دیتایاد | هوش مصنوعی و علم داده

🚀 تسلا و سامسونگ؛ یک قرارداد پشت‌صحنه برای آینده AI

تسلا با سامسونگ یه قرارداد ۱۶.۵ میلیارد دلاری بسته تا نسل جدید چیپ‌های AI6 رو توی کارخانه تازه سامسونگ در تگزاس تولید کنه. این چیپ‌ها قراره قلب تپنده سیستم خودران Full-Self-Driving، ربات Optimus و حتی سرورهای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی باشن 🧠.

جالبه بدونید، توی زمانی که همه مشغول استفاده از هوش مصنوعی هستن و در موردش حرف می‌زنن، سامسونگ داره توی پشت صحنه بی‌سروصدا زیرساخت سخت‌افزاری آینده رو می‌سازه.

📊 چرا این قرارداد خاصه؟

1. همه‌کاره بودن AI6 – یه چیپ برای ماشین، ربات و دیتاسنتر! این یعنی ساده‌سازی تولید و کاهش هزینه‌ها.


2. ساخت داخل آمریکا – تولید توی تگزاس، امنیت زنجیره تأمین رو بالا می‌بره و با سیاست‌های حمایت از تولید داخلی جور درمیاد.


3. رکورد سامسونگ – بزرگ‌ترین قرارداد تأمین تاریخ سامسونگه و سالانه میلیاردها دلار درآمد میاره.


4. تغییر مسیر تسلا – بعد از توقف پروژه Dojo، تسلا تمرکزش رو گذاشته روی چیپ‌های بهینه برای استنتاج (Inference) تا پردازش سریع و بلادرنگ داشته باشه.

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

دوست دارید درباره روش «پس‌انتشار خطا» هم توضیح بدیم؟📚
با ری‌اکشن هاتون بهمون نشون بدید 🫶 و پست رو برای دوستان علاقه‌مند‌ تون ارسال کنید ❤️

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🧠 اولین جرقه شبکه‌های عصبی از کجا خورد؟

قبل از اینکه هوش مصنوعی بتونه چت کنه، تصویر بسازه یا زبان ترجمه کنه، همه‌چیز از یک ایده ساده شروع شد: «کامپیوتر هم می‌تونه مثل مغز یاد بگیره.» این ایده رو سال ۱۹۵۸ «فرانک روزنبلات» مطرح کرد و اسمش رو گذاشت پرسیپترون.🤖

🔍 فکر پشتش چی بود؟📚

روزنبلات از نورون‌های مغز الهام گرفت. هر نورون ورودی‌ها رو می‌گیره، به هرکدوم اهمیت (وزن) می‌ده، جمعشون رو می‌سنجه، و اگه از یک حد بگذره، فعال میشه. پرسیپترون دقیقا همین کار رو به شکل ریاضی انجام می‌داد.

💻 روی چه کامپیوتری زنده شد؟

مدل اولیه روی یک IBM 704 اجرا شد — مین‌فریمی که ۳۲ کیلوبایت حافظه داشت و یک اتاق رو پر می‌کرد. حتی نسخه سخت‌افزاری مکانیکی هم ساختند که با یک دوربین، حروف الفبا رو تشخیص می‌داد.

⚠️ مشکلش چی بود؟

پرسیپترون فقط الگوهای خطی رو یاد می‌گرفت. همین باعث شد چند سال بعد تحقیقات شبکه عصبی کُند بشه، تا اینکه با کشف روش «پس‌انتشار خطا» در دهه ۸۰ دوباره قدرت گرفت.🚀

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

💡 زندگی انقدر کوتاهه که وقت نمی‌کنی برای هر کاری یه زبان جدا یاد بگیری!

🐍 یکی از بزرگ‌ترین مزیت‌های پایتون اینه که از تحلیل داده و یادگیری ماشین گرفته تا پردازش زبان، دیتابیس و وب‌اسکرپینگ رو با همین یک زبان انجام میدی.

