Llama-8b 1.2M sequence length training is now possible on a 1x H200 gpu with ALST + FA3 + Liger-Kernel.
https://github.com/snowflakedb/ArcticTraining/blob/main/projects/sequence-parallelism/README.md#1-gpu
طنز تلخ: طوری تویتر پر شده از این که انگار ما همین gpu h200 تو خونه داشت خاک میخورد ما الان مدل لامارو روش ترین کنیم 😄🥲
🔸 مطالب بیشتر 👇👇
✅ @AI_DeepMind
🔸 @AI_Person
https://github.com/snowflakedb/ArcticTraining/blob/main/projects/sequence-parallelism/README.md#1-gpu
طنز تلخ: طوری تویتر پر شده از این که انگار ما همین gpu h200 تو خونه داشت خاک میخورد ما الان مدل لامارو روش ترین کنیم 😄🥲
🔸 مطالب بیشتر 👇👇
✅ @AI_DeepMind
🔸 @AI_Person
👍9☃4❤1👌1
کسایی که کانال برنامه نویسی و هوش مصنوعی دارند برای تبادل به من پیام بدید
https://xn--r1a.website/ffarzaddh
https://xn--r1a.website/ffarzaddh
❤2👍2
دوره کلاسی #یادگیری_ماشین از دانشگاه تکزاس برای مبتدیان این دوره پیشنهاد میشود.
▪️ CS391L (Spring 25) Machine Learning WB
#منابع #کلاس_آموزشی #فیلم
🔸 مطالب بیشتر 👇👇
✅ @AI_DeepMind
🔸 @AI_Person
▪️ CS391L (Spring 25) Machine Learning WB
#منابع #کلاس_آموزشی #فیلم
🔸 مطالب بیشتر 👇👇
✅ @AI_DeepMind
🔸 @AI_Person
❤5👍3🔥1👌1
GPT-5 will use new “experimental” and “research techniques” that will also appear in future models.
New, experimental, and research techniques could indicate that we will either get improved research, it will be more efficient, or both—and perhaps even without explicitly selecting the DeepResearch tool. So far, there has been a lot of talk about which benchmarks GPT-5 will meet or exceed.
https://www.technologyreview.com/2025/07/31/1120885/the-two-people-shaping-the-future-of-openais-research/
🔸 مطالب بیشتر 👇👇
✅ @AI_DeepMind
🔸 @AI_Person
New, experimental, and research techniques could indicate that we will either get improved research, it will be more efficient, or both—and perhaps even without explicitly selecting the DeepResearch tool. So far, there has been a lot of talk about which benchmarks GPT-5 will meet or exceed.
https://www.technologyreview.com/2025/07/31/1120885/the-two-people-shaping-the-future-of-openais-research/
🔸 مطالب بیشتر 👇👇
✅ @AI_DeepMind
🔸 @AI_Person
👍2❤1
Forwarded from سید رضا توکلی
Research Position at the Center for Information Systems and Data Science,
In Collaboration with Google DeepMind, Oxford university, Boston university, Broad institute(Harvard Medical School), Google.
👇Projects Descriptions:
1. Training Dynamic Neural Network (in collaboration with Google DeepMind researchers ):
The project is about understanding how stochastic gradient descent learns good solutions for problems that are hard for kernel methods. It's also related to feature learning.This Research Requirement a strong mathematical is definitely a prerequisite for students.
Here are some relevant papers:
1. https://arxiv.org/pdf/2309.15111
2.https://openreview.net/pdf?id=BxHgpC6FNv
3. https://arxiv.org/abs/2502.05668
2. Drug Discovery (in collaboration with Boston university faculty and Harvard Medical School ):
We invite Bioinformatics students to write a survey in the ACS Journal of Medicinal Chemistry, the most prestigious journal in the field of medicinal chemistry.
This research is related to new methods of generative models in medicine.
