GPT Ocean

والا یجایی سونو رو درس میدادم ، بعد گفتن صدای خودتو بگذار روی آهنگ 😂 چه کارایی واقعا @gptocean

اگه درگیر اختلال ADHD هستید و تمرکز کافی توی کارهاتون ندارید؛ App و وبسایت Endel می‌تونه تمرکزتون رو موقع انجام کارها بیشتر کنه. برای من تاثیر موقت خوبی داره. موقع کار - مثلا برای ۳۰ دقیقه - یه هدفون توی گوشتون بذارید و یکی از موسیقی‌های مربوط به Focus رو انتخاب کنید؛ امتحانش ضرر نداره!

قرار بود هوش مصنوعی بیاد تا کارها سریع‌تر بشه و وقت آزاد بیشتری برای زندگی داشته باشیم، اما خروجی عملی برای خیلی از مهندسا برعکس شده: ساعت‌های کاری طولانی‌تر، کار بعد از تایم اداری و خستگی بیشتر. این موضوع صرفاً یک حس مشترک توی شبکه‌های اجتماعی نیست، بلکه پژوهش‌های اخیر میدانی هم دقیقاً دارن همین پارادوکس رو ثبت می‌کنن. مطالعه میدانی هشت‌ماهه پژوهشگرهای دانشگاه Berkeley Haas نشون داده دسترسی به ابزارهای هوش مصنوعی، به‌جای کم کردن بار کاری، باعث متراکم‌تر شدن کارها شده. وقتی ساختن یک پروتوتایپ اولیه با AI خیلی سریع و ارزان تموم میشه، افراد مسئولیت‌های خارج از تخصص خودشون رو هم گردن می‌گیرن و تسک‌های جدید می‌سازن. گزارش Atlassian هم نشون میده ۹۲ درصد نیروها میگن محدوده‌ی وظایفشون از شرح شغل اولیه‌شون فراتر رفته، چون انجام کارهای تیم‌های دیگه با AI راحت‌تر به نظر می‌رسه. اصل ماجرا پدیده‌ای به اسم Vibe Coding و توهم بازدهی بالاست. تولید کردن کدهای اولیه واقعاً چند دقیقه بیشتر طول نمی‌کشه، ولی مهندسی نرم‌افزار هیچ‌وقت فقط نوشتن کد خام نبوده. گزارش DORA نشون میده ذخیره‌ی زمانی که AI در نوشتن کد ایجاد می‌کنه، مستقیماً سرازیر میشه توی پروسه‌های Verification، بازبینی‌های سنگین، دیباگ، تست امنیت، Performance و رسیدگی به معماری در مقیاس Production. حتی مطالعه METR روی توسعه‌دهنده‌های باسابقه نشون داد با اینکه افراد حس می‌کردن ۲۰ درصد سریع‌تر شدن، در عمل به خاطر زمان تمیزکاری و عیب‌یابی کدهای تولیدی، تسک‌ها ۱۹ درصد بیشتر طول کشیده بود. علت این وضعیت یک اصل اقتصادی آشناست: وقتی هزینه‌ی تولید چیزی شدیداً افت می‌کنه، سازمان‌ها مصرفش رو بالا می‌برن نه اینکه کار رو تعطیل کنن. اگر قبلاً توی دو هفته یک Feature پیاده می‌شد، الان با AI پنج فیچر نیمه‌کاره تولید میشه و همه‌ی اون‌ها هم نیاز به Code Review، ادغام و مانیتورینگ دارن. خلاصه‌ی ماجرا اینه که هوش مصنوعی هزینه‌ی ساخت پیش‌نویس اول رو تقریباً صفر کرده، اما هزینه‌ی مسئولیت فنی، صحت‌سنجی و نگهداری در Production سر جاشه. گلوگاه سیستم حذف نشده، فقط از مرحله‌ی «کدنوشتن» به سمت «تست، اعتبارسنجی و نگهداری» جابه‌جا شده. source: https://www.universityofcalifornia.edu/news/ai-promised-free-workers-time-uc-berkeley-haas-researchers-found-opposite

