💠 جنگ شناختی وارد «میدان مغز» می‌شود؛ از عملیات اطلاعاتی تا رقابت نورواستراتژیک 🔹 مؤسسه مطالعات استراتژیک ملی آمریکا (INSS) در مقاله‌ای به قلم «جیمز جوردانو» و «رابرت اشمیدل»، از ظهور یک حوزه جدید در رقابت راهبردی با عنوان «رقابت نورواستراتژیک» سخن می‌گوید؛ حوزه‌ای که در آن مغز انسان نه صرفاً مخاطب عملیات شناختی، بلکه به‌تدریج به «میدان نبرد» تبدیل می‌شود. ▫️ نویسندگان استدلال می‌کنند که تمام اشکال قدرت ــ از دیپلماسی و تحریم اقتصادی تا عملیات نظامی و عملیات اطلاعاتی ــ در نهایت از طریق دستگاه عصبی انسان بر ادراک، قضاوت، احساس و رفتار اثر می‌گذارند. از این منظر، مغز «میانجی» نهایی تمام اشکال همکاری، رقابت و منازعه انسانی است. ▫️ علوم اعصاب نشان داده‌اند که شبکه‌هایی مانند «شبکه برجستگی» (Salience Network)، «شبکه حالت پیش‌فرض» (Default Mode Network)، شبکه‌های کنترل اجرایی و ساختارهای لیمبیک، در تشخیص تهدید، شکل‌دهی هویت و روایت، حافظه، تنظیم هیجان، قضاوت و تصمیم‌گیری نقش دارند. نویسندگان معتقدند شناخت این سازوکارها می‌تواند امکان شناسایی نقاط آسیب‌پذیر شناختی را افزایش دهد. ▫️ مقاله با تکیه بر نظریه «پردازش پیش‌بینانه» (Predictive Processing) توضیح می‌دهد که مغز اطلاعات جدید را در خلأ پردازش نمی‌کند؛ بلکه آن را با باورها، تجربه‌های قبلی، انتظارات، هیجانات و چارچوب‌های فرهنگی مقایسه می‌کند. بنابراین اطلاعات همسو با پیش‌فرض‌ها آسان‌تر پذیرفته و اطلاعات ناسازگار ممکن است حتی در صورت صحت، پس زده شوند. ▫️ نویسندگان این سازوکار را در قالب توسعه‌ای از چرخه تصمیم‌گیری OODA، با عنوان «B-OODA-C» صورت‌بندی می‌کنند: سوگیری‌ها (Biases)، مشاهده (Observation)، جهت‌یابی (Orientation)، تصمیم (Decision)، اقدام (Action) و پیامدها (Consequences). در این مدل، پیامد اقدامات نیز دوباره بر سوگیری‌ها و تصمیم‌های آینده اثر می‌گذارد. ▫️ بر اساس این تحلیل، عملیات شناختی امروز عمدتاً به‌صورت غیرمستقیم عمل می‌کنند: رسانه‌های دیجیتال، شبکه‌های اجتماعی، سامانه‌های توصیه‌گر الگوریتمی، پلتفرم‌های خبری، سرگرمی و ارتباطات میان‌فردی، ورودی‌های محیطی را تغییر می‌دهند تا در نهایت بر پردازش عصبی و رفتار اثر بگذارند. ▫️ در مرحله بعد، فناوری‌هایی مانند fMRI، fNIR، MEG و qEEG امکان مشاهده دقیق‌تر فعالیت مغزی را فراهم کرده‌اند. همچنین رابط‌های مغز و رایانه (BCI) و روش‌های «رمزگشایی عصبی» در حال توسعه قابلیت‌هایی برای شناسایی ارتباط میان فعالیت‌های عصبی و مؤلفه‌هایی مانند توجه، ادراک، قصد، وضعیت هیجانی و تصمیم‌گیری هستند. ▫️ نقطه عطف مهم‌تر، همگرایی علوم اعصاب با «کلان‌داده» و هوش مصنوعی است. نویسندگان از مفهومی با عنوان «تحلیل عصبی جمعیت» (Population Neuroanalytics) سخن می‌گویند؛ رویکردی که با ترکیب داده‌های زیستی، روان‌شناختی، اجتماعی، فرهنگی، اقتصادی و اطلاعاتی، به دنبال کشف الگوهای رفتاری و شناختی در مقیاس جمعیت است. ▫️ گام بعدی، «مدل‌سازی شناختی مصنوعی» است؛ استفاده از علوم اعصاب محاسباتی، مدل‌سازی عامل‌محور، یادگیری ماشین و فناوری «دوقلوی دیجیتال» برای ساخت بازنمایی‌های محاسباتی از افراد، سازمان‌ها و جمعیت‌ها. این مدل‌ها قرار نیست مغز واقعی را بازسازی کنند، بلکه می‌توانند بر اساس متغیرهای شناخته‌شده، گرایش‌های شناختی و رفتاری و سناریوهای احتمالی آینده را شبیه‌سازی کنند. ▫️ از نگاه مقاله، چنین مدل‌هایی می‌توانند برای شناسایی «تنش‌های اجتماعی نوظهور، کاهش اعتماد نهادی، مسیرهای افراطی‌شدن، سرایت اطلاعاتی، شاخص‌های گسست اجتماعی، عوامل تاب‌آوری شناختی، آسیب‌پذیری‌های تصمیم‌گیری و واکنش‌های رفتاری به بحران‌ها» به کار گرفته شوند. ▫️ نویسندگان نتیجه می‌گیرند که این تحول می‌تواند عملیات شناختی را از «اقناع انبوه» به سمت «اثرگذاری دقیق» سوق دهد؛ یعنی به جای ارسال یک پیام عمومی برای میلیون‌ها نفر، بتوان الگوهای شناختی و رفتاری گروه‌ها یا اهداف مشخص را شناسایی و پیام‌ها و مداخلات را متناسب با آنها تنظیم کرد. 🔺در مدل سنتی عملیات اطلاعاتی، هدف عمدتاً تولید و توزیع پیام بود. اما الگوی مورد بحث INSS، یک گام جلوتر می‌رود: ابتدا ساختارهای شناختی و رفتاری هدف از طریق داده شناسایی می‌شوند؛ سپس AI الگوها و آسیب‌پذیری‌ها را استخراج می‌کند؛ و در نهایت محیط اطلاعاتی به گونه‌ای تنظیم می‌شود که احتمال تغییر ادراک، نگرش یا رفتار افزایش یابد. 🏷 پیوست گزارش 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 ۲۵۰ سال پیش هم انگار هوش مصنوعی داشتیم!!! 😐 🔷 چندین ابزار پرکاربرد تشخیص متون تولیدشده توسط هوش مصنوعی اخیراً متن اعلامیه استقلال ایالات متحده در سال ۱۷۷۶ را با احتمال بسیار بالا «تولیدشده توسط هوش مصنوعی» تشخیص داده‌اند؛ به‌طوری که برخی از این ابزارها احتمال بالای ۹۵٪ را به آن اختصاص داده‌اند. این موضوع نگرانی‌های فزاینده‌ای را درباره قابلیت اطمینان این سامانه‌های تشخیص به وجود آورده است. 🔷 این پدیده در شبکه‌های اجتماعی و محافل فناوری به موضوعی بحث‌برانگیز و وایرال تبدیل شده است. کارشناسان اشاره می‌کنند که عبارات رسمی، ساختارهای متقارن جمله‌ها و سبک بسیار الگومند و حقوقی متن این سند، اغلب شباهت زیادی به همان «امضای آماری» دارند که این ابزارها معمولاً با خروجی مدل‌های زبانی بزرگ مدرن مرتبط می‌دانند. 🔷 پژوهشگران و متخصصان آموزش هشدار داده‌اند که این ابزارها اغلب اسناد تاریخی، متون ترجمه‌شده و نوشته‌های دانشگاهیِ ویرایش‌شده و polished (شُسته رُفته) را به‌اشتباه به‌عنوان متن تولیدشده توسط هوش مصنوعی طبقه‌بندی می‌کنند. این مسئله بحث گسترده‌تری را درباره این موضوع به راه انداخته است که آیا ابزارهای تشخیص محتوای هوش مصنوعی واقعاً برای ارزیابی‌های جدی، به‌ویژه در مدارس و محیط‌های حرفه‌ای، مناسب هستند یا نه؛ چراکه احتمال تشخیص‌های مثبت کاذب در آن‌ها قابل توجه است. 