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

میخوایم یه فرصت ویژه بهت معرفی کنیم.

همیشه موقع خرید یه دوره آموزشی جدید، این دغدغه رو داری که شاید هزینه کنی و هیچوقت به دردت نخوره؟  مثلا سر فصل ها، فضای دوره و نحوه تدریس اون چیزی نباشه که فکر میکنی.

۱۴ روز ضمانت بازگشت وجه
اما مسیر تخصص در هوش مصنوعی و علم داده، با دیتایاد، این دغدغه و مشکل رو نداره. اگه تا ۱۴ روز از دوره ناراضی بودید، پولتون رو تمام و کامل بهتون برمیگردونیم.

اگه نمیدونی از کجا باید شروع کنی و نیاز به راهنمایی داری از مشاوره رایگان ما استفاده کن. یا مستقیم باهامون تماس بگیر.

☎️ تلفن تماس : 09905501998
📞  درخواست مشاوره رایگان

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

اوپن‌ای‌آی: با GPT-5 قراره همه اسم‌های گیج‌کننده رو حذف کنیم (مثل 4o، o4، 4.1 و …)

همچنین اوپن‌ای‌آی: خب حالا می‌خوای حالت think باشه یا thinking-think یا think-mode؟ 😂

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🚀 هوش مصنوعی داخل PDF؟ واقعاً شدنیه!

فکرشو بکن… یه فایل PDF رو باز می‌کنی و همون‌جا یه مدل زبانی بزرگ شروع می‌کنه به جواب دادن!
پروژه‌ی llm.pdf این ایده‌ی عجیب رو عملی کرده. با استفاده از Emscripten، هسته‌ی llama.cpp رو به asm.js تبدیل کرده و کل مدل رو به‌صورت base64 داخل PDF جاسازی کرده. یعنی PDF نه‌تنها متن نشون می‌ده، بلکه خودش یه برنامه‌ی کامل هوش مصنوعیه! 🧠

💡 چطور کار می‌کنه؟

مدل‌های quantized (فرمت GGUF) مثل TinyStories یا Pythia رو با اسکریپت generatePDF.py می‌ذاره داخل PDF.

روی مدل ۱۳۵M پارامتری، فقط حدود ۵ ثانیه طول می‌کشه تا هر توکن رو بسازه.

همه‌چیز آفلاین و بدون نصب هیچ برنامه‌ای اجرا می‌شه.

🔗 ریپازیتوری llm.pdf
📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

تمام این ویدیوها با استفاده از Grok و قابلیت خلاقانه‌ی Grok Imagine ساخته شدن 🎬✨

این چند روزه قابلیت Grok Imagine داخل فضای مجازی مخصوصا X خیلی سر و صدا بپا کرده! 🦾🚀
اما واقعا جزئیات تصاویرش چشمگیر و محشره! 🤯

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / @datayad

🚀 مدل Grok 4 از GPT-5 خیلی سریعتره!

توی این ویدیو، یک معادله ساده رو به دو مدل Grok 4 و GPT-5 دادن.
نتیجه؟ Grok 4 جواب رو تقریباً آنی داد، ولی GPT-5 حدود ۴ ثانیه «فکر» کرد قبل از اینکه پاسخ رو نشون بده.
اما آیا این یعنی Grok 4 واقعاً سریع‌تره؟ 🤔

🔍 چرا این مقایسه دقیق نیست؟

مکث ۴ ثانیه‌ای GPT-5 لزوماً به معنی کندی محاسبات نیست؛ این می‌تونه ناشی از فرایند استدلال مدل (Reasoning) طراحی رابط کاربری، نمایش زنده‌ی فرآیند فکر کردن یا تنظیمات داخلی مدل باشه.⚙️
برای مقایسه واقعی LLMها باید:

1. شرایط یکسان سخت‌افزاری و شبکه‌ای داشته باشیم.⚖️

2. معیارهای فنی مثل زمان تا اولین توکن (TTFT) و سرعت تولید توکن رو اندازه بگیریم.⚡

