👈 گوگل ابزار هوش مصنوعی Opal ( ساخت اپلیکیشن بدون کدنویسی )را در ١۶٠ کشور منتشر کرد 📊 گوگل تابستان امسال از ابزار هوش مصنوعی Opal رونمایی کرد که امکان ساخت اپلیکیشن بدون نیاز به دانش کدنویسی را فراهم می‌کند و اکنون در بیش از ١۶٠ کشور در دسترس است. این ابزار با سرویس‌هایی مانند Google Sheets، Drive، Cloud و BigQuery ارتباط برقرار می‌کند و کاربران می‌توانند تنها با توصیف نیاز خود اپلیکیشن‌های سفارشی بسازند. 📊 این ابزار می‌تواند اپلیکیشن‌های تحقیقاتی، ابزارهای تجزیه‌وتحلیل داده و جریان‌های کاری خودکار ایجاد کند و گوگل قصد دارد در آینده قالب‌های بیشتری به آن اضافه کرده و آن را با مدل جمینای ادغام کند‌. --------------------------------------------------------- 🧠 همراه ما باشید با درگاه تکنوپالایش: 📱🖥️ 💻 👉@Technopalayesh https://eitaa.com/technopalayesh

شبیه سازی تور شهری 👉 UrbanVerse سامانه‌ای نوآورانه است که صحنه‌های واقعی شهری را از ویدئوهای «تور شهری» به محیط‌های شبیه‌سازی تعاملی و آگاه از فیزیک تبدیل می‌کند و یادگیری مقیاس‌پذیر ربات‌ها را در فضاهای شهری با تعمیم‌پذیری به دنیای واقعی امکان‌پذیر می‌سازد. مقاله: https://arxiv.org/pdf/2510.15018 پروژه: https://urbanverseproject.github.io/ مخزن کد (Repo): به‌زودی اعلام می‌شود (TBA) --------------------------------------------------------- 🧠 همراه ما باشید با درگاه تکنوپالایش: 📱🖥️ 💻 👉@Technopalayesh https://eitaa.com/technopalayesh

چرا غول‌های فناوری، ابزارهای پیشرفته هوش مصنوعی را بصورت رایگان در اختیار میلیون‌ها کاربر هندی قرار می‌ده دهند؟ در حالی که کمپانی OpenAI، گوگل و حتی Perplexity یکی پس از دیگری اعلام کردند که پلان‌های ویژه و ارزان‌قیمت چت‌بات‌های هوش مصنوعی خود را یک سال به‌طور رایگان در اختیار کاربران هندی قرار می‌دهند، یک پرسش کلیدی ذهن کاربران دیگر کشورها را بخود مشغول کرده است؛ در پشت صحنه این سخاوت چه میگذرد؟ پاسخ روشن است؛ این یک استراتژی حساب‌شده برای تسلط بر آینده دیجیتال هند است. بازاری با بیش از ۹۰۰ میلیون کاربر اینترنت، ارزان‌ترین اینترنت جهان، و جمعیتی جوان که بخش عمده‌ای از زندگی، کار و ارتباطات خود را آنلاین انجام می‌دهد. با پاندل کردن ابزارهای هوش مصنوعی با بسته‌های اینترنت، شرکت‌ها به حجم عظیمی از داده واقعی و متنوع دسترسی پیدا می‌کنند؛ داده‌هایی که می‌تواند کیفیت نسل بعدی مدل‌های مولد را به‌طور چشمگیری ارتقا دهد. همان‌طور که تحلیلگران می‌گویند: «هدف این است که کاربران را قبل از آغاز مدل درآمدی، به استفاده از هوش مصنوعی وابسته کنند.» اما این روند نگرانی‌هایی نیز به همراه دارد: از حریم خصوصی و مالکیت داده گرفته تا نبود قوانین شفاف برای کنترل مدل‌های هوش مصنوعی. قانون جدید حفاظت از داده‌های شخصی هند هنوز اجرایی نشده و همین خلا قانونی، فضای بزرگی برای شرکت‌های جهانی ایجاد کرده است. با این حال، این رقابت شدید نشان از تبدیل شدن هند به میدان اصلی نبرد قدرت هوش مصنوعی دارد؛ میدانی که هر شرکت در صورت تبدیل تنها ۵٪ از کاربران رایگانش به مشترک، باز هم میلیون‌ها مشتری جدید جذب نموده است.