😁 اینو برای اساتید تون بفرستین که میگن چرا تکلیف یا مقاله ت رو هوش مصنوعی برات نوشته! بگید انقدر بی نقص می نویسم، این جوریه!!! #هوش_مصنوعی #آموزش #ابزارها 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 فیلم ۹۰ دقیقه ای Hell Grind: کاملا ساخته شده با هوش مصنوعی! 🔷 شاید باورتون نشه ولی یه تیم ۱۵ نفره ۱۱۵ هزار خروجی با هوش مصنوعی درست کرده و یه فیلم ۹۰ دقیقه ای ساخته! 🤯 🔷 هیگزفیلد هم همه ویدیوها، پرامپت ها، و تصاویر رفرنس رو Open Source کرده و همه می تونن ببینند و دانلود کنند. 🔶 پس وقتی یکی تونسته ۱ ساعت و نیم فیلم بده بیرون با Character Consistency (ثبات شخصیت)، همه می تونن! البته بگم خودشون نگفتن ولی این پروژه ۱۰ تا ۵۰ هزار دلار حدس می زنم خرج برداشته باشه و این که مهارت و پشتکار بالایی می خواد! 📖 این فیلم و سایر مشخصات و متعلقات آن را اینجا مشاهده کنید. #هوش_مصنوعی #آخرین_اخبار_تکنولوژی #ابزارها 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 هوش طبیعی و عظمت آن! 🔷 محققان توانسته اند تنها یک میلی متر مکعب از مغز انسان را دیجیتالی کنند! فایل حاصله آن ۱.۴ پتابایت (۱۴۰۰ ترابایت) بوده و حدود ۵۷ هزار نورون و ۱۵۰ میلیون اتصال را شامل می شود! دقت کنید که دانشمندان می گویند مغز انسان ۸۶ میلیارد نورون دارد!!! ✍️ طبق گفته سم آلتمن، بچه هایی که از الان به بعد به دنیا می آیند، هیچگاه به باهوشی هوش مصنوعی نخواهند بود!! 🔶 شاید بپرسین ما که ذهن خودمون اینقدر از علم جلوتره چطور AI از ما باهوش تره!؟ چون مثلا همین یک میلی متر مکعب، بهره وری ۱۰۰ درصد داره برخلاف ذهن انسان که بطور طبیعی مدام پرش های ذهنی داره و یا دچار فراموشی میشه! اگر راهکاری اساسی برای تعامل خود و فرزندان تون با AI نداشته باشید، از این هم اوضاع بدتر میشه!! و این راهکار به هیچ عنوان به معنای محدودیت نیست! شاید کمی شامل اون بشه، اما مساوی اون نیست!!! #هوش_مصنوعی #آخرین_اخبار_تکنولوژی 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 مدارس: در خطر انقراض!!! 🔷 دقت کنید که نحوه آموزش و پرورش در ۱۰-۲۰ سال آینده ۱۸۰ درجه تغییر پیدا خواهد کرد و همین الان نیز در خیلی از کشورهای اروپایی، بعضی از ایالات آمریکا، و چین و ژاپن عوض شده!! و اگر ما یه تغییر رویکرد اساسی ندیم، کشور از رقابت علمی جهانی عقب می مونه!!! 🔷 وقتی شما بتونین جواب همه سوالات تون رو با یه «گوگل ذهنی» انجام بدین... پس برین مدرسه و یکی بره جلوی تخته ۲ ساعت حرف بزنه، دیگه پاسخگوی نیازهای ما در عصر کنونی نیست!! 🔶 باید نیازسنجی عصر AI صورت بگیره، تعداد زیادی از دروس انسانی منسوخ بشن (چون عملا فقط اطلاعات عمومی هستن!) و نحوه آموزش و ارزیابی متحول بشه! البته این تحول به معنای حذف نیست! اگه فرآیند آموزش متوقف بشه، که دیگه نخبه پروری نخواهیم داشت و توانایی ذهنی مون از همین هم ضعیف تر میشه! این بلا الان سر چین هم اومده!! در ۱-۲ سال اخیر، مهاجرت پذیری شون رو خیلی بالا بردن تا نخبه های سایر کشورها رو جذب کنند! 