Tech_AI

خلاصه‌تر فکر کن از اونجایی که در مسائل استدلالی (reasoning) ، مدل برای رسیدن به جواب نهایی، باید دنباله افکار میانی رو به شکل CoT تولید کنه، یکی از دردهای آزاردهنده اینه که باید گاهی توکن‌های زیادی اون وسط تولید بشن و این امر هم هزینه پولی و هم هزینه زمانی زیادی داره. حالا با توجه به این نکته، این که چطور توکن‌های کمتری تولید کنیم و در عین حال دقت مطلوب‌تری رو حفظ کنیم مساله‌ی پیشروی ماست. به تازگی کار جالبی اومده با عنوان Chain of Draft یا CoD که همون CoT هست با این تفاوت که در پرامپت از مدل خواسته می‌شه که هر سگمنت استدلالی (reasoning) که می‌خواد خروجی بده حداکثر ۵ کلمه طول داشته باشه. نتایجش جالب شده و نشون داده که با میزان توکن و در نتیجه latency خیلی کمتر تونسته دقت قابل رقابت با CoT رو حفظ کنه و حتی بعضی جاها بهتر از اون نتیجه بده. خلاصه که یکی از جهت‌های آینده احتمالا اینه که چطور مدل‌هایی داشته باشیم که کاراتر فکر کنند. لینک پیپر: https://arxiv.org/abs/2502.18600 لیست خدمات 👨🏻‍💻 @Tech_AI_Services کانال تلگرامی 📱 @learn_Tech_AI #read #paper #هوش_مصنوعی #خبر_هوش_مصنوعی

‼️ازونجایی که هر دفعه دارید به یه کانفینگ وصل میشید و همینطور ایپی تغییر میکنه ممکنه تلگرام به لحاظ امنیتی شما رو از حسابتون بندازه بیرون! حالا چه اتفاقی می افته؟ اگه بیوفتید بیرون متاسفانه دیگه پیامک ورود تلگرام براتون ارسال نمیشه چون بستتش! راه حل چیه؟ توی جدیدترین آپدیت تلگرام قابلیت Passkey اضافه شده که میتونید از بخش تنظیمات تلگرام، حریم خصوصی و امنیت (Privacy & Security) این گزینه رو فعال کنید داخل بخش Passkeys روی Add Passkey یا Create Passkey بزنید. ممکنه دستگاه ازت بخواد قفل صفحه، اثر انگشت یا Face ID رو تأیید کنی — این مرحله برای امنیته، وقتی تأیید کردی، Passkey ساخته می‌شه و تو لیست ظاهر میشه بعد از فعالسازی چطور وارد میشید؟ تو صفحه ورود به تلگرام، گزینه‌ای با نام Log in with passkey ظاهر می‌شه — گاهی زیر کادر شماره یا خودش به‌صورت پیشنهادی نشون داده می‌شه، کافیه انتخابش کنید. سپس از اثر انگشت / Face ID / پین تلفن استفاده کن تا وارد بشی — نیازی به SMS یا رمز دوم نیست.  لیست خدمات 👨🏻‍💻 @Tech_AI_Services کانال تلگرامی 📱 @learn_Tech_AI