Here is some relevant papers:
1. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37934070/
2. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2667325824005259?via%3Dihub
3.LLM and Bandit algorithms (in collaboration with Google researchers):
We found that Dragin is a important paper and has the potential to be improve in the retrieval section and we will use RL and Bandit algorithms in prompt optimazation paper. We are seeking students with exceptional implementation skills, and Knowledge in LLM and Bandit algorithms.
4. Finance ( in collaboration Oxford university faculty):
We are seeking researchers to join projects in algorithmic trading, market making, and optimal order execution. The work involves market simulation with RL-based agents and strategy design using optimal control and stochastic games. A strong background in machine learning, applied mathematics, or quantitative finance is preferred.
Here is some relavant papers:
1. https://arxiv.org/abs/2210.07184
2.https://arxiv.org/abs/2311.06476
🆔To submit your CV, please contact via email with the subject line "ISDS AI positions" :
data-icst@sharif.edu
In Collaboration with Google DeepMind, Oxford university, Boston university, Broad institute(Harvard Medical School), Google.
👇Projects Descriptions:
1. Training Dynamic Neural Network (in collaboration with Google DeepMind researchers ):
The project is about understanding how stochastic gradient descent learns good solutions for problems that are hard for kernel methods. It's also related to feature learning.This Research Requirement a strong mathematical is definitely a prerequisite for students.
Here are some relevant papers:
1. https://arxiv.org/pdf/2309.15111
2.https://openreview.net/pdf?id=BxHgpC6FNv
3. https://arxiv.org/abs/2502.05668
2. Drug Discovery (in collaboration with Boston university faculty and Harvard Medical School ):
We invite Bioinformatics students to write a survey in the ACS Journal of Medicinal Chemistry, the most prestigious journal in the field of medicinal chemistry.
This research is related to new methods of generative models in medicine.
Here is some relevant papers:
1. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37934070/
2. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2667325824005259?via%3Dihub
3.LLM and Bandit algorithms (in collaboration with Google researchers):
We found that Dragin is a important paper and has the potential to be improve in the retrieval section and we will use RL and Bandit algorithms in prompt optimazation paper. We are seeking students with exceptional implementation skills, and Knowledge in LLM and Bandit algorithms.
4. Finance ( in collaboration Oxford university faculty):
We are seeking researchers to join projects in algorithmic trading, market making, and optimal order execution. The work involves market simulation with RL-based agents and strategy design using optimal control and stochastic games. A strong background in machine learning, applied mathematics, or quantitative finance is preferred.
Here is some relavant papers:
1. https://arxiv.org/abs/2210.07184
2.https://arxiv.org/abs/2311.06476
🆔To submit your CV, please contact via email with the subject line "ISDS AI positions" :
data-icst@sharif.edu
❤4
Mourn
Sentenced
❤3🔥2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
پروژه بوشیدو Yaskawa Motoman تلفیقی از #رباتیک و شمشیرزنی سنتی است.
در این #پروژه، یک ربات تکنیکهای دقیق شمشیرزنی از اساتید شمشیرزنی سامورایی که رکورددار جهانی هستند(Isao Machii) را تکرار میکند.
با استفاده از ضبط حرکت پیشرفته، حرکات ماچی به صورت سهبعدی ضبط شده و سپس توسط ربات به طور کامل تقلید میشود.
یکی از نکات برجسته، "صحنه لیمو" است، جایی که ربات با دقت شگفتانگیزی لیمو را برش میدهد و تسلط خود را بر برشهای مختلف شمشیر به نمایش میگذارد.
تماشای ادغام یکپارچه فناوری و هنر باستانی باورنکردنی است. آیا تا به حال دیدهاید که یک ربات شمشیر به دست بگیرد؟
خلاقانهترین کاری که تا به حال با یک ربات انجام دادهاید چیست؟
آیا آینده مهارتهای انسانی، ترکیبی از انسان و الگوریتم خواهد بود؟
نظر شما چیه؟
#مقاله
🔸 مطالب بیشتر 👇👇
✅ @AI_DeepMind
🔸 @AI_Person
در این #پروژه، یک ربات تکنیکهای دقیق شمشیرزنی از اساتید شمشیرزنی سامورایی که رکورددار جهانی هستند(Isao Machii) را تکرار میکند.