📖 یکی از نقاط ضعفی که خیلی مشاهده کردم وجود داره در بعضی از کشورها (از جمله خودمون) اینکه هنوز تفاوت AI Development و AI Application رو خیلی ها متوجه نشدن! توسعه هوش مصنوعی (تحصیل آکادمیک) و کاربرد درست هوش مصنوعی (تجربه آموزی ابزارها و تسلط بر دانش صرفاً ضروری آن) دو مسئله جدا هستند... مورد اول زیرساخت بسیار بالایی می خواد و فقط بدرد تون می خوره اگه تبحر بالایی در ریاضیات دارید! مورد دوم دیگه انتخاب نیست! یا یاد می گیرین یا از کار بیکار می شید!!! #هوش_مصنوعی #تجربه_نگار #آموزش 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 عربستان؛ از توسعه هوش مصنوعی تا تلاش برای نقش‌آفرینی در حکمرانی آن 🔹 منبع: گزارش DigitalShield به قلم Antonio Bustos، از راه‌اندازی «چارچوب ملی مدیریت ریسک هوش مصنوعی» توسط سازمان داده و هوش مصنوعی عربستان سعودی (SDAIA) خبر می‌دهد؛ اقدامی که در چارچوب برنامه تحول فناوری و اقتصادی Vision 2030 ریاض تعریف شده است. ▫️ این چارچوب یک روش‌شناسی ملی و یکپارچه برای مدیریت ریسک سامانه‌های هوش مصنوعی ارائه می‌کند؛ از تعیین زمینه و دامنه کاربرد سیستم گرفته تا شناسایی، ارزیابی و اولویت‌بندی ریسک‌ها، اجرای اقدامات کنترلی و پایش و بازبینی مستمر. ▫️ یکی از اجزای اصلی چارچوب، ماتریسی برای ارزیابی ریسک است که احتمال وقوع یک ریسک را در کنار شدت پیامد آن قرار می‌دهد تا سازمان‌های مختلف بتوانند با معیارهایی مشترک درباره نحوه مواجهه با ریسک‌های هوش مصنوعی تصمیم بگیرند. ▫️ ریاض همچنین تلاش دارد سازوکارهای سنتی حکمرانی فناوری را با ویژگی‌های خاص هوش مصنوعی تطبیق دهد؛ به‌گونه‌ای که توسعه سریع این فناوری با سازوکارهای نظارتی و حفاظتی همراه شود. ▫️ این چارچوب جایگاه SDAIA را به‌عنوان مرجع ملی عربستان در حوزه داده و هوش مصنوعی تقویت می‌کند و قرار است برای سازمان‌هایی با سطوح مختلف بلوغ دیجیتال قابل استفاده باشد. ▫️ این اقدام بخشی از راهبرد بزرگ‌تر Vision 2030 برای توسعه اقتصاد دیجیتال، ایجاد صنایع جدید و کاهش وابستگی اقتصاد عربستان به درآمدهای سنتی است. ریاض هم‌زمان روی توسعه زیرساخت‌های فناوری، توانمندی‌های بومی و همکاری‌های بین‌المللی سرمایه‌گذاری می‌کند. 🔺راه‌اندازی یک چارچوب ملی مدیریت ریسک، در سطح فنی به معنای ایجاد زبان مشترک برای ارزیابی سامانه‌های هوش مصنوعی است؛ اما در سطح راهبردی، هر کشوری که بتواند استانداردهای ارزیابی، الزامات سازمانی و معیارهای پذیرش ریسک را نهادینه کند، در آینده می‌تواند در شکل‌دهی به قواعد بازار و حکمرانی هوش مصنوعی نیز نقش بیشتری داشته باشد. از سوی دیگر، برگزاری چهارمین مجمع جهانی یونسکو درباره اخلاق هوش مصنوعی در ریاض، از ۱۴ تا ۱۷ سپتامبر، این روند را از سطح داخلی به عرصه بین‌المللی متصل می‌کند. حضور سیاست‌گذاران، متخصصان فناوری، سازمان‌های بین‌المللی و مدیران شرکت‌های جهانی، برای عربستان فرصتی ایجاد می‌کند تا توسعه زیرساخت و سرمایه‌گذاری AI را با دیپلماسی استاندارد و حکمرانی فناوری پیوند بزند. 