🔥 هشدار کارشناسان: هوش مصنوعی حالا می‌تواند ویروس بیولوژیکی تولید کند 🚨 دانشمندان دانشگاه استنفورد با هوش مصنوعی موفق به ساخت 16 ویروس شدند که می‌توانستند باکتری E. coli را نابود کنند. 🔺پژوهشگران در تحقیق جدیدی نشان داده‌اند که هوش مصنوعی اکنون می‌تواند ویروس‌های واقعی و کارآمد بسازد. در این آزمایش، ویروسی که DNA آن توسط یک مدل هوش مصنوعی تولید شده، توانسته باکتری‌ها را هدف قرار دهد و از بین ببرد. این موضوع از دید متخصصان می‌تواند تحولی عظیم در درمان بیماری‌ها باشد، اما در عین حال خطرات جدی به همراه دارد. 🔺مدل هوش مصنوعی استفاده‌شده در این تحقیق «Evo» نام دارد و به جای داده‌های متنی مانند ChatGPT، با میلیون‌ها ژنوم باکتریوفاژ (ویروس باکتری‌خوار) آموزش دیده است. 🔴 تولید ویروس در آزمایشگاه با کمک هوش مصنوعی 🔺پژوهشگران برای آزمایش، روی فاژی شناخته‌شده به نام Phi X 174 کار کردند که به باکتری E. coli حمله می‌کند. Evo توانسته براساس این فاژ، 302 ژنوم کاندید پیشنهاد بدهد تا ویروس‌های جدیدی بسازد. 16 مورد از این ویروس‌ها فعال شدند و توانستند E. coli را آلوده و نابود کنند. به گفته محققان، برخی از این ویروس‌های جدید حتی کشنده‌تر از نسخه طبیعی بودند. 🔺این دستاورد علمی هرچند می‌تواند در آینده راه را برای تولید داروهای نوین، واکسن‌ها و درمان‌های هدفمند باز کند، اما کارشناسان هشدار داده‌اند که همین فناوری می‌تواند به‌سادگی برای ساخت سلاح‌های زیستی مورد سوءاستفاده قرار بگیرد. 🔺با وجود این هشدارها، مطالعه محققان استنفورد مراحل همتاداوری خود را طی نکرده است و به‌طور کامل مشخص نیست که این دستاورد تا چه اندازه قابل تکرار توسط دیگران خواهد بود. اما پتانسیل مخاطره آمیز دسترس‌پذیری آسان بیوتروریسم را گوشزد می‌کند. shorturl.at/K0vMO 🗂منبع 🗂 مقاله لیست خدمات 👨🏻‍💻 @Tech_AI_Services کانال تلگرامی 📱 @learn_Tech_AI #هوش_مصنوعی #هوش_مصنوعی_در_پزشکی #خبر_هوش_مصنوعی

باتوجه به پیشرفت هوش مصنوعی دیگه واقعا جای سوال پیش میاد که یه سری چیزا رو هوش مصنوعی ساخته یا نه، حالا شما به کمک این سایت می‌تونید اینو بفهمید #هوش_مصنوعی #معرفی_سایت اگه یه آهنگ یا ویس دارید که نمی‌دونید اونو هوش مصنوعی داره می‌خونه کافیه اونو بدید به این سایت. آنالیزش می‌کنه و بهتون میگه اون صدا، صدای AIـه یا صدای یه انسان واقعی. 🤖 detect.resemble.ai لیست خدمات 👨🏻‍💻 @Tech_AI_Services کانال تلگرامی 📱 @learn_Tech_AI