3. آزمون‌های متنوع روی دسته‌بندی‌های مختلف (ریاضی، زبان، منطق، کدنویسی و ...) انجام بدیم.🦾📚

4. نمونه‌های متعدد رو آزمایش و میانگین‌گیری کنیم.📚

5. هم دقت و هم سرعت رو در نظر بگیریم، نه فقط یکی.⚡🧠

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

💥دوره جامع نخبگان پایتون:

شرایط پرداخت اقساط + تخفیف
این یه دوره جامع و یک جعبه ابزار کامل برای علاقه مندان به برنامه نویسی پایتونه.
از مفاهیم پایه شروع شده و تا مهارت‌های پیشرفته برنامه‌نویسی و توسعه نرم افزار رو پوشش میده.

📚در واقع ۵ تا دوره در کنار هم این دوره جامع رو تشکیل دادن:

✅ دوره صفرتاصد پایتون
✅ آموزش رابط گرافیکی PyQt6
✅ آموزش دیتابیس SQL
✅ مقدمات پایتون در علم داده
✅ آموزش Git

1️⃣ تو بخش اول از ابتدایی ترین مفاهیم پایتون مثل ساختارهای کنترلی، توابع، لیست‌ها، دیکشنری‌ها و ... شروع میکنیم تا مفاهیم پیشرفته مثل شی گرایی.
2️⃣ تو بخش دوم با استفاده از PyQt6 یادمیگیریم چطور برای دسکتاپ رابط گرافیکی حرفه ای بسازیم.
3️⃣ تو بخش سوم یادمیگیریم چطور از پایگاه داده استفاده کنیم و چطور داده هارو مدیریت و استخراج کنیم.
4️⃣ تو بخش چهارم کتابخونه های اولیه برای ورود به علم داده و یادگیری ماشین مثل numpy , pandas قرار داره.
5️⃣ بخش پنجم هم اصول اولیه و پیشرفته Git رو یادمیگیریم.

🌐 صفحه دوره تو سایت دیتایاد

📞  درخواست مشاوره رایگان

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🚨 توییت داغ ایلان ماسک بعد از معرفی GPT-5

ماسک با اعتماد به نفس بالا اعلام کرده که Grok 5 تا آخر امسال میاد و "له‌کننده" خواهد بود 😎
اونم درست بعد از اینکه Grok 4 تونست GPT-5 رو توی تست ARC-AGI-2 شکست بده 💥

بنظر می‌رسه یکی از موتورهای پیشرفت جنون‌آمیز هوش مصنوعی، همین کل‌کل‌های بین مدل‌ها و سازنده‌هاست 😂🚀

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🚀 مدل GPT-5 رسید: بزرگ‌ترین جهش در هوش مصنوعی OpenAI

مدل GPT-5 رسماً معرفی شد!🚀

شرکت OpenAI در مقاله‌ای که منتشر کرد، از GPT-5 به‌عنوان «هوشمندترین، سریع‌ترین و مفیدترین مدل» خود نام برده. این مدل نه‌تنها از نسخه‌های قبلی مثل GPT-4o قوی‌تره، بلکه حالا با ترکیب استدلال پیشرفته، درک چندوجهی و ایمنی بالاتر، به‌عنوان یک گام واقعی به سمت AGI (هوش عمومی مصنوعی) شناخته می‌شه. کاربران رایگان، Plus و Pro از همین حالا به نسخه‌های مختلف GPT-5 دسترسی دارن. 🧠

🧠 جهش‌های فنی و کاربردی GPT-5
🔹 سیستم سه‌لایه و روتینگ هوشمند

مدل GPT-5 دیگه فقط یک مدل نیست؛ بلکه یک سیستم یکپارچه‌ست که بین سه مدل (پاسخ سریع، تفکر عمیق و مدل‌های کوچک‌تر) بسته به نیاز گفتگو سوئیچ می‌کنه. یه «روتر بلادرنگ» تصمیم می‌گیره کِی از کدوم استفاده کنه، تا هم سرعت حفظ شه و هم عمق تفکر.🤖⚡