♥️🍃 آرامش باید از درون تو شروع شود هرگز آن‌ را در بیرون‌ جستجو نکن، زیرا همه آنها آرامش های مجازی هستند و برای مدت کوتاهی می توانند در زندگی تو تاثیر بگذارند.. --------------------------------------------------------- 🧠 همراه ما باشید با درگاه تکنوپالایش: 📱🖥️ 💻 👉@Technopalayesh https://eitaa.com/technopalayesh

بسم الله الرحمن الرحیم سلام صبحتون عالی امیدوارم امروز و هرروز دلتون پر از شادی باشه، خونه هاتون پر از عشق و سفره هاتون پر از برکت و زندگيتون سراسر آرامش و عمر و عاقبتتون بخیر باشه 🗓 امروز چهارشنبه ✅ ۲۱ آبان ۱۴۰۴ تقویم تاریخ ▫️مناسبت خاصی نداریم. حدیث روز ☀️ امام جعفر صادق(ع) 🍃 کسی که در نزد تو از دیگران بدگویی می‌کند (مسلّماً) نزد دیگران هم از تو بدگویی خواهد کرد! 📚 تحف‌العقول، ص ٣٢٩ --------------------------------------------------------- 🧠 همراه ما باشید با درگاه تکنوپالایش: 📱🖥️ 💻 👉@Technopalayesh https://eitaa.com/technopalayesh

تیم Build AI در Hugging Face بزرگترین مجموعه داده خودمحور (egocentric) که تاکنون جمع‌آوری شده را منتشر می‌کند. ۱۸ ترابایت (!) داده از کار دست در کارخانه های مختلف در دنیای واقعی. گنجینه‌ای ارزشمند برای آموزش مدل‌های رباتیک و تحقیقات هوش مصنوعی فیزیکی. منبع: https://huggingface.co/datasets/builddotai/Egocentric-10K --------------------------------------------------------- 🧠 همراه ما باشید با درگاه تکنوپالایش: 📱🖥️ 💻 👉@Technopalayesh https://eitaa.com/technopalayesh

⏩ML Model Catalog Discover, compare, and explore machine learning models for research and development 💠 توی سایت ‌Model Catalog می تونید مدل‌های مختلف هوش مصنوعی رو مشاهده و مقایسه کنید و باهاشون تمرین کنید  از مدل‌های کلاسیک مثل Linear Regression تا آخرین LLMها اینجا پیدا میشن  ⬇️⬇️ https://modelcatalog.vercel.app/هم --------------------------------------------------------- 🧠 همراه ما باشید با درگاه تکنوپالایش: 📱🖥️ 💻 👉@Technopalayesh https://eitaa.com/technopalayesh

♥️🍃 بایددرخودت،یک‌گوشه‌ای‌ازوجودت، آدمی‌ساخته‌باشی‌که‌درروزهای‌سخت، نیازی‌به‌پناه‌بردن‌به‌هیچ‌کجا وهیچ‌کس‌ جز معبودش نداشته‌باشد.

بسم الله الرحمن الرحیم ســــلام صبح شنبه تون بخیر در اولین روز هفته آرزو میکنم از خورشید مهربانی‌اش از دنیا تمام خوبی هایش و از خدا لطف بی کرانش نصیب لحظه هایتان باشد هفته‌تون سراسر پراز خیر و برکت 🗓 امروز شنبه ✅ ۲۴ آبان ۱۴۰۴ تقویم تاریخ ▫️روز کتاب، کتابخوانی و کتابدار ▫️روز بزرگداشت آیت الله علامه سید محمد حسین طباطبائی (۱۳۶۰ ه ش) حدیث روز امام‌علی(ع): هرکس که با کتاب‌ها آرامش یابد، راحتی و آسایش از او سلب نمی‌گردد. 📚 غررالحکم ص۲۳۳ --------------------------------------------------------- 🧠 همراه ما باشید با درگاه تکنوپالایش: 📱🖥️ 💻 👉@Technopalayesh https://eitaa.com/technopalayesh