با استفاده از ضبط حرکت پیشرفته، حرکات ماچی به صورت سهبعدی ضبط شده و سپس توسط ربات به طور کامل تقلید میشود.
یکی از نکات برجسته، "صحنه لیمو" است، جایی که ربات با دقت شگفتانگیزی لیمو را برش میدهد و تسلط خود را بر برشهای مختلف شمشیر به نمایش میگذارد.
تماشای ادغام یکپارچه فناوری و هنر باستانی باورنکردنی است. آیا تا به حال دیدهاید که یک ربات شمشیر به دست بگیرد؟
خلاقانهترین کاری که تا به حال با یک ربات انجام دادهاید چیست؟
آیا آینده مهارتهای انسانی، ترکیبی از انسان و الگوریتم خواهد بود؟
نظر شما چیه؟
#مقاله
🔸 مطالب بیشتر 👇👇
✅ @AI_DeepMind
🔸 @AI_Person
❤10👍4🆒2🕊1
روز جهانی خواهر رو به کسایی که خواهرشون حامیشون هستش به خواهری که حامی هست به خواهری که مشوق هست به خواهری که رنگ زندگی رو برای خانواده زیبا کرده تبریک میگم روز به خانواده هایی که مراقب دخترشون هستن تبریک میگم که رشد کنه و خودشو پیدا کنه تبریک میگم. مراقب هم باشید تا زندگیو برنده شید
❤️🌻❤️❤️🌻❤️🌻❤️
❤️🌻❤️❤️🌻❤️🌻❤️
❤43🆒2
Forwarded from Daily Laily
این توییت جالب به خوبی نشون میده که ترکیب انسان و AI چقدر میتونه توی مارکتینگ اثر بذاره.
بعد از اینکه محتواهای زیادی به کمک هوش مصنوعی و انسان ساختن متوجه شدن که خلاقیت همچنان در دست انسان های خلاقه.
اما ترکیب انسان و هوش مصنوعی بهترین نتیجه رو برای ایجاد کمپین های موثر داشته
بعد از اینکه محتواهای زیادی به کمک هوش مصنوعی و انسان ساختن متوجه شدن که خلاقیت همچنان در دست انسان های خلاقه.
اما ترکیب انسان و هوش مصنوعی بهترین نتیجه رو برای ایجاد کمپین های موثر داشته
X (formerly Twitter)
Neil Patel (@neilpatel) on X
AI-generated ads versus human-generated ads: which converts better?
We ran ads on Facebook for 28 different businesses for this experiment.
For all 28 businesses, we had multiple ad sets.
Between all of the businesses, we spent $7,049,204.24 over 30 days.…
We ran ads on Facebook for 28 different businesses for this experiment.
For all 28 businesses, we had multiple ad sets.
Between all of the businesses, we spent $7,049,204.24 over 30 days.…
❤9👍1
Forwarded from Meysam
این مقاله تونسته با ۲۶ میلیون پارامتر بهتر از مدلهای دیگه و بزرگ عمل کنه البته شک دارند که دیتای تست رو برای ترین استفاده کرده یا نه:
https://arxiv.org/abs/2506.21734
ایده مقاله رو اینه که ریزنینگ رو فضای برداری انجام بشه بجای اینکه روی متن انجام بده. یعنی در واقع یه چیزی بیشتر شبیه مغز انسان که واقعا فکر کنه تو فضای برداری و بعد جواب رو بده. اگر هم نیاز داشت با متن هم بتونه بگه.
https://arxiv.org/abs/2506.21734
ایده مقاله رو اینه که ریزنینگ رو فضای برداری انجام بشه بجای اینکه روی متن انجام بده. یعنی در واقع یه چیزی بیشتر شبیه مغز انسان که واقعا فکر کنه تو فضای برداری و بعد جواب رو بده. اگر هم نیاز داشت با متن هم بتونه بگه.
arXiv.org
Hierarchical Reasoning Model
Reasoning, the process of devising and executing complex goal-oriented action sequences, remains a critical challenge in AI. Current large language models (LLMs) primarily employ Chain-of-Thought...
