یک شرکتی هم؛ معروف
نظرسنجی گذاشته که ببینه آیا کاربرهاش دسترسی به اینترنت دارند یا خیر.

بنظرتون این نظرسنجی رو کجاها گذاشته ؟

اینستاگرام؛ تلگرام؛ توییتر

بعد می‌گه من تیم مارکتینگ و دیتای بزرگی دارم؛ کمپ آموزشی هم میذاره تازه 😂

یعنی بایاس دیتا ازین بزرگتر و تابلوتر ؟
فقط عشق است اونایی که زدند؛ نه نداریم.

به خدا الان میرن همینایی که زدن نداریم رو هم بعنوان یک دسته میگیرند برای تصمیم گیری.

بقول دوستان :
ازینجا تا خود silicon valley خنده

IBM TechXchange 2025 Pre-conference watsonx Hackathon.

August 1 - 17

هکاتون IBM راجب GenAI رفته برای برگزاری ثبت نام برای تمام سطوح آزاد هست؛ این هکاتون آموزش و منابع و ... هم داره

جوایز خوبی هم داره؛ اگر علاقه داشتید گوگل کنید.

و تمام!!!!

اعلام آتش‌بس توسط هر دو طرف.

آپدیت :

عجب خر تو خری شد؛

عراقچی؛ از ۴ صبح آتش بس می‌تونه صورت بگیره.
اسرائیل میزنه تا آخرین ثانیه‌ها

سپاه؛ خب ماهم با چندتا موشک جواب میدیم چون ثانیه‌های آخر سنگین زده

اسرائیل؛ اینارو رهگیری می‌کنیم، میگیم به اهداف جنگ رسیدیم و تمام.

خبرگزاری‌های آمریکا؛ ونس، ویتکاف، روبیو با مقامات ایران مذاکره مستقیم و غیرمستقیم داشتند.
ترامپ؛ چندتا پست درمورد صلح:
بخصوص، صلح با زور

همه چیز بنظر صلح میاد؛

سپاه، دوباره شلیک ۱ موشک به سمت حیفا.
مثل اینکه آتش بس پذیرفته نشده.


بنظر میاد؛ ترامپ هم پست‌هاش راجب صلح رو پاک کرده (کندی اینترنت اجازه بررسی به بنده نداد)

واقعاً خاورمیانه از فیلم ترکی و فیلم هندی هم غیرقابل پیش‌بینی تر هست

این مقاله خیلی خیلی توی مباحث مربوط به Quantization مهم هست (حتما بخونید)

قبلتر BitNet توی مقالات دیگه نشون داده بود که نسخه Quantize شده حتی 1bit مدلی با 400B پارامتر می‌تونه حتی بهتر از مدل 70B پارامتری FP16 باشه درحالی که هر دو میزان مشابه‌ای سخت‌افزار مصرف می‌کنند.

اما توی مقالات بعدی BitNet1.58 که قبلتر معرفی کردم؛ نشون دادند با اضافه کردن 0 به Quantization چطور کمک کردند که هم مدل نتایج بهتری رو نشون بده هم سرعت inference بالا بره (به زبان ساده جایی که صفر میشه عملکردی مثل Dropout اتفاق میوفته برای Inference)

اما یک مشکل دیگه هم بود K,V cache رو کسی سراغش نرفته بود؛ توی این مقاله اینکار رو کردند و حالا همون مدل قبلی با Activation که کوانتایز شده با مصرف مموری کمتر می‌تونه context بیشتری رو نگهداره.

خلاصه که بخونید.

BitNet a4.8: 4-bit Activations for 1-bit LLMs

آپدیت:
این رو هم همکارم فرستاد (شخصا هنوز نخوندم) ولی مثل اینکه هدف کم کردن هزینه برای آموزش هست.

BitNet b1.58 2B4T Technical Report
microsoft/bitnet-b1.58-2B-4T on 🤗

چندتا پروژه مهم که توی نبود اینترنت ممکنه از دست داده باشید خبراش رو :


Nano-vLLM: A lightweight vLLM implementation built from scratch.

nanoVLM: simplest repository for training/finetuning a small sized Vision-Language Model with a lightweight implementation in pure PyTorch.