با TOON آشنا شوید – زبان جدیدی برای صحبت‌کردن با مدل‌های زبانی (LLM) به‌صورت کارآمد. اگر JSON برای انسان‌ها ساخته شده، TOON (مخفف Token-Oriented Object Notation) برای ماشین‌هایی ساخته شده که با «توکن» فکر می‌کنند. و در دنیای هوش مصنوعی که هر توکن هزینه دارد – چه از نظر سرعت، چه محاسبات، و چه پول – این تفاوت مهم است. TOON چیست؟ یک قالب فشرده و قطعی برای داده‌های ساختارمند که نام کلیدهای تکراری را حذف می‌کند و اطلاعات را به‌صورت جدولی و ستونی نمایش می‌دهد؛ روشی که مدل‌های زبانی بتوانند آن را قابل اعتمادتر و ارزان‌تر پردازش کنند. به آن مثل یک «CSV برای استدلال» فکر کنید؛ تمیز، قابل پیش‌بینی و ساخته‌شده برای بهره‌وری در مصرف توکن. چرا TOON فوق‌العاده است؟ توکن‌–کارا: ۳۰ تا ۶۰ درصد کاهش در اندازهٔ پرامپت دوستِ LLMها: چیدمان ستونی و منظم که تشخیص الگو را برای مدل‌ها آسان‌تر می‌کند کم‌اصطکاک: از JSON تبدیل کن، در پرامپت استفاده کن، هر وقت لازم شد دوباره به JSON برگردان ترکیب‌پذیر: به‌زیبایی در داخل پایپلاین‌های RAG، سامانه‌های چندایجنتی و جریان‌های خودکار داده کار می‌کند با رشد پرامپت‌ها از «چت‌کردن با هوش مصنوعی» به ساخت پایپلاین‌های استدلالی، به قالب‌هایی نیاز داریم که فقط برای خواندن انسان‌ها نباشند، بلکه ماشین‌ها هم «بافت و زمینه» را بهتر درک کنند. TOON یادآوری می‌کند که نوآوری واقعی همیشه به معنی بزرگ‌تر کردن مدل‌ها نیست. گاهی باید لایهٔ نامرئی‌ای را از نو طراحی کنیم که همه چیز را به هم وصل می‌کند: یعنی ساختار خودِ اطلاعات. پرامپت‌های کوچک‌تر. استدلال سریع‌تر. ایجنت‌های هوشمندتر.

ابراز نگرانی اساتید دانشگاه امریکا در استفاده صد درصدی دانشجویان از هوش مصنوعی!!! --------------------------------------------------------- 🧠 همراه ما باشید با درگاه تکنوپالایش: 📱🖥️ 💻 👉@Technopalayesh https://eitaa.com/technopalayesh

مایکروسافت وارد فاز ساخت «اَبَرهوش انسان‌گرا» شد. مایکروسافت یک تیم جدید به نام MAI Superintelligence Team راه‌اندازی کرده تا روی نسل بعدی هوش مصنوعی و اَبَرهوش‌ها کار کند. رهبری این تیم با مصطفی سلیمان (هم‌بنیان‌گذار سابق DeepMind) است و مایکروسافت می‌گوید «پول زیادی» برای آن کنار گذاشته. سلیمان تأکید می‌کند که هدف ساخت یک اَبَرهوش کنترل‌پذیر و انسان‌گراست، نه یک هوش نامحدود و غیرقابل‌کنترل. 🔹 چرا مهم است؟ شرکت‌های بزرگ مثل متا، گوگل و Anthropic در حال رقابت شدید برای جذب پژوهشگران برتر هوش مصنوعی هستند. مایکروسافت هم علاوه بر همکاری با OpenAI، دارد منابع و مدل‌های دیگر را هم وارد بازی می‌کند تا وابستگی‌اش کم شود. 🔹 مایکروسافت دنبال چه نوع اَبَرهوشی است؟ نه یک سیستم همه‌فن‌حریف، بلکه مدل‌های تخصصی با توانایی فراتر از انسان در حوزه‌هایی مثل: پزشکی (تشخیص بیماری در حد متخصص طی ۲–۳ سال آینده) انرژی‌های تجدیدپذیر علم مواد و طراحی مولکول‌های جدید 🔹 هدف اصلی: هوش مصنوعی‌ای که واقعاً به انسان خدمت کند، امن باشد و مشکلات دنیای واقعی را حل کند. https://urli.info/1eATG --------------------------------------------------------- 🧠 همراه ما باشید با درگاه تکنوپالایش: 📱🖥️ 💻 👉@Technopalayesh https://eitaa.com/technopalayesh