🔹 دقت بالا در کدنویسی، نگارش و سلامت

در بنچمارک‌هایی مثل SWE-Bench، Aider و HealthBench عملکردش حتی از GPT-4.5 و o3 بهتر بوده. GPT-5 حالا می‌تونه:

- اپلیکیشن و بازی بسازه 🚀

- ایمیل رسمی و شعر بی‌قافیه بنویسه ✍️

- نتایج آزمایش‌های پزشکی رو توضیح بده 🩺

- رابط کاربری دقیق طراحی کنه 🎨

🔹 کاهش قابل‌توجه توهم (Hallucination)

با استفاده از سیستم پاداش/مجازات برای ایمنی، GPT-5 کمتر پاسخ‌های بی‌اساس یا فریبنده تولید می‌کنه. برخلاف مدل‌های قبلی، حالا در مواجهه با سؤالات حساس، پاسخ‌های «ایمن ولی مفید» ارائه می‌ده.

🔹 پنجره‌ی زمینه‌ی ۲۵۶هزار توکن

یعنی می‌تونه فایل‌های بسیار طولانی، گفتگوهای پیچیده یا کدهای بزرگ رو یک‌جا تحلیل کنه.

🔹 پارامترهای جدید برای API

توسعه‌دهنده‌ها می‌تونن با پارامترهایی مثل reasoning_effort یا verbosity، میزان استدلال یا طول پاسخ مدل رو تنظیم کنن. این یعنی کنترل دقیق‌تر روی خروجی مدل.📚

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🧠 ابزار OCR با طعم هوش مصنوعی!

اگه دنبال یه ابزار دقیق برای استخراج متن از عکس و PDF هستی، Ollama-OCR یه انتخاب درجه‌یکه. با کمک مدل‌های ویژنی مثل LLaVA و Llama 3.2‑Vision، متن رو به فرمت‌های مختلف مثل JSON، Markdown یا ساختار‌یافته درمیاره. نصبش آسونه، اجراش سریع، و خروجی‌هاش واقعاً تمیزن. 🚀

🔗 ریپو Ollama-OCR
📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🎵 موزیسین هوش مصنوعی ElevenLabs اومد!

🎧 شرکت ElevenLabs از مدل هوش مصنوعی Eleven Music رونمایی کرد؛ مدلی که می‌تونه موسیقی‌هایی با کیفیت بالا، چندزبانه، و قابل کنترل از نظر سبک و ساختار بسازه. حتی دموی اولیه‌اش حسابی سر و صدا کرده! 👇

🧠 موسیقی با کنترل کامل هوش مصنوعی

این مدل، خروجی‌هایی با کیفیت استودیویی می‌سازه و برخلاف اکثر ابزارهای فعلی، به کاربر اجازه می‌ده سبک، ریتم، سرعت و حالت موسیقی رو دقیق مشخص کنه. کامنت‌ها توی توییتر هم نشون می‌ده که خیلیا از این سطح جزئیات شوکه شدن.
از طرفی هم شرکت ElevenLabs تا الان با مدل‌های صوتی معروف شده بود، ولی با این حرکت وارد دنیای موسیقی‌سازی هم شد. حالا دیگه تولید آهنگ هم مثل تولید تصویر و صدا، در دسترس همه‌ست.

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🚨 شرکت OpenAI بالاخره قفل رو شکست!

