Tensorflow(@CVision)
اخبار حوزه یادگیری عمیق و هوش مصنوعی مقالات و یافته های جدید یادگیری عمیق بینایی ماشین و پردازش تصویر TensorFlow, Keras, Deep Learning, Computer Vision سایت: http://class.vision 👨💻👩💻پشتیبان دوره ها: @classvision_support لینک گروه: @tf2keras
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Tensorflow(@CVision)
Канал Tensorflow(@CVision) (@cvision) у мовному сегменті Фарсі є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 15 122 підписників, посідаючи 8 257 місце в категорії Технології та додатки та 21 620 місце у регіоні Іран.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 15 122 підписників.
За останніми даними від 15 вересня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 32, а за останні 24 години на -1, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 19.23%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 7.57% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 908 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 145 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 14.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як مدل, مصنوعی, llm, استدلال, مغز.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“اخبار حوزه یادگیری عمیق و هوش مصنوعی
مقالات و یافته های جدید یادگیری عمیق
بینایی ماشین و پردازش تصویر
TensorFlow, Keras, Deep Learning, Computer Vision
سایت:
http://class.vision
👨💻👩💻پشتیبان دوره ها:
@classvision_support
لینک گروه:
@tf2kera...”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 16 вересня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
COUPON-8759A
👇 ثبتنام:
🔗 https://mktb.me/m6tt/
💻 کدهای دوره روی گیتهاب:
https://github.com/Alireza-Akhavan/agentic_ai
@agentic_llm quality را حتماً مشخص کنید؛ چون سطحهای کیفیت در نسخه 2.5 نسبت به نسل قبل تغییر کردهاند.
در مجموع GPT Image 2.5 یک انقلاب جدید نیست؛ بیشتر یک ارتقای جدی در سرعت، ثبات و کنترل ویرایش تصویر است. 🚀
🌀 @cvision 🌀from google import genai
client = genai.Client()
# Upload audio file via the Files API
audio_file = client.files.upload(file="path/to/audio.wav")
# Transcribe with speaker diarization and word timestamps
interaction = client.interactions.create(
model="gemini-3.5-transcribe",
input=[{
"type": "audio",
"uri": audio_file.uri,
"mime_type": audio_file.mime_type,
}],
generation_config={
"transcription_config": {
"language_codes": ["en-US"],
"custom_vocabulary": ["Gemini", "Transcribe"],
"mode": {
"type": "verbatim",
"diarization_mode": "speaker",
"timestamp_granularities": ["word"],
}
}
}
)
print(interaction.output_text)
Get your api keygemini-3.5-transcribe-live را از طریق Live API ارائه کرده که برای Voice Agentها، زیرنویس زنده و اپلیکیشنهای تعاملی طراحی شده و Latency زیر یک ثانیه را هدف قرار میدهد. نسخهی دیگر هم برای پردازش فایلهای ضبطشده، جلسات و تماسها در دسترس است. 🚀
از نظر بنچمارک هم اعداد جالباند؛ طبق دادهای که گوگل با استناد به Artificial Analysis منتشر کرده، میانگین WER حدود ۴٪ در حالت Streaming و ۲.۶٪ در حالت Non-streaming گزارش شده و زمان رسیدن به متن نهایی نسبت به Chirp 3 حدود ۷۰٪ بهبود داشته است. 📊
نکتهی مهمتر این است که گوگل Transcribe را صرفاً به چشم یک موتور STT نمیبیند. این مدل در بعضی تجربههای Gemini میتواند با Context صفحه و مدلهای دیگر ترکیب شود؛ یعنی فرمان صوتی در آینده فقط برای «تایپ با صدا» نیست و میتواند بخشی از رابط اصلی تعامل با AI Agentها باشد. 🤖🎤
فعلاً دسترسی توسعهدهندگان به Gemini 3.5 Transcribe از طریق Gemini API و Google AI Studio بهصورت Public Preview فراهم شده؛ این فناوری در Gemini روی macOS و قابلیت Rambler اندروید هم استفاده میشود و گوگل گفته پشتیبانی آن در Chrome نیز در راه است. 🧪🌐
بهنظر میرسد رقابت مدلهای صوتی حالا از «چه کسی دقیقتر صدا را متن میکند؟» عبور کرده و به سؤال بزرگتری رسیده: چه کسی بهتر میتواند منظور کاربر را از صدا بفهمد و آن را مستقیماً به عمل تبدیل کند؟ 👀IRANMAHER رو وارد کنید.
اگر مدتهاست دنبال یه فرصت برای یادگیری و شروع یک مهارت جدید هستید، این فرصت میتونه شروع خوبی باشه. ❤️
https://mktb.me/szs2//watch
با اضافه کردن این اسکیل قدرتمند، Agentهای هوش مصنوعی شما (مثل Claude Code و Codex) قابلیت تماشا و تحلیل جامع ویدیوها رو پیدا میکنن!
ویژگیهای کلیدی:
🎞 آنالیز فریمبهفریم: درک دقیق و بصری از اتفاقات داخل تصویر.
🗣 تشخیص هوشمند گفتار: فهم کامل دیالوگها و صدای روی ویدیو.
⚡️ راهاندازی تمامخودکار: بدون درگیری با مراحل نصب؛ فقط فایل رو به Agent خودتون بدید تا خودش پیشنیازها رو بررسی کنه و تمام ابزارهای لازم رو نصب و اجرا کنه.Neo4jVector`، پارامتر `database رو ست نکرده بودم! یعنی داشت به دیتابیس پیشفرض Neo4j وصل میشد، نه به دیتابیسی که واقعاً داده توش بود. همهی اون رفتارهای عجیب (نتیجهی خالی، جوابهای نامرتبط) از همین یه پارامتر جامونده بود.
البته Fable واقعا گرونه، و به درد همین مواقع میخوره...