مفهوم Agent چیست و چگونه کار می‌کنند؟ خانم چیپ هوین بلاگ پست مفصلی راجع به Agent (به قول راسل، هدف غایی هوش مصنوعی) نوشتند. به شدت توصیه می‌کنیم به دور از هایپ بخونید. این پست ۴ بخش داره: تعاریف، ابزارها، برنامه‌ریزی، ارزیابی و نقاط شکست! تعاریف. agent هر چیزیه که از محیطش اطلاعات دریافت کنه و روی محیط عملی انجام بده. پس دو مشخصه داره: محیطش و عملگرهاش. محیطش با هدفی که داره تعریف میشه و عملگرهاش با ابزارهایی که در اختیارش قرار دادیم. مثلا یک ایجنت نرم افزاری محیطش میشه ترمینال و فایل سیستم و اکشن‌هاش میشه سرچ کردن و خوندن  و نوشتن در فایلها (عکس ۱). agentها ‌نیاز به مدل قوی‌تری دارند، چون کارهای مهم‌تری می‌کنند و ریسک بالاتری دارند و چون مراحل زیادی طی می‌کنند، خطاها در هم ضرب میشن و مثلا یک مدل با دقت ۹۵٪ در انجام کاری، بعد از ده مرحله، با ۶۰٪ دقت کار نهایی را تحویل میده. ابزارها. ابزار بیرونی کمک میکنه ورودی بهتر جمع بشه و اکشن‌های بهتری داشته باشیم. اما نباید همه ابزارها را همینجوری در اختیارش بگذاریم چون بعدش فهمیدن و استفاده مفید ازشون سخت میشه. ابزارها سه گروه میشن: knowledge augmentation، capability extension و write actions. دسته‌ی اول ابزارهای تولید محتوا هستند که کمک میکنند بروز باشیم و کمتر هذیون بگیم مثلا سرچ در اینترنت یا API دیتای محصولات فروشگاه. دسته دوم ابزارهای بهبود یهویی توانایی مدل هستند. مثلا مدل‌های زبانی در انجام عملگرهای ساده ریاضی مثل تقسیم هم گاهی گند می‌زنند. پس بهش یه ماشین حساب بدیم یا مثلا از یک مدل تولید عکس جدا استفاده کنیم. دسته سوم. ابزارهایی که تغییر ایجاد میکنند. مثلا ایمیل زدن، انتقال پول. برنامه‌ریزی. مغز یک agent همون مدلیه که تسک پیچیده را برنامه‌ریزی میکنه. خروجی برنامه یک سری مراحله که باید به ترتیب طی بشه. برنامه‌ریزی باید از اجرا جدا باشه. یعنی از مدل اول میخواهی (مثلا با CoT) برنامه (یا برنامه‌ها) را ارائه بده و بعد از تایید شروع به اجرا کنه. تا اینجا سیستم ما سه قسمت داشت: تولید برنامه، ارزیابش، اجراش (عکس ۲). حالا اگر بیای برای هر کدوم یک agent بذاری، میشه mutli-agent مثلا قبل از هر چیز یه agent تشخیص هدف مشتری (intent) بذاری. راحتترین راه برای تولید برنامه هم پرامپته. مثلا برای آموزش مشتری‌ها راجع به محصولات، به مدل توابع لازم و چند تا مثال از سوالات کاربران و جواب درست را میدیم (عکس ۳‍). سه تا نکته مهم در تولید برنامه هست: نحوه تعریف و صدا زدن ابزارها، ریزدانگی برنامه، برنامه‌های پیچیده. اولی (نحوه معرفی)، یه سری چارچوب داره که به مدل بفهمونیم لازمه از این ابزارها استفاده کنه یا خودش هر طور صلاح میدونه (عکس ۴). در ریزدانگی باید دقت کنیم که نباید زیاد جزئی (تا اسم تابع) از مدل تولیدکننده بخواهی. چون دوباره تعریف کردن یا فاین تیون کردنشون سخته. خوبه بهشون بگی به زبون طبیعی مراحل را تولید کن. بعد یه مدل ساده‌تر این جملات زبان طبیعی را به اسم توابع تبدیل کنه. برای سومی هم؛ همیشه برنامه‌ها به صورت پشت سر هم نیستند. میتونه موازی یا شرطی باشه یا حلقه داشته باشه (عکس ۵). در ادامه راجع Reflection صحبت میکنه. agent باید مداوم خودش، خودشو بررسی کنه که از برنامه تا نتیجه همه چی درسته؟ این ارزیابی و اصلاح، میتونه توسط خود agent انجام بشه یا بیرونش. چارچوب‌هایی مثل ReAct هست که یک حلقه متشکل از برنامه، اکشن و ارزیابیه تا وقتی که به جواب برسه (عکس ۶). اگر ارزیاب مدل دیگه‌ای باشه به این Reflexion میگن. برای نحوه انتخاب ابزارها از مقالاتی مثل Chameleon صحبت میکنه که از ۱۳ تا ابزار استفاده میکنه. هر چی تعداد ابزارها بیشتر باشه، مثل انسان برای مدل سخت‌تره ازشون استفاده کنه. راه‌هایی برای انتخاب مجموعه ابزارها هست؛ مثلا با کدوم ابزارها خطای مدل بیشتره، حذف ابزار چقدر کارایی را کاهش میده، از کدوم‌ها بیشتر استفاده میکنه. مقاله Chameleon نشون داد که تسک‌ها و مدل‌های مختلف ابزارهای مختلفی لازم دارند و نباید همینجوری همه ابزارها رو به مدل بدیم (عکس ۷). ارزیابی و نقاط شکست. شکست سه عامل داره: برنامه، اجرای ابزارها و بهینگی. در گروه اول برنامه میتونه ابزار اشتباه یا پارامترها و ورودی‌های اشتباه انتخاب کنه، محدودیت را در نظر نگیره و.... در گروه دوم از ابزار درستی استفاده شده اما خود ابزار (مثلا تبدیل متن به کوئری) غلط کار میکنه. در گروه سوم هم همه چیز درسته اما بهینه نیست. مثلا قدم‌های زیادی طی میشه. برای ارزیابی میزان شکست یک agent میشه یه دیتاست از تسک‌ها و ابزارها درست بشه و ازش بخواهیم N تا برنامه درست کنه. بعد ببینیم چندتاشون درست بود، چند تا برنامه باید درست کنه تا به یه برنامه خوب برسیم، چقدر کنده و .... لیست خدمات 👨🏻‍💻 @Tech_AI_Services کانال تلگرامی 📱 @learn_Tech_AI