🏷 پیوست خبری-تحلیلی 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 اسرائیل، آموزش را به آزمایشگاه ملی هوش مصنوعی تبدیل می‌کند 🔹 منبع: The Jerusalem Post در گزارشی از برنامه Project 720 اسرائیل برای ادغام گسترده هوش مصنوعی در نظام آموزشی خبر داده است. این پروژه با مشارکت بازیگران بزرگی مانند Microsoft، Google و Amazon اجرا می‌شود و وزارت آموزش اسرائیل تأکید کرده است که شرکت‌های مشارکت‌کننده باید الزامات سخت‌گیرانه امنیت اطلاعات و حفاظت از حریم خصوصی را رعایت کنند. ▫️ پروژه در قالب یک Regulatory Sandbox یا «محیط آزمون مقرراتی» اجرا می‌شود؛ مدلی که به فناوری‌ها اجازه آزمایش و توسعه سریع می‌دهد، در حالی که چارچوب‌های ایمنی و نظارتی حفظ می‌شوند. ▫️ این طرح در سال تحصیلی ۲۰۲۵ به‌صورت آزمایشی در ۲۸ مدرسه اجرا شد و در مرحله بعد به ۱۸۰ مدرسه گسترش می‌یابد؛ همچنین ۳۰۰ مدرسه دیگر برای مشارکت ابراز علاقه کرده‌اند. ▫️ برخلاف ابزارهای سنتی AI که صرفاً یک وظیفه آموزشی مشخص را انجام می‌دهند، Project 720 به دنبال ساخت یک سامانه شخصی‌سازی‌شده و مقیاس‌پذیر است که بتواند تجربه آموزشی هر دانش‌آموز را متناسب با توانایی‌ها و ضعف‌های او تنظیم کند. ▫️ معماری سیستم ترکیبی از Agentic AI و یک لایه مرکزی است: عامل‌های هوش مصنوعی وظایفی مانند پایش پیشرفت، ثبت حضور و به‌روزرسانی اهداف دانش‌آموزان را انجام می‌دهند و لایه مرکزی با تجمیع داده‌ها، برای هر دانش‌آموز برنامه بلندمدت ایجاد می‌کند. سیستم می‌تواند محتوا، سرعت و مسیر یادگیری را در لحظه تغییر دهد. ▫️ این پلتفرم قرار است به دو زبان عبری و عربی در دسترس باشد و در سال تحصیلی ۲۰۲۶–۲۰۲۷ برای شناخت نیازهای متفاوت جوامع مختلف اسرائیل توسعه یابد؛ از جمله مدارس عرب، بدوی، حریدی، صهیونیسم دینی و مدارس عمومی. ▫️ زیرساخت پروژه عمدتاً Cloud-based است، اما برای مواقع اختلال ارتباطی یا خرابی سخت‌افزار، امکان انجام بخشی از فعالیت‌ها به‌صورت محلی نیز پیش‌بینی شده است. 🔺در این مدل، AI فقط محتوای آموزشی تولید نمی‌کند. داده‌های مربوط به حضور، عملکرد، اهداف، نقاط قوت و ضعف دانش‌آموز را به‌صورت مستمر دریافت می‌کند و بر اساس آن، درباره محتوا، سرعت و مسیر یادگیری پیشنهاد یا تصمیم ایجاد می‌کند. در نتیجه، مدرسه به یک محیط تولید داده تبدیل می‌شود و «پروفایل آموزشی» دانش‌آموز به یک دارایی الگوریتمی تبدیل خواهد شد. از منظر فناوری شناختی، اهمیت این تحول در اینجاست: اگر الگوریتم بتواند مسیر یادگیری را شخصی‌سازی کند، عملاً بخشی از فرایند شکل‌گیری توجه، عادت، انگیزه و انتخاب‌های آموزشی را نیز در اختیار می‌گیرد. این الزاماً به معنای سوءاستفاده نیست؛ اما نشان می‌دهد که مرز میان «فناوری آموزشی» و «فناوری مداخله در فرایند شناخت» در حال باریک‌تر شدن است. نکته راهبردی دیگر، استفاده هم‌زمان از Agentic AI و داده‌های تجمیعی بلندمدت است. عامل هوشمند وظایف روزمره را انجام می‌دهد، اما لایه مرکزی می‌تواند تصویر طولی از وضعیت دانش‌آموز بسازد. این یعنی ارزش سیستم صرفاً در مدل زبانی یا الگوریتم منفرد نیست؛ بلکه در انباشت و تفسیر مستمر داده‌های رفتاری و آموزشی شکل می‌گیرد. 