👍6🔥2👌1
Forwarded from DeepMind AI Expert (Farzad 🦅)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
گوگل به تازگی AlphaEarth Foundations را با ۶۴ بُعد از تصاویر ماهوارهای جاسازیشده با وضوح ۱۰ متر در مقیاس جهانی منتشر کرد.
▪️ Dataset
▪️ AlphaEarth Foundations: An embedding field model for accurate and efficient global mapping from sparse label data
#مقاله #پردازش_تصویر #پردازش_فیلم #جغرافیا
🔸 مطالب بیشتر 👇👇
✅ @AI_DeepMind
🔸 @AI_Person
▪️ Dataset
▪️ AlphaEarth Foundations: An embedding field model for accurate and efficient global mapping from sparse label data
#مقاله #پردازش_تصویر #پردازش_فیلم #جغرافیا
🔸 مطالب بیشتر 👇👇
✅ @AI_DeepMind
🔸 @AI_Person
❤3
اینجا در لینکدین راجب کتاب build LLM از Sebastian Raschka نوشتم
▪️ Build a Large Language Model (From Scratch) by Sebastian Raschka
#کتاب@AI_DeepMind #منابع
پ.ن:اگه شما هم این کتاب رو مطالعه کردین نظرتون رو اونجا کامنت کنید.
🔸 مطالب بیشتر 👇👇
✅ @AI_DeepMind
🔸 @AI_Person
▪️ Build a Large Language Model (From Scratch) by Sebastian Raschka
#کتاب@AI_DeepMind #منابع
پ.ن:اگه شما هم این کتاب رو مطالعه کردین نظرتون رو اونجا کامنت کنید.
🔸 مطالب بیشتر 👇👇
✅ @AI_DeepMind
🔸 @AI_Person
❤7👍2👌1🆒1
اگه کانال دارید گروه هایی که عضو هستین لینک کانال منو در اونها به اشتراک بزارین خیلی وقته ک تعداد ثابت مونده 🚶♂️🥹 مرسی
https://xn--r1a.website/+V-93KgLaMEQzZmNk
https://xn--r1a.website/+V-93KgLaMEQzZmNk
👍6☃2
#کتاب سوالات المپیادهای جهانی
https://archive.org/details/shklarsky-chentzov-yaglom-the-ussr-olympiad-problem-book
🔸 مطالب بیشتر 👇👇
✅ @AI_DeepMind
🔸 @AI_Person
https://archive.org/details/shklarsky-chentzov-yaglom-the-ussr-olympiad-problem-book
🔸 مطالب بیشتر 👇👇
✅ @AI_DeepMind
🔸 @AI_Person
Internet Archive
The USSR Olympiad Problem Book : D. O. Shklarsky; N. N. Chentzov; I. M. Yaglom : Free Download, Borrow, and Streaming : Internet…
T his book contains 320 unconventional problems in algebra, arithme tic, elementary number theory, and trigonometry. Most of these problems first appeared in...
👍1
روز زنان شاغل مجرد هم مبارک زندگی فقط با پارتنر جریان نداره استقلال فکری و مالی خودتون به خودتون مرتبط هست موفق باشید
❤46☃1
چه کسی convolutional neural networks (CNNs) اختراع کرد ؟
1969: Fukushima had CNN-relevant ReLUs [2].
1979: Fukushima had the basic CNN architecture with convolution layers and downsampling layers [1]. Compute was 100 x more costly than in 1989, and a billion x more costly than today.
1987: Waibel applied Linnainmaa's 1970 backpropagation [3] to weight-sharing TDNNs with 1-dimensional convolutions [4].
1988: Wei Zhang et al. applied "modern" backprop-trained 2-dimensional CNNs to character recognition [5].