ساخت یک وب‌سایت حرفه‌ای بدون نیاز به دانش برنامه‌نویسی 🛠 Readdy یک سرویس رایگان برای طراحی محصولات بر پایه هوش مصنوعی است. 🔰 این ابزار تنها با دریافت توضیحات (Prompt)، در عرض چند دقیقه رابط‌های کاربری حرفه‌ای همراه با کد آماده استفاده تولید می‌کند و هیچ تجربه‌ای در زمینه طراحی لازم ندارد. https://readdy.ai لیست خدمات 👨🏻‍💻 @Tech_AI_Services کانال تلگرامی 📱 @learn_Tech_AI #website #ai #generation #خبر_هوش_مصنوعی #ابزارهای_هوش_مصنوعی

بازیِ برنامه‌نویسی داره کلاً عوض میشه و اگر حواستون نباشه، ممکنه جا بمونید! دانشگاه استنفورد یه دوره جدید راه انداخته به اسم «The Modern Software Developer» که حرف حسابش اینه: دورانِ صرفاً «کد زدن» با دست داره تموم میشه. الان دیگه شما باید یاد بگیرید چطوری با AI Agentها کار کنید، چطوری از ابزارهایی مثل Cursor و Warp استفاده کنید و در واقع به جای کدنویس، «معمار» و «مدیر» هوش مصنوعی باشید. تو این دوره دقیقاً دارن یاد میدن که چطور فرایند توسعه نرم‌افزار داره از «تایپ کردن سینتکس» به «تعامل با AI» برای ساخت سیستم‌های پیچیده تغییر می‌کنه. خلاصه اینکه آینده‌ی شغلی شما دیگه فقط به دونستن الگوریتم نیست، به اینه که چقدر خوب می‌تونید از این ابزارهای جدید کار بکشید. تمام مطالب اعم از اسلایدها و پروژه ها را هم گذاشتند. پیشنهاد می‌کنم حتماً یه سر به سرفصل‌هاش بزنید تا ببینید دنیا دست کیه: https://themodernsoftware.dev لیست خدمات 👨🏻‍💻 @Tech_AI_Services کانال تلگرامی 📱 @learn_Tech_AI #هوش_مصنوعی #خبر_هوش_مصنوعی #اخبار_هوش_مصنوعی #برنامه_نویسی

اگه می‌خوای برای کارت یا استفاده شخصی، تو یه زمینه خاص از AI استفاده کنی ولی نمی‌دونی دقیقاً کدوم مدل به دردت می‌خوره می‌تونی از http://LMArena.ai کمک بگیری. مدل‌ها رو کنار هم می‌بینی،عملکردشون رو مقایسه می‌کنی،نقطات قوت وضعفشون رو میبینی یاحتی رایگان و برای استفاده دم دستی هم میشه ازش استفاده کرد لیست خدمات 👨🏻‍💻 @Tech_AI_Services کانال تلگرامی 📱 @learn_Tech_AI #خبر_هوش_مصنوعی #ابزارهای_هوش_مصنوعی #ابزار_هوش_مصنوعی