🏷 پیوست خبری-تحلیلی 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 بالاخره کلاد بهتره یا چت جی پی تی؟! 🤔 ببینیم ایشون چی میگن... 🔷 چند روز پیش ۲ تا از ۳ تا اشتراک مکس ۲۰۰ دلاری کلاد م رو لغو کردم و رفتم برنامه های مشابه چت جی پی تی رو ثبت نام کردم! چون می خواستم Astra رو یه امتحانی بکنم! امتیازات و دمو هاشو دیده بودم و به تیمم هم گفتم خیلی از کارها مونو دیگه با Astra می بریم جلو... و درسته که Astra خیلی توانمند و سریعه، بعد از چند روز مقایسه ش با Fable 5.1 باید بگم که هرچند Astra روی کاغذ مدل بهتریه، یه مقایسه واقعی در مورد خیلی بیشتر از این چیزاس! 🔶 این امتیازات که میان بیرون برای چیزهای قابل سنجش هست! بنا به تجربه من، بیشتر کارهای دانشی (حالا هرچی که میخواد باشه!) چیزای قابل سنجشی نیستن! مثلا تا حالا امتیازی برای سنجش کیفیت مهارت نگارش یک مدل ندیدم! یا مثلاً سلیقه در طراحی!! یا حتی قضاوت درست برای تعیین استراتژی بیزینس! 🔷 به نظر من، Astra یه دستیار خیلی باهوش و توانمنده... عملاً هر وظیفه ای که بهش محول کنی رو دقیقا مطابق خواسته ت انجام میده... وظایف ساده هم نه! وظایف سخت!! اما Fable 5.1 بیشتر مثه یه همکار یا شریک می مونه! تفکر انتقادی ش خیلی بهتره! از رویکرد جامع و سنجیده تری استفاده می کنه! و احتمال اینکه بهت نقاط ضعف ت رو بگه و وقفه بندازه در اجرای دستور شما (چون شاید مثلا ایرادی دیده) خیلی بیشتره! آره، یه خورده پیچیدگی ش بیشتره... انگار داره برات کلاس می ذاره که ببین من چقدر باهوشم!!! ولی اونم چاره ش یه سیستم پرامپت (یا اسکیل) هست! اما خلاصه اینکه هر دو شون مدل های خوبی هستند و باید کنار هم استفاده بشن!

💢 #تجربه_نگار این موضوعی که ایشون گفتن رو من خودم دست اول تجربه کردم... مهارت تفکر کلاد بیشتره، اینکه دوست داره کار شما رو دقیقا مطابق دستور شما انجام بده و به همین دلیل برای کارهای تیمی و سازمانی و ارگانی خیلی بهتره! جالب اینجاس که Astra فقط روز اول انتشار خیلی خوب عمل کرد... بعدش انقدر یه دفعه ای بد شد که مردم و همه کاربران به حرف در اومده بودن و از خجالت تیم Open AI در اومدن با کامنت ها و توئیت هاشون در اینترنت!!! تا اینجا که یکی از مهندسان شون اومد معذرت خواهی کرد و یه ریست هفتگی رایگان به همه داد و گفت داریم تلاش می کنیم مشکلات برطرف بشه! البته بگم ما اینجا دو مدل تاپ Anthropic و Chat GPT رو بررسی کردیم (اشتراک های ۱۰۰ یا ۲۰۰ دلاری)! در اشتراک ۲۰ دلاری، Claude Fable 5.1 که اصلا در دسترس نیست! و GPT 6 Astra هم چون هربار که بخواهید استفاده کنید اشتراک ۵ ساعته ش در ۱۰ دقیقه فوقش تموم میشه و این وقفه های بین ش عملا ذوق و توانایی مدل رو خفه می کنه! #هوش_مصنوعی #آخرین_اخبار_تکنولوژی #ابزارها #آموزش 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 معلوم شده نیروهای حوثی یمن از کلاد کد برای وایب کدینگ نرم افزار موشکی استفاده کردن!!! #آخرین_اخبار_تکنولوژی #هوش_مصنوعی