All of the above was published in Japan 1979-1988.
1989: LeCun et al. applied CNNs again to character recognition (zip codes) [6,10].
1990-93: Fukushima’s downsampling based on spatial averaging [1] was replaced by max-pooling for 1-D TDNNs (Yamaguchi et al.) [7] and 2-D CNNs (Weng et al.) [8].
2011: Much later, my team with Dan Ciresan made max-pooling CNNs really fast on NVIDIA GPUs. In 2011, DanNet achieved the first superhuman pattern recognition result [9]. For a while, it enjoyed a monopoly: from May 2011 to Sept 2012, DanNet won every image recognition challenge it entered, 4 of them in a row. Admittedly, however, this was mostly about engineering & scaling up the basic insights from the previous millennium, profiting from much faster hardware.
Some "AI experts" claim that "making CNNs work" (e.g., [5,6,9]) was as important as inventing them. But "making them work" largely depended on whether your lab was rich enough to buy the latest computers required to scale up the original work. It's the same as today. Basic research vs engineering/development - the R vs the D in R&D.
https://x.com/SchmidhuberAI/status/1952007922721919219
#مقاله #منابع #هوش_مصنوعی #شبکه_عصبی_مصنوعی
🔸 مطالب بیشتر 👇👇
✅ @AI_DeepMind
🔸 @AI_Person
1969: Fukushima had CNN-relevant ReLUs [2].
1979: Fukushima had the basic CNN architecture with convolution layers and downsampling layers [1]. Compute was 100 x more costly than in 1989, and a billion x more costly than today.
1987: Waibel applied Linnainmaa's 1970 backpropagation [3] to weight-sharing TDNNs with 1-dimensional convolutions [4].
1988: Wei Zhang et al. applied "modern" backprop-trained 2-dimensional CNNs to character recognition [5].
All of the above was published in Japan 1979-1988.
1989: LeCun et al. applied CNNs again to character recognition (zip codes) [6,10].
1990-93: Fukushima’s downsampling based on spatial averaging [1] was replaced by max-pooling for 1-D TDNNs (Yamaguchi et al.) [7] and 2-D CNNs (Weng et al.) [8].
2011: Much later, my team with Dan Ciresan made max-pooling CNNs really fast on NVIDIA GPUs. In 2011, DanNet achieved the first superhuman pattern recognition result [9]. For a while, it enjoyed a monopoly: from May 2011 to Sept 2012, DanNet won every image recognition challenge it entered, 4 of them in a row. Admittedly, however, this was mostly about engineering & scaling up the basic insights from the previous millennium, profiting from much faster hardware.
Some "AI experts" claim that "making CNNs work" (e.g., [5,6,9]) was as important as inventing them. But "making them work" largely depended on whether your lab was rich enough to buy the latest computers required to scale up the original work. It's the same as today. Basic research vs engineering/development - the R vs the D in R&D.
https://x.com/SchmidhuberAI/status/1952007922721919219
#مقاله #منابع #هوش_مصنوعی #شبکه_عصبی_مصنوعی
🔸 مطالب بیشتر 👇👇
✅ @AI_DeepMind
🔸 @AI_Person
👍6
Forwarded from Linux & OpenSource
Linux 6.17 Getting More Rusty With Many Rust Language Additions
@uselinux
https://www.phoronix.com/news/Linux-6.17-Rust
@uselinux
https://www.phoronix.com/news/Linux-6.17-Rust
Phoronix
Linux 6.17 Getting More Rusty With Many Rust Language Additions
As has been the trend with recent Linux kernel releases, a lot of Rust programming language abstractions and other additions are coming for the in-development Linux 6.17 kernel.