https://t.me/proxy?server=87.248.149.73&port=8443&secret=eeNEgYdJvXrFGRMCIMJdCQRueWVrdGFuZXQuY29tZmFyYWthdi5jb212YW4ubmFqdmEuY29tAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA https://t.me/proxy?server=87.248.149.155&port=443&secret=eecBAgABAAfwAwOG4kw63QeecBAgABAAfwAwOG4kw63QeecBAgABAAfwAwOG4kw63QeecBAgABAAfwAwOG4kw63QeecBAgABAAfwAwOG4kw63QeecBAgABAAfwAwOG4kw63QeecBAgABAAfwAwOG4kw63QeecBAgABAAfwAwOG4kw63QeecBAgABAAfwAwOG4kw63QeecBAgABAAfwAwOG4kw63QeecBAgABAAfwAwOG4kw63QeecBAgABAAfwAwOG4kw63QeecBAgABAAfwAwOG4kw63Q%3D%3D https://t.me/proxy?server=87.248.149.62&port=8443&secret=eeNEgYdJvXrFGRMCIMJdCQRueWVrdGFuZXQuY29tZmFyYWthdi5jb212YW4ubmFqdmEuY29tAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA https://t.me/proxy?server=87.248.149.185&port=443&secret=eeNEgYdJvXrFGRMCIMJdCQRueWVrdGFuZXQuY29tZmFyYWthdi5jb212YW4ubmFqdmEuY29tAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA https://t.me/proxy?server=87.248.149.66&port=8443&secret=eeNEgYdJvXrFGRMCIMJdCQ https://t.me/proxy?server=87.248.149.131&port=443&secret=eeNEgYdJvXrFGRMCIMJdCQRueWVrdGFuZXQuY29tZmFyYWthdi5jb212YW4ubmFqdmEuY29tAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA گویا اینترنت داره باز میشه لیست خدمات 👨🏻‍💻 @Tech_AI_Services کانال تلگرامی 📱 @learn_Tech_AI

لیست خدمات 👨🏻‍💻 @Tech_AI_Services کانال تلگرامی 📱 @learn_Tech_AI #اعتراضات_سراسری #بگذار_خنده_پرستشگاه_تو_شود #وطن #ایران_آزاد #ایران

آقا برید اینارو نصب کنید شاید به دردتون خورد این روزا❤️🤦🏻‍♂️ وضعیت جوان ایرانی، نگران قطع اینترنت . . . . Android: . V2rayng . Npv . Cisco Anyconnect . Vpnhood . Outline iOS: . Streisand . Npv . Cisco Anyconnect . Outline Proxy Channel: . https://t.me/iMTProto . https://t.me/TelMTProto پ.ن: من اینارو دارم، اگر چیز بدرد بخور دارید بفرستید به اشتراک بزارم همینجا. برای دوستاتونم بفرستید.