💠 تکنیک «دیدگاه‌های چندگانه»؛ بهینه‌سازی فرآیند تصمیم‌گیری با بهره‌گیری از هوش مصنوعی 🟡 در مواجهه با تصمیم‌های کلیدی، توصیه می‌شود از هوش مصنوعی تنها برای دریافت یک دیدگاه واحد استفاده نکنید. با به‌کارگیری دستورالعمل زیر، می‌توانید این ابزار را به عنوان یک تیم مشاوره تخصصی و چندجانبه به کار گیرید: 💡 الگوی پیشنهادی (پرامپت):⬇️

ایده من به شرح ذیل است: [ایده خود را درج کنید]. لطفاً این ایده را از منظر سه شخصیت مجزا تحلیل نمایید: ۱. سرمایه‌گذار محتاط و بدبین، ۲. مشتری مشتاق و هیجان‌زده، ۳. مدیر بازاریابی منطقی. نقاط ضعف و قوت را از زبان هر یک از این شخصیت‌ها تشریح کنید.

🔺 با اجرای این رویکرد، می‌توان پیش از هر اقدام مهم، تمامی ابعاد و احتمالات مثبت و منفی را به‌طور جامع ارزیابی نمود و از بروز خطاهای ناشی از نگاه تک‌بُعدی جلوگیری کرد.

‏🗣 معرفی GLM-5.3-Flash برای کدنویسی و عامل‌های هوشمند شرکت Z.ai مدل تازه GLM-5.3-Flash را معرفی کرده؛ مدلی چندوجهی که با ۳۲۰ میلیارد پارامتر کلی و فقط ۱۸ میلیارد پارامتر فعال طراحی شده تا قدرت مدل‌های بزرگ را با هزینه و سرعت بهتر ارائه کند. طبق اعلام رسمی، این مدل در بسیاری از بنچمارک‌ها از GLM-5.2 جلوتر است و در وظایف کدنویسی و عامل‌های هوشمند به سطح Claude Opus 4.8 نزدیک می‌شود؛ آن هم با حدود یک‌دهم هزینه GLM-5.2. ✅ پارامترها: ۳۲۰ میلیارد کلی و ۱۸ میلیارد فعال ✅ قابلیت‌ها: پردازش بومی متن و تصویر ✅ تمرکز اصلی: کدنویسی، استدلال و عامل‌های هوشمند ✅ معماری: ترکیب Sparse Attention و Linear Attention برای کاهش هزینه پردازش ✅ هزینه: حدود یک‌دهم GLM-5.2 طبق اعلام سازنده ✅ دسترسی: وزن‌های مدل با مجوز MIT منتشر شده‌اند. ‏🔗 دسترسی به نسخه وب: chat.z.ai 🔗 صفحه رسمی مدل: GLM-5.3-Flash در Hugging Face لینکدینارائه‌دهنده اخبار هوش‌مصنوعی

اگر حس میکنید اینترنتتون داره زود تموم میشه، باید خدمتتون بگم که برای بسیاری از کاربران رومینگ رو خودکار فعال کردن 📱 که  یا تعرفه آزاد رو میتونید از طریق کدهای دستوری زیر غیرفعالش کنید 🚫: #همراه_اول: *10*29# #ایرانسل: *1111*2# #رایتل: *200*6# #سامانتل: *9*3*5#

تله‌ی تنبلی دیجیتال: چطور با وجود هوش مصنوعی تنبل نشیم و مغزمون رو آکبند نگه نداریم؟ ​بیایید تعارف رو بگذاریم کنار؛ همه‌ی ما عاشق میان‌برها هستیم. وقتی یک ابزار جادویی پیدا می‌شود که در کسری از ثانیه کدهای یک برنامه‌رو بنویسد، مقاله‌مان را ویراستاری کند، یا ایده‌های پروژه‌مان را ردیف کند، دست‌و‌پایمان خودبه‌خود شل می‌شود. چرا خودمان را خسته کنیم وقتی یک ربات همدرد و همه‌فن‌حریف همه‌چیز را آماده می‌کند؟ ​اما اینجا یک زنگ خطر جدی وجود دارد. این راحتیِ لذت‌بخش، آرام‌آرام ما را به سمت یک نوع «تنبلی مزمن فکری» هل می‌دهد. عضلات مغز هم درست مثل عضلات بدن هستند؛ اگر همیشه وزنه سبک بزنید یا اصلاً وزنه نزنید، حجم کم می‌کنید و تحلیل می‌روید. بیایید ببینیم چطور می‌شود از این ابزار فوق‌العاده استفاده کرد بدون اینکه به روزمرگی و تنبلی تن بدهیم. ​۱. گول زدن هوش مصنوعی (یا همان خودمان!) ممنوع ​بزرگ‌ترین اشتباه این است که کار را کلاً برون‌سپاری کنیم. مثلاً به جای اینکه از هوش مصنوعی بخواهیم کل کد یک ماژول یا متن یک مقاله را از صفر تا صد بنویسد، بیایید رویکردمان را عوض کنیم. ​اول خودت دست‌به‌قلم شو: ساختار اولیه، منطق کد یا طرح کلی متن را خودت بنویس. ​نقشه‌راه‌ساز باش نه کارگر: بگذار هوش مصنوعی نقش دستیار، منتقد یا ویراستار را بازی کند، نه همکار تنبلی که همه‌ی کارها را به نام او تمام می‌کنی. وقتی استخوان‌بندی کار از خودت باشد، مغزت درگیر چالش می‌شود و هوش مصنوعی فقط کار را سرعت می‌دهد، نه اینکه جایگزین تفکرت شود. ​۲. تکنیک «چرا و چطور؟» را فراموش نکن ​دیدید وقتی یک کد یا جواب آماده از هوش مصنوعی می‌گیریم، همین‌که کار راه بیفتد، کپی‌اش می‌کنیم و تمام؟ این یعنی نابودی یادگیری! ​وقتی ابزار یک تکه کد خفن یا یک راه حل مهندسی بهت می‌دهد، ازش بخواه خط‌به‌خط آن را توضیح دهد. ​از خودت بپرس: «اگر این خط کد نبود چه اتفاقی می‌افتاد؟» یا «چرا این الگوریتم را به جای فلان روش پیشنهاد داد؟» اگر بدون فهمیدن، خروجی را بپذیری، روزی که ابزار قطع باشد یا با یک باگ عجیب روبه‌رو شوی، عملاً هیچ دفاعی نداری و دستت توی پوست گردو می‌ماند. ​۳. برای مغزت «روزهای بدون AI» تعریف کن ​همان‌طور که در رژیم غذایی روزهای تقلب (Cheat Day) داریم، برای کار با هوش مصنوعی هم باید روزهایی داشته باشیم که کلاً دست از سر این ابزارها برداریم! ​یک روز در هفته (مثلاً آخر هفته‌ها یا پروژه‌های شخصی سبک‌تر) چالش بگذار که همه‌چیز را با دانش خودت، مستندات رسمی (Documentation) قدیمی و خط‌خطی کردن روی کاغذ جلو ببری. ​این کار باعث می‌شود اعتمادبه‌نفس ازدست‌رفته‌ت برگردد و یادت بماند که تو خودت یک متخصص خلاق هستی، نه صرفاً یک کپی‌پیست‌کننده‌ی حرفه‌ای! ​۴. چالش‌های بزرگ‌تر برای خودت دست‌و‌پا کن ​هوش مصنوعی کارهای روپای و تکراری (Repetitive tasks) را مثل آب خوردن انجام می‌دهد. خُب، این یعنی زمان آزاد پیدا کرده‌ای! اما اشتباه رایج این است که این زمان آزاد را صرف اسکرول کردن بی‌هدف در شبکه‌های اجتماعی می‌کنیم. ​به جای تنبلی کردن، سطح چالش‌هایت را بالا ببر. ​اگر قبلاً نوشتن یک ابزار ساده وقتت را می‌گرفت، حالا با کمک هوش مصنوعی سراغ معماری‌های پیچیده‌تر، بهینه‌سازی‌های سنگین‌تر یا یادگیری یک تکنولوژی جدید برو. از سرعت هوش مصنوعی به عنوان اهرمی برای رشد شخصی استفاده کن، نه بهانه‌ای برای استراحت مطلق. ​کلام آخر؛ ابزار، ارباب نیست! ​هوش مصنوعی مثل یک اتومبیل اسپرت و پرقدرت است؛ اگر خودت پشت فرمان بنشینی و هدایتش کنی، خیلی سریع‌تر و با لذت بیشتری به مقصد می‌روسی. اما اگر صندلی راننده را دو دستی تقدیمش کنی و خودت بروی عقب بنشینی، معلوم نیست سر از کدام دره در بیاوری! ​بیا از این تکنولوژی شگفت‌انگیز نهایت استفاده را ببریم، اما اجازه ندهیم تنبلیِ ناشی از راحتی بیش از حد، ما را از لذتِ «فکر کردن و ساختن» محروم کند.

نسخه ویژه ChatGPT برای نوجوانان   OpenAI نسخه‌ای اختصاصی برای سنین ۱۳ تا ۱۷ سال منتشر کرد. این نسخه دارای فیلترهای امنیتی است تا نوجوانان با خیال راحت برای درس، برنامه‌نویسی و یادگیری از آن استفاده کنند. والدین دسترسی کامل به اکانت فرزند دارند و می‌توانند «ساعات سکوت» را فعال کنند تا نوجوانان در شب با هوش مصنوعی چت نکنند.   @gptocean

مناقشه‌ای قابل توجه در حوزه هوش مصنوعی میان یان لکون و سایر صاحب‌نظران برجسته‌ای نظیر جفری هینتون، دمیس هسبیس و برخی پژوهشگران سازمان‌های OpenAI و Anthropic در خصوص آینده مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و دستیابی به هوش مصنوعی عمومی (AGI) وجود دارد. جناب لکون برخلاف بسیاری از همکاران خود، معتقد است که مسیر فعلی توسعه مدل‌های زبانی بزرگ به‌تنهایی منجر به دستیابی به هوش مصنوعی عمومی نخواهد شد. به عبارت دیگر، صرفاً افزایش مقیاس مدل‌های Transformer، گسترش حجم داده‌های آموزشی و افزودن پردازنده‌های گرافیکی بیشتر، کافی نیست تا ما را به سطح هوش انسانی برساند. دلیل اصلی استدلال لکون این است که از دیدگاه وی، مدل‌های زبانی بزرگ در واقع «جهان» را به شیوه‌ای که انسان‌ها انجام می‌دهند، مدل‌سازی نمی‌کنند. این مدل‌ها عمدتاً بر اساس پیش‌بینی توکن (Token) بعدی آموزش دیده‌اند؛ به این معنا که بر اساس بافت (Context)، حدس می‌زنند که پس از آن چه چیزی باید بیاید. در مقابل، انسان‌ها تنها با پیش‌بینی کلمات عمل نمی‌کنند، بلکه دارای یک «مدل جهان» (World Model) در ذهن خود هستند. ما قادریم تصور کنیم که اگر یک لیوان را هل دهیم چه اتفاقی می‌افتد یا اگر تصمیمی اتخاذ کنیم، چه پیامدی خواهد داشت. از نظر لکون، هوش واقعی نیازمند عناصری همچون درک جهان، حافظه، برنامه‌ریزی، استدلال و یادگیری از طریق تعامل است. بنابراین، آنچه در حال حاضر کم است، صرفاً یک مدل زبانی بزرگ‌تر نیست، بلکه یک معماری متفاوت برای ساخت مدل جهان و انجام عملیات برنامه‌ریزی می‌باشد. همچنین لکون بر ضرورت پرهیز از تصور نادرست زیر تأکید می‌ورزد: «مدل زبانی بزرگ‌تر = هوش بیشتر = هوش مصنوعی عمومی» البته این دیدگاه به معنای بی‌ارزش بودن مدل‌های زبانی بزرگ نیست. به احتمال زیاد، این مدل‌ها بخش مهمی از معماری آینده را تشکیل خواهند داد؛ اما شاید نه به‌عنوان کل سیستم، بلکه به‌عنوان یکی از اجزای یک سیستم جامع‌تر شامل: مدل زبانی بزرگ + مدل جهان + حافظه + استدلال + برنامه‌ریزی + یادگیری تقویتی + عامل‌ها (Agents) در صورت صحت ادعای لکون، آینده هوش مصنوعی احتمالاً فراتر از مدل‌های زبانی بزرگ نخواهد بود، بلکه حاصل ترکیب این مدل‌ها با قابلیت‌هایی است که مدل‌های زبانی بزرگ کنونی فاقد آن‌ها هستند. @gptocean

طوفان گوگل؛ نسخه فوق‌هوشمند Gemini 3.7 Flash فعال شد! مدل قدرتمند Gemini 3.7 Flash با یه جهش بزرگ تو دقت و استدلال، برای کاربران Pro و Ultra در دسترس قرار گرفت! این نسخه خوراکِ کارهای پیچیده‌ست و می‌تونه اطلاعات پخش‌وپلا رو مثل یه کارآگاه پیدا کنه و به یه سند ترتمیز تبدیل کنه. ویژگی‌های کلیدی این آپدیت: تحلیل و پردازش هم‌زمان چندین فایل و ایمیل استدلال به‌شدت دقیق‌تر تو انجام تسک‌های چندمرحله‌ای تبدیل بی‌نقص داده‌های شلوغ به یه خروجی یکپارچه این مدل خفن از همین لحظه تو نسخه وب و اپلیکیشن Gemini آماده‌به‌کاره! @ gotocean

واقعا چقدرم غصه خوردن باهاشون کات کردم #هوش_مصنوعی @gptocean

تیم EXO Labs پلتفرم local.ai را در مرحله‌ای زودهنگام راه‌اندازی نموده است؛ این پلتفرم تخصصی جهت اندازه‌گیری عملکرد واقعی مدل‌های هوش مصنوعی بر روی سخت‌افزارهای محلی طراحی شده است. 📊🖥️ این پلتفرم چه خدماتی ارائه می‌دهد؟ بنچمارک‌های مستقل بر روی سخت‌افزارهای واقعی (شامل Mac، RTX، DGX و غیره) انجام می‌شود. • معیارهای دقیق شامل: سرعت، هزینه، مصرف انرژی و قابلیت‌های مدل. 🛠️⚡ این پلتفرم با پروژه متن‌باز exo مرتبط است که برای خوشه‌بندی (Clustering) دستگاه‌های محلی و اجرای خصوصی مدل‌های بزرگ طراحی شده است. 🔒🌐 Local.ai #هوش_مصنوعی #معرفی_سایت #AI @gptocean

مدل DeepSeek v4 Pro منتشر شد. چین در حال پیشرفت چشمگیر است 😁 در بنچمارک‌های مربوط به Agent و برنامه‌نویسی (Coding)، عملکرد این مدل به شدت به Claude Fable 5 نزدیک شده است؛ در مقایسه مشترک ۹ بنچمارک، مدل Fable به‌طور میانگین تنها حدود ۵٪ عملکرد بهتری دارد. (Decrypt) اما نکته کلیدی در هزینه خروجی نهفته است: DeepSeek V4 Pro → ۰.۸۷ دلار Claude Fable 5 → ۵۰ دلار 🔥 این موضوع به معنای حدود ۵۷ برابر ارزان‌تر بودن است. علاوه بر این، نسخه V4 Pro دارای یک میلیون توکن زمینه (Context) بوده و برای کارهای Agent و Codex بهینه‌سازی شده است. (The Decoder) خلاصه: اگرچه ممکن است بهترین مدل جهان نباشد، اما از نظر هوش به ازای هزینه، یکی از جدی‌ترین مدل‌های حاضر در بازار محسوب می‌شود. https://api-docs.deepseek.com/news/news260813/ @gptocean

برای دسترسی رایگان به مقالات پولی منابعی نظیر Medium، New York Times، Washington Post، Bloomberg، Reuters، The Economist و Financial Times، می‌توانید از این وب‌سایت استفاده نمایید: https://freedium-mirror.cfd/ @gptocean

به چت جی پی تی گفتم: میخوام بابت اطلاعات پزشکی اشتباهی که بهم دادی ازت شکایت‌کنم. گفت: حق داری، میخوای کمکت کنم با هم متن شکایت نامه رو آماده کنیم :))) @gptocean