❤5👍1
کتاب
Matrix Calculus (for Machine Learning and Beyond)
▪️ Book
#کتاب #منابع@AI_DeepMind
🔸 مطالب بیشتر 👇👇
✅ @AI_DeepMind
🔸 @AI_Person
Matrix Calculus (for Machine Learning and Beyond)
▪️ Book
#کتاب #منابع@AI_DeepMind
🔸 مطالب بیشتر 👇👇
✅ @AI_DeepMind
🔸 @AI_Person
❤10👍1
Forwarded from Daily Laily
اخیرا یکی دو تا از دوستام اینو پرسیدن که
چطور ایده درست برای استارتاپ پیدا کنیم؟
توی این بلاگ بیشتر در این مورد صحبت میکنیم اما خلاصه اش رو اینجا نوشتم:
زیاد میشنویم: «برو از آدمها مصاحبه بگیر»، «با ChatGPT یه ایده بده»، یا «یه بازار خلوت پیدا کن». ولی واقعیت اینه که اکثر این حرفا یا توهمن یا از کسایی میان که خودشون هیچوقت چیزی نساختن.
اگه واقعاً میخوای استارتاپ بزنی، سه تا سوال اصلی هست:
۱. دنبال چی هستیم؟
نه دنبال مشکلیم، نه آدمهایی که ممکنه به دردت بخورن، نه ROI بالا. دنبال آدمی هستیم که یه نیاز فوری داره و راهحل فعلیش براش افتضاحه. این آدم اگر محصول ما رو نخره، براش واقعا مشکل ایجاد میشه.
۲. از کجا پیداش کنیم؟
نه با مصاحبه و تختهنویسی. باید بری وسط ماجرا. ایده خوب از دل تجربهی واقعی میاد، نه از حدس و گمان.
۳. از کجا بفهمیم ایدهمون درسته؟
تا کسی نخریده، فقط یه فرضیهست. حتی اگه همه بگن: «وای چه ایده خفنی!»
تا پول نداده، هیچه.
پس سریع تست کن. با ۵ نفر که باید محصول رو از دستت قاپ بزنن، حرف بزن. اگه نزدن، فرضیهت غلطه.
* برو تو دل کار
* فرضیهت رو با خرید واقعی تست کن
* دنبال تأیید گرفتن از آدمها نباش، دنبال پول دادن باش
این راه رسیدن به Product-Market Fit ـه.
ما تو گفتا هم دقیقاً از همین مسیر رفتیم. مشتری رو میذاریم روبرمون و ازش میخوایم بهمون بگه.
چطور ایده درست برای استارتاپ پیدا کنیم؟
توی این بلاگ بیشتر در این مورد صحبت میکنیم اما خلاصه اش رو اینجا نوشتم:
زیاد میشنویم: «برو از آدمها مصاحبه بگیر»، «با ChatGPT یه ایده بده»، یا «یه بازار خلوت پیدا کن». ولی واقعیت اینه که اکثر این حرفا یا توهمن یا از کسایی میان که خودشون هیچوقت چیزی نساختن.
اگه واقعاً میخوای استارتاپ بزنی، سه تا سوال اصلی هست:
۱. دنبال چی هستیم؟
نه دنبال مشکلیم، نه آدمهایی که ممکنه به دردت بخورن، نه ROI بالا. دنبال آدمی هستیم که یه نیاز فوری داره و راهحل فعلیش براش افتضاحه. این آدم اگر محصول ما رو نخره، براش واقعا مشکل ایجاد میشه.
۲. از کجا پیداش کنیم؟
نه با مصاحبه و تختهنویسی. باید بری وسط ماجرا. ایده خوب از دل تجربهی واقعی میاد، نه از حدس و گمان.
۳. از کجا بفهمیم ایدهمون درسته؟
تا کسی نخریده، فقط یه فرضیهست. حتی اگه همه بگن: «وای چه ایده خفنی!»
تا پول نداده، هیچه.
پس سریع تست کن. با ۵ نفر که باید محصول رو از دستت قاپ بزنن، حرف بزن. اگه نزدن، فرضیهت غلطه.
* برو تو دل کار
* فرضیهت رو با خرید واقعی تست کن
* دنبال تأیید گرفتن از آدمها نباش، دنبال پول دادن باش
این راه رسیدن به Product-Market Fit ـه.