Magenta RT: open-weights live music model that allows you to interactively create, control and perform music in the moment.

مدل‌های جدید :

Gemma 3n full
Qwen VLo
Baidu (a series of open source models)
Tencent Hunyuan A13B

این ۴ تا لیست مدل‌های جدید هفته هست که Tencent Hunyuan توشون خیلی خودنمایی کرده‌ و می‌کنه.

IBM
سال 2023 نزدیک به ۸۰۰۰ نفر رو اخراج کرد.
چرا چون هوش مصنوعی جاشون رو گرفته بود؛

حالا تقریباً همون تعداد رو استخدام کرده اما نه برای همون مشاغل؛
افرادی که اخراج شدند تو زمینه HR بودند و افرادی که استخدام شدن متخصص در زمینه‌های دیگه

مارکتینگ، فروش و از همه مهمتر مهندسی نرم‌افزار
دقیقاً خبر قبلی رو یادم هست که می‌گفتند AI شغل برنامه‌نویس‌ها رو گرفت و ...

اون زمان گوگل و مایکروسافت و IBM و ... همه اخراج داشتند.
اما توی مدت کوتاهی همشون همون تعداد آدم رو توی زمینه‌های تخصصی‌تر استخدام کردند

این مدت بسیار گفتم، چیزی به اسم جونیور (مدلی که امروز داریم دیگه وجود نخواهد داشت)

واقعا نمیشه توی استفاده عادی Gemini CLI رو به limit نسخه رایگان رسوند.
مگر اینکه به عمد بهش درخواست زیاد بزنید
یا چت‌های مسخره باهاش بکنید.

باید به گوگل گفت؛ لعنتی مگه چقدر دیتا لازم داری (یا هزینه کرال و گرفتن دیتا چقدر هست که) به همه داری این دسترسی رو رایگان میدی ؟

مدل ۷ میلیاردی apple بر اساس Diffusion هارو تست می‌کردم

واقعاً سرعت خوبی داره.
همچنان Diffusion ها توی LLM مشکلات زیادی دارند ولی برای تسک‌های کوچک بسیار سرعت و دقت خوبی داره.

بیزینس البته علاقه‌ای به این تکنیک هنوز نداره؛ ولی برای استفاده شخصی مورد خوبی هست، مقاله اپل رو هم بخونید کار بیشتر تحقیقاتی بنظر می‌رسه (به دلیل همون محدودیت‌هایی که صحبتش شده قبلاً)

این گراک ۴ واقعا عالیه

Grok4

توی تسک‌های جدیدم یکیش ساخت یک تست برای Multimodal LLM هاست؛ شرکت ۵۰ تا حدودی تسک خاص داره که یکی از قدم‌هامون برای رسیدن به بهترین راهکار ساخت دیتاست تست چند مرحله‌ای هست.

توی مرحله اول؛ به تیمم گفتم با چندتا دوربین از سازه‌های شبیه به هم تصویر بگیرند یا مثل این بازی‌هایی که تغییرات دوتا تصویر رو باید پیدا کنید و ...

تست مرحله‌ اول رو هیچکدوم بیشتر از ۴۰٪ نگرفتند ولی Grok4 رو با اینکه ایلان ماسک و ... گفتند multi modal نقظه ضعف مدل هست بردم و تست کردم

این مدل فوق‌العاده‌اس؛ آره نمی‌تونه عکس تولید کنه یا ازین کارهایی که بدرد هیچکس نمیخوره ولی منطق داخل تصویر و متن رو خیلی راحت متوجه میشه

روی بخشی از دیتا که دست خودم هست بالای ۷۰٪ دقت داده که با اختلاف تا اینجا بهترین خروجی هست (البته هنوز پرامپت مناسب و ... نوشته نشده وگرنه احتمالا همه مدل‌ها بهتر هم خواهند شد)


نکته دوم کد نویسی هست که Grok3 عالی بود و این عالی‌تر واقعا ازین مدل راضی‌ام تا الان به معنای واقعی توی تسک‌هایی که به کار ما بخوره پیشرفت چشمگیر داشته.