🔥مدل‌های زبانی خودسازگار (SEAL) – راهکاری برای یادگیری پیوسته برای مدل‌های زبانی بزرگ 🔴مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) مانند Llama، Qwen، Claude و Gemini توانایی بالایی در تولید متن و کدنویسی دارند، اما یک محدودیت اساسی دارند: پس از آموزش، دانش آن‌ها ثابت می‌ماند و نمی‌توانند مانند انسان‌ها به‌طور پیوسته یاد بگیرند. این مسئله باعث می‌شود در مواجهه با تغییرات سریع دانش، مانند به‌روزرسانی مداوم کتابخانه‌هایی که منابع یادگیری مدل هستند، ناکارآمد شوند. 🔺روش‌های متداول برای سازگار کردن این مدل‌ها نیز هرکدام چالش‌های جدی دارند: 🔹فاین‌تیونینگ و تنظیم ظریف (Finetuning) نیازمند داده‌های گسترده و زمان طولانی است، 🔹یادگیری در متن (In-Context Learning) تنها مثال‌های محدود را پوشش می‌دهد و حافظه بلندمدت ندارد، 🔹و ابزارهای جستجو (که هم اکنون این مدل ها در اختیار کاربران قرار داده اند) نیز در وظایف پیچیده چندان مؤثر عمل نمی‌کنند. 🔺برای رفع این مشکل، پژوهشگران دانشگاه MIT چارچوبی به نام SEAL (Self-Adapting Language Models) معرفی کرده‌اند. در این رویکرد، مدل با تولید «خود-ویرایش‌ها» (Self-Edits) داده آموزشی و دستورالعمل یادگیری خود را می‌سازد. 🔺فرآیند SEAL شامل دو گام است: 🔹گام درونی (Learning) که در آن مدل با روش LoRA دانش خود را به‌روزرسانی می‌کند، 🔹و گام بیرونی (Improving) که طی آن بهترین ویرایش‌ها با روش ReST^EM انتخاب و تقویت می‌شوند. این سازوکار شبیه یادگیری انسان از طریق بازنویسی و سازمان‌دهی اطلاعات است. 🔺آزمایش‌ها نشان داده‌اند که SEAL می‌تواند هم در افزودن دانش جدید و هم در یادگیری از تعداد کمی مثال (Few-Shot Learning) عملکرد موفقی داشته باشد. این ویژگی‌ها به مدل‌ها امکان می‌دهد بدون نیاز به بازآموزی کامل یا ابزارهای خارجی، خود را با شرایط جدید وفق دهند. 🏆این ابزار با استفاده از داده‌هایی که خودش تولید کرده، توانسته است از مدل GPT-4.1 بهتر عمل می‌کند. 🏆همچنین توانسته است وظایف جدید را بدون دخالت انسان یاد می‌گیرد. 🔺اهمیت این رویکرد در آن است که می‌تواند برای برنامه‌نویسان به‌روزرسانی مداوم ابزارها را ساده‌تر کند، برای پژوهشگران هزینه و زمان توسعه مدل‌ها را کاهش دهد، و برای کاربران عمومی پاسخ‌های دقیق‌تر و به‌روزتری در حوزه‌هایی مانند آموزش و پزشکی فراهم آورد. 🔺با این حال، چالش‌هایی همچنان باقی است؛ از جمله خطر فراموشی دانش قبلی و نیاز به قدرت محاسباتی بالا. در مجموع، SEAL گامی مهم به سوی مدل‌های زبانی انعطاف‌پذیرتر و هوشمندتر است که می‌توانند همگام با تغییرات سریع دنیای واقعی، به‌طور مداوم یاد بگیرند و تکامل یابند. 🗂منبع 🗒مقاله 🎧 پادکست انگلیسی در معرفی این روش لیست خدمات 👨🏻‍💻 @Tech_AI_Services کانال تلگرامی 📱 @learn_Tech_AI #هوش_مصنوعی #خبر_هوش_مصنوعی