یادتونه گفتیم OpenAI از ۲۰۱۹ دیگه هیچ مدل اوپن‌سورسی نداده؟ همه چی شد API و پول و انحصار.
ولی حالا... بعد ۶ سال، یه حرکت غیرمنتظره: دو مدل reasoning با وزن کاملاً باز منتشر کرده!
اسمشون هست: gpt-oss-20b و gpt-oss-120b — آماده‌ی دانلود، اجرا و حتی تغییر!
لایسنس؟ Apache 2.0
پرفورمنس؟ 20B تقریباً در حد o3-mini و 120B نزدیک o4-mini
و مهم‌تر از همه؟حتی روی یه GPU هم بالا میان. 😮

💥 چرا OpenAI یهو مدل متن باز داد؟

نه، قضیه صرفاً خیرخواهی نیست!
فشار مدل‌های اوپن‌سورس مثل LLaMA 3، DeepSeek و Mistral داشت زیاد می‌شد و جامعه‌ی AI دیگه با انحصار حال نمی‌کنه.
شرکت OpenAI هم دید اگه عقب بمونه، حتی با قوی‌ترین API هم بازی رو می‌بازه.
پس ترجیح داد یه برگ برنده رو منتشر کنه و برگرده به زمین اوپن‌سورس، البته با سبک خودش. ♟️

🔗 منبع TechCrunch
📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / @datayad

🌍 گوگل و انقلاب جدید در مدل‌های جهان‌محور

گوگل دیپ‌مایند مدل Genie 3 رو معرفی کرده؛ مدلی که می‌تونه دنیاهایی با وضوح 720p و نرخ 24fps بسازه، اونم با تعامل زنده و حافظه چنددقیقه‌ای!
فقط با یه پرامپت می‌تونه بارون بیاره، شخصیت اضافه کنه یا محیط رو تغییر بده، اونم به‌شکلی پایدار؛ یعنی اشیا حتی بعد از خروج از کادر، سر جاشون می‌مونن.
اینجا دیگه فقط پاسخ‌دادن مطرح نیست؛ Genie 3 به agentها اجازه می‌ده مثل دنیای واقعی فکر کنن، تصمیم بگیرن و آموزش ببینن.
فعلاً فقط نسخه‌ی آزمایشیه و برای گروه محدودی از پژوهشگرها باز شده، ولی مسیر آینده رو خیلی واضح مشخص کرده.

🔗 معرفی Genie 3
📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🤖 هوش مصنوعی گوگل، ۲۰ باگ امنیتی کشف کرد!

گوگل اعلام کرده مدل هوش مصنوعی‌اش به نام «Big Sleep» موفق شده ۲۰ آسیب‌پذیری حساس رو در پروژه‌های متن‌باز معروف مثل FFmpeg و ImageMagick پیدا کنه. این ابزار که با همکاری DeepMind و تیم Project Zero ساخته شده، با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) کدها رو تحلیل کرده و گزارش‌هاش بعد از تأیید انسان، برای توسعه‌دهنده‌ها فرستاده شده. 🔍

🚨 امنیت نرم‌افزار داره وارد عصر جدیدی می‌شه

ابزار Big Sleep نشون داد که هوش مصنوعی حالا می‌تونه مثل یک هکر واقعی، باگ‌های امنیتی پیچیده رو کشف کنه. اما این فقط یه موفقیت فنی نیست؛ این یعنی آینده‌ی امنیت دیجیتال ممکنه به جای انسان، به مدل‌های زبانی سپرده بشه.
ولی یه مشکل مهم وجود داره: مدل‌های AI معمولاً گزارش‌های اشتباه یا اغراق‌شده هم تولید می‌کنن (اصطلاحاً AI Slop). به همین خاطر گوگل هنوز از بررسی انسانی استفاده می‌کنه تا فقط گزارش‌های دقیق ارسال بشن.

اگر این روش درست پیش بره، هزاران باگ امنیتی تو ابزارهای پرکاربرد ممکنه خیلی زودتر از قبل کشف و اصلاح بشن — و این یعنی یه سطح امنیت بالاتر برای همه‌ی ما. 🔐
اما اگه هکر ها زودتر از شرکت ها از هوش مصنوعی استفاده کنن چی؟🤔

🔗 منبع TechCrunch
📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@