نکته: من سوال جوابای کلی - چت‌های خاله زنکی و ... رو تست نمی‌کنم کارهایی رو تست می‌کنم که واقعا بدردم میخوره.
نرید با مدل‌های دیگه درد و دل کنید بیاید بگید این مدلا بهترند.
مدل شعور نداره؛ ما باید داشته باشیم.(اینو یادتون نره)

برای تست دوم؛ چند روز پیش درگیر این موضوع بودم و بطور کلی هم یه مینی پروژه واسه خودم زدم به اسم reading companion ( خیلی جای بهتر شدن داره ولی کارمو راه میندازه؛ اصن الان که فکر میکنم شاید محصولش کردم.) توی این لینک هم توضیح دادم چی شد:

https://xn--r1a.website/per3onal/449

اومدم همون پرامپت‌ها رو ازون چت‌ها دادم به این مدل؛ خروجی‌هاش خیلی بهتره بخصوص اینکه حافظه‌اش طولانی تر هست.
و اینکه چت‌ها رو باهم قاطی کردم (گفتم اگر فقط نوشتم fa یا lang:fa همون موضوع رو فارسی بهم توضیح بده و کلمات تخصصی رو ترجمه نکن بلکه توضیحش رو به فارسی بگو و سعی کن این توضیح رو قبل از ترجمه بصورت راهنما بنویسی و بعد ترجمه کنی)

واقعا لذت بردم (chatgpt این کار رو نتونست انجام بده و مجبور شدم چندتا چت مختلف باز کنم)

moonshot.ai

مدل جدید خودش رو معرفی کرده به اسم kimiK2 (بهترین مدل open source هست)

این مدل non thinking ولی MOE هست :

https://github.com/MoonshotAI/Kimi-K2

تعداد پارامترها : ۱ تریلیون، با تعداد پارامتر فعال ۳۲ میلیاردی.

لایسنس خوبی هم داره (MIT بیس هست البته)
اگر خواستید توی سایتش و بخش پلتفرم می‌تونید api هم ازش بگیرید یا اینکه kimi.com رو وارد بشید و تست کنید.

نتایجش خیلی جالب بود توی تست‌های من و چون thinking هم نیست خیلی سریع جواب رو میده که تعداد پارامترهای زیادش باعث میشه جوابا خیلی هم خوب باشه.

درود و عرض ادب خدمت ایرانیهای عزیز

#payitforward4iran
اپ پاسچر آنالیز ما توی اپ استور آپدیت شد و هوش مصنوعی اپ می تونه پاسچر شما رو آنالیز کنه و در صورت مشاهده نا فرم بودن پاسچر به کاربر ها پلان حرکت اصلاحی بدهد.

برای عزیزان ساکن ایران امکان استفاده رایگان از اپ به مدت ۶ ماه رو فراهم کرده ایم. عزیزان می توانند برای دریافت کد به آیدی اینستای ما پیام بدهند و امکانات پرمیم اپ رو اکتیو کنند. این امکان تا آخر تیرماه اعتبار دارد و بعد منقضی می شود.


لطفا شیر کنید.

اگر کسی به مشکلی برخورد لطفا به آیدی اینستای تیم ما پیام بدهد:
FlexiTrace Developers
IG: Flexitrace

#PostureAnalysis
#AI
#MachineLearning

این اپ رو یک تیم از بچه‌های ایرانی توسعه دادند (دوستان نزدیک بنده)

که خب حالا دسترسی رایگان هم برای ایرانی‌ها فراهم شده روش. (فقط نسخه iOS, iPadOS داره)

چون خودم برای آنالیز حرکتی ازش استفاده می‌کردم؛ گفتم اینجا هم معرفی کنم.
هم چون برای آنالیز حرکتی بسیار عالی