🚨 ارتباطات بهتر برای ناشنوایان به کمک هوش مصنوعی 🔺درحالی‌که ارائه خدمات هوش مصنوعی در چین رونق گرفته، از این فناوری برای ترجمه متن به زبان اشاره برای ناشنوایان کمک گرفته شده است. 🔺اگر چه هوش مصنوعی رشد اقتصادی را هدایت کرده و کل صنایع را تغییر می‌دهد، اما تعداد فزاینده‌ای از محققان تمرکز خود را به سمت استفاده از هوش مصنوعی برای خیر اجتماعی معطوف کرده‌اند. 🔺سو جیونگ‌لونگ، معاون دانشکده هوش مصنوعی و محاسبات پیشرفته در دانشگاه شیان جیائوتونگ-لیورپول، در مورد چگونگی کمک هوش مصنوعی به کاهش تبعیض، ارائه پشتیبانی عاطفی و امکان تشخیص سریع‌تر مشکلات پزشکی تحقیق می‌کند. 🔺سو و تیم تحقیقاتی اش در حال توسعه استارتاپی به نام Limitless Mind است که یک سکوی مبتنی بر هوش مصنوعی ابداع کرده و متن نوشتاری را به زبان اشاره و از زبان اشاره به متن ترجمه می‌کند. این ابزار برای پر کردن شکاف‌های ارتباطی و تسهیل ارتباطات افراد دارای اختلالات شنوایی طراحی شده است. 🔺به گفته وی، مدل هوش مصنوعی سبک و اختصاصی این گروه روی دستگاه‌های تلفن همراه اجرا شده یا در عینک‌های هوشمند ادغام می‌شود. از این طریق آواتارهای مجازی گفتار را به زبان اشاره ترجمه می‌کنند یا متن را به صورت بلادرنگ برای ارتباط آسان‌تر نمایش می‌دهند. 🔺با این ابزار دانش‌آموزان ناشنوا مؤثرتر مطالب را یاد می‌گیرند، بیماران می‌توانند واضح‌تر با پزشکان ارتباط برقرار کنند و تبعیض در محل کار به طور قابل توجهی کاهش می‌يابد. 🔺این محققین اکنون در حال بررسی نسل جدیدی از فناوری‌های کمکی هستند، از جمله پلتفرم‌هایی که می‌توانند حرکات لب را به متن تبدیل کنند و رابط‌های مغز و کامپیوتری که قادر به تبدیل امواج مغزی به زبان نوشتاری هستند؛ نوآوری‌هایی که روزی می‌توانند به کنترل وسایل نقلیه بدون راننده یا افزایش دسترسی افراد دارای معلولیت به امکانات کمک کنند. 🔺بر اساس پیش‌بینی محققان تا ۳۵ سال دیگر، بیش از ۲۴۰ میلیون نفر در چین دچار کم‌شنوایی متوسط ​تا کامل خواهند شد، که تقریباً دو برابر تعداد ثبت شده در سال ۱۳۹۴ است. 🗂منبع لیست خدمات 👨🏻‍💻 @Tech_AI_Services کانال تلگرامی 📱 @learn_Tech_AI #هوش_مصنوعی #خبر_هوش_مصنوعی #فعالیت_پژوهشی

✅ با اعلام رسمی لومر فعال متحد ترامپ؛ رضا پهلوی روز سه‌شنبه به اقامتگاه دونالد ترامپ میره. لیست خدمات 👨🏻‍💻 @Tech_AI_Services کانال تلگرامی 📱 @learn_Tech_AI #اعتراضات_سراسری #وطن #ایران_آزاد #ایران #وطنم

‼️#تکمیلی؛ مثل این که اینترنت بین الملل تو ایران درحال‌قطع‌شدنه؛ رفقای‌گل بشدت مواظب خودتون و خانواده‌هاتون باشید و درفراخوان‌ها شرکت کنید. لیست خدمات 👨🏻‍💻 @Tech_AI_Services کانال تلگرامی 📱 @learn_Tech_AI #ایران #ایران_آزاد #وطن #اعتراضات_سراسری

‼️#تکمیلی؛ مثل این که اینترنت بین الملل تو ایران درحال‌قطع‌شدنه؛ رفقای‌گل بشدت مواظب خودتون و خانواده‌هاتون باشید و درفراخوان‌ها شرکت کنید. لیست خدمات 👨🏻‍💻 @Tech_AI_Services کانال تلگرامی 📱 @learn_Tech_AI #ایران #ایران_آزاد #وطن #اعتراضات_سراسری

هر لحظه احتمال قطع کلی اینترنت وجود دارد دوستانی که VPN مطمئن میشناسند معرفی کنند تو کانال قرار بدیم امیدوارم این آخرین قطع اینترنت در ایران باشد لیست خدمات 👨🏻‍💻 @Tech_AI_Services کانال تلگرامی 📱 @learn_Tech_AI #ایران #ایران_آزاد #وطن #اعتراضات_سراسری

