Alibaba #LLM #AgenticAI #MachineLearning #OpenSource @rss_ai_ir

🎭📡 مدل PersonaLive! انیمیشن پرتره زنده و اکسپرسیو برای استریم پژوهش جدید PersonaLive یک سیستم انیمیشن پرتره در زمان واقعی (Real-Time) معرفی می‌کند که می‌تواند تصویر ثابت یک چهره را به‌صورت زنده و اکسپرسیو برای لایو استریم متحرک کند. هدف چیست؟ خلق آواتارهای زنده با تأخیر بسیار کم و پایداری بالا — مناسب استریمرها، VTuberها و تعاملات مجازی. --- 🚀 نوآوری‌های کلیدی: • استفاده از Hybrid Implicit Signals برای کنترل طبیعی حرکات • و Appearance Distillation برای حفظ جزئیات چهره • تولید خودرگرسیو مخصوص استریم برای کاهش تأخیر • تا ۲۲ برابر افزایش سرعت نسبت به روش‌های قبلی نتیجه؟ حرکت روان، پایدار و با latency پایین — مناسب اجرای زنده. --- 📅 تاریخ انتشار: ۱۲ دسامبر ۲۰۲۵ 🔗 لینک‌ها: arXiv: https://arxiv.org/abs/2512.11253 PDF: https://arxiv.org/pdf/2512.11253 GitHub: https://github.com/GVCLab/PersonaLive 📦 مدل: https://huggingface.co/huaichang/PersonaLive 🎥 دمو آنلاین: https://huggingface.co/spaces/seawolf2357/personalive --- 📌 چرا مهم است؟ با رشد استریم، متاورس، آموزش آنلاین و آواتارهای دیجیتال، نیاز به سیستم‌های: • کم‌تأخیر • پایدار • با حفظ هویت بصری بیش از پیش احساس می‌شود. اینکه PersonaLive گامی جدی به سمت آواتارهای کاملاً زنده و قابل‌استفاده در دنیای واقعی است. #هوش_مصنوعی #LiveStreaming #PortraitAnimation #ComputerVision #GenerativeAI #RealtimeAI @rss_ai_ir

🧠📚 یک «کتابخانه پرامپت» با بیش از ۱۰۰۰ پرامپت مهندسی‌شده — کاملاً رایگان! سایت Promptly یک آرشیو بزرگ از پرامپت‌های آماده و ساختاریافته را ارائه می‌دهد که برای کارهای مختلف طراحی شده‌اند: ✍️ تولید محتوا 💼 بازاریابی و فروش 💻 کدنویسی 📊 تحلیل داده 🎯 پرامپت‌های ساختاریافته برای ایجنت‌ها 🧠 بهینه‌سازی استدلال مدل‌ها مزیت اصلی چیست؟ به‌جای اینکه هر بار از صفر شروع کنید، می‌توانید: • از قالب‌های تست‌شده استفاده کنید • ساختار حرفه‌ای پرامپت‌ها را یاد بگیرید • ایده بگیرید و شخصی‌سازی کنید • کیفیت خروجی مدل‌ها را افزایش دهید برای کسانی که با LLMها کار می‌کنند، چنین کتابخانه‌هایی می‌تواند سرعت کار را چند برابر کند. 🔗 لینک: https://www.promptly.fyi/library گاهی کیفیت خروجی مدل نه به اندازه مدل، بلکه به کیفیت پرامپت بستگی دارد 😉 #هوش_مصنوعی #PromptEngineering #LLM #AItools #Productivity #GenerativeAI @rss_ai_ir

🩻🤖 دستگاه X-ray قابل‌حمل با تشخیص آنی مبتنی بر هوش مصنوعی یک سیستم رادیولوژی باتری‌خور و قابل‌حمل معرفی شده که با کمک AI می‌تواند مشکلات را تقریباً بلافاصله پس از تصویربرداری تشخیص دهد. چه چیزی آن را متمایز می‌کند؟ • 🔋 کاملاً باتری‌خور و سبک — مناسب اورژانس، آمبولانس و کلینیک‌های سیار • 🧠 تحلیل آنی با الگوریتم‌های بینایی ماشین — کاهش زمان انتظار برای تفسیر • 📶 اتصال بی‌سیم به تبلت/سیستم HIS — گزارش‌گیری سریع و اشتراک امن • ⏱️ تصمیم‌گیری سریع‌تر در شرایط بحرانی (ترومای قفسه سینه، شکستگی‌ها، عفونت‌ها) چرا مهم است؟ در مناطق دورافتاده یا بحران‌ها، دسترسی به رادیولوژیست محدود است. اینکه AI می‌تواند به‌عنوان ابزار غربالگری اولیه عمل کند و موارد پرریسک را اولویت‌بندی کند. کاهش تأخیر تشخیصی = بهبود پیامدهای درمانی. نکات فنی و ایمنی دز تابش کنترل‌شده و استانداردهای ایمنی پرتوی نیاز به کالیبراسیون و اعتبارسنجی مدل‌ها در جمعیت‌های مختلف استفاده به‌عنوان ابزار کمکی (Assistive AI)، نه جایگزین قضاوت بالینی #هوش_مصنوعی #پزشکی #رادیولوژی #AIinHealthcare #PointOfCare #MedicalImaging #DigitalHealth @rss_ai_ir

🧠⚙️ هرجا مسئله قابل‌فرمول‌بندی دقیق است، LLM انتخاب بهینه نیست این جمله شاید کمی خلاف جریان هیجان AI باشد، اما از نظر مهندسی کاملاً درست است 👇 اگر مسئله‌ای: • فرمول ریاضی مشخص دارد • الگوریتم قطعی (Deterministic) برایش وجود دارد • به دقت عددی بالا نیاز دارد • خروجی باید ۱۰۰٪ قابل تکرار باشد در اغلب موارد استفاده از LLM بهترین انتخاب نیست. --- چرا؟ 🔹و LLMها ذاتاً احتمالاتی هستند 🔹 تضمین قطعی برای دقت عددی ندارند 🔹 هزینه محاسباتی بالاتری دارند 🔹 و latency بیشتری ایجاد می‌کنند مثال‌ها: 📐 حل معادلات عددی → الگوریتم کلاسیک بهتر است 📊 بهینه‌سازی خطی → Solver تخصصی دقیق‌تر است 🧮 محاسبات مالی حساس → سیستم‌های قطعی امن‌ترند 📈 تحلیل سری زمانی دقیق → مدل‌های آماری هدفمند مناسب‌ترند --- حالا LLM کجا می‌درخشد؟ 🧠 جایی که مسئله مبهم است 🗣 نیاز به زبان طبیعی دارد 🔍 دانش پراکنده باید ترکیب شود 🤖 تعامل انسانی مهم است 🧩 مسئله نیمه‌ساختاریافته یا باز است --- هوشمندی واقعی یعنی انتخاب ابزار درست برای مسئله درست. بدانید AI همه‌چیز نیست. گاهی یک الگوریتم ۳۰ ساله از یک مدل ۳۰۰ میلیارد پارامتری بهتر است 😄 #هوش_مصنوعی #LLM #مهندسی #Optimization #MachineLearning #AIArchitecture #SystemDesign @rss_ai_ir