ما تو گفتا هم دقیقاً از همین مسیر رفتیم. مشتری رو میذاریم روبرمون و ازش میخوایم بهمون بگه.
Substack
Where to find ideas
A no-BS guide for new startups, new products, new GTM approaches, and new features
👌3👍1
Forwarded from Daily Laily
استخدام Account Executive - کارشناس توسعه فروش تلفنی در استارتاپ گفتا
درباره ما
گفتا یک CRM هوشمند است که فروش، پشتیبانی و مدیریت مشتریان را در پلتفرمهایی مثل دیوار، واتساپ، اینستاگرام و تلگرام متحول میکند. مأموریت ما، ساختن آینده فروش با هوش مصنوعی است.
شرح موقعیت شغلی
ما به دنبال یک نیروی فروش تلفنی هستیم که بتواند:
با مشتریان تماس بگیرد، نیازشان را تحلیل کند و راهحلهای گفتا را به صورت تلفنی معرفی کند و فرآیند فروش را از لید تا کلوز با تمرکز بالا و پیگیری مداوم پیش ببرد.
مسئولیتها
تماس مستمر با لیدها
معرفی مزایا و ویژگیهای گفتا
نهاییسازی فروش
ثبت دقیق اطلاعات تماسها در سیستم
شرایط موردنیاز
توانایی بالای ارتباطگیری و اقناع
صبر و پیگیری زیاد
آشنایی با فضای استارتاپی و علاقهمند به یادگیری و رشد
مزایا
پورسانت رقابتی بر اساس فروش
سهام استارتاپ در صورت همکاری بلندمدت
همکاری با تیمی جوان و نوآور
تماس با ما
برای همکاری، رزومه خود را به تلگرام زیر ارسال کنید:
📩 @goftaai_admin
درباره ما
گفتا یک CRM هوشمند است که فروش، پشتیبانی و مدیریت مشتریان را در پلتفرمهایی مثل دیوار، واتساپ، اینستاگرام و تلگرام متحول میکند. مأموریت ما، ساختن آینده فروش با هوش مصنوعی است.
شرح موقعیت شغلی
ما به دنبال یک نیروی فروش تلفنی هستیم که بتواند:
با مشتریان تماس بگیرد، نیازشان را تحلیل کند و راهحلهای گفتا را به صورت تلفنی معرفی کند و فرآیند فروش را از لید تا کلوز با تمرکز بالا و پیگیری مداوم پیش ببرد.
مسئولیتها
تماس مستمر با لیدها
معرفی مزایا و ویژگیهای گفتا
نهاییسازی فروش
ثبت دقیق اطلاعات تماسها در سیستم
شرایط موردنیاز
توانایی بالای ارتباطگیری و اقناع
صبر و پیگیری زیاد
آشنایی با فضای استارتاپی و علاقهمند به یادگیری و رشد
مزایا
پورسانت رقابتی بر اساس فروش
سهام استارتاپ در صورت همکاری بلندمدت
همکاری با تیمی جوان و نوآور
تماس با ما
برای همکاری، رزومه خود را به تلگرام زیر ارسال کنید:
📩 @goftaai_admin
❤5
Forwarded from Meysam
بالاخره اوپن ای آی مدلهایی رو اوپن سورس کرد:
https://openai.com/open-models/
اینجا میتونید تستشون کنید:
https://www.gpt-oss.com/
اینم لینک گیتهابش:
https://github.com/openai/gpt-oss
اینم هاگینگ فیس:
https://huggingface.co/collections/openai/gpt-oss-68911959590a1634ba11c7a4
https://openai.com/open-models/
اینجا میتونید تستشون کنید:
https://www.gpt-oss.com/
اینم لینک گیتهابش:
https://github.com/openai/gpt-oss
اینم هاگینگ فیس:
https://huggingface.co/collections/openai/gpt-oss-68911959590a1634ba11c7a4
Openai
Open models by OpenAI
Advanced open-weight reasoning models to customize for any use case and run anywhere.
👍12❤5