🔥 کشف آسیب‌پذیری امنیتی در سامانه‌های کنترل سنتز نوکلئیک اسید توسط محققان مایکروسافت با هوش مصنوعی 🚨تیم تحقیقاتی مایکروسافت با استفاده از هوش مصنوعی، یک آسیب‌پذیری موجود در سامانه‌های ایمنی‌زیستی که برای جلوگیری از سوءاستفاده از DNA سنتزی طراحی شده‌اند، کشف کرده است. 🔺این سامانه‌های غربالگری، برای توقف افراد از خرید توالی‌های ژنتیکی که می‌توان از آنها برای ایجاد سموم یا عوامل بیماری‌زای مرگ‌بار استفاده کرد، طراحی شده‌اند. اما اکنون پژوهشگران، راهی برای دور زدن این محافظ‌ها یافته‌اند که پیش از این برای مدافعان ناشناخته بود. 🔺دستاورد این تیم در مجله‌ی بسیار معتبر «ساینس» (Science) منتشر شده است. 🔺محققین بر الگوریتم‌های هوش مصنوعی زایا (Generative AI) که قادر به پیشنهاد اشکال و فرم‌های جدیدی از پروتئین‌ها هستند، متمرکز شدند. این نوع کاربرد هم اکنون در استارت‌آپ‌هایی که به دنبال یافتن داروهای جدید هستند و به خوبی توانسته‌اند سرمایه جذب کنند، مانند «Generate Biomedicines» و «Isomorphic Labs» (زیرمجموعه سابق گوگل) مورد استفاده است. 🔺مشکل اینجاست که چنین سامانه‌هایی به طور بالقوه «دوکاربردی» هستند. آنها می‌توانند از داده‌های خود هم برای تولید مولکول‌های مفید و هم تولید مولکول‌های مضر و آسیب‌رسان استفاده کنند. 🔺مایکروسافت در سال ۲۰۲۳ تحقیقات درباره پتانسیل دوکاربردی هوش مصنوعی آغاز کرد تا مشخص کند که آیا «طراحی پروتئین آسیب‌رسان با هوش مصنوعی» می‌تواند به تروریست‌ها برای تولید پروتئین‌های مضر کمک کند یا خیر. 🔺ساختار امنیتی که مایکروسافت به آن حمله کرد، فرآیندی است که به عنوان نرم‌افزار غربالگری ایمنی‌زیستی شناخته می‌شود. برای تولید یک پروتئین، پژوهشگران معمولاً نیاز دارند که یک توالی DNA متناظر را از یک فروشنده تجاری سفارش دهند، که سپس می‌توانند آن را در سلول قرار دهند. این فروشندگان از نرم‌افزار غربالگری استفاده می‌کنند تا سفارشات دریافتی را با سموم یا عوامل بیماری‌زای شناخته شده مقایسه کنند. هرگونه شباهت نزدیک، منجر به ایجاد هشدار اعلام خطر می‌شود. 🔺مایکروسافت برای طراحی حمله خود، از چندین مدل تولیدکننده پروتئین (از جمله مدل اختصاصی خود به نام EvoDiff) استفاده کرد تا سمومی مانند «ریسین» - سم موجود در دانه‌های کرچک - و پریون‌های عامل بیماری جنون گاوی را بازطراحی کند؛ البته ساختار آنها را به گونه‌ای تغییر داد که از نرم‌افزارهای غربالگری عبور کنند، اما پیش‌بینی می‌شد که عملکرد مرگبار خود را حفظ کنند. 🔺البته مایکروسافت کدهای مورد استفاده در این تحقیق و پروتئین‌های سمی مورد درخواست خود از هوش مصنوعی را منتشر نکرده است، با این حال، برخی از پروتئین‌های خطرناک مانند ریسین و پریون‌ها به خوبی شناخته شده‌اند. 🔺به نظر می‌رسد علاوه بر چک‌ لیست نظارتی که شرکت‌های تولید نوکلئیک‌اسیدها نیاز به بروزرسانی آن دارند، بایستی در هسته ابزارهای هوش مصنوعی مورد استفاده نیز کنترل‌هایی برای عدم امکان استفاده از هوش مصنوعی برای چنین مخاطراتی وجود داشته باشد. https://B2n.ir/pp6016 🗂 منبع 🗂 مقاله لیست خدمات 👨🏻‍💻 @Tech_AI_Services کانال تلگرامی 📱 @learn_Tech_AI #هوش_مصنوعی #خبر_هوش_مصنوعی #هوش_مصنوعی_در_پزشکی

لیست خدمات 👨🏻‍💻 @Tech_AI_Services کانال تلگرامی 📱 @learn_Tech_AI #math #هوش_مصنوعی #خبر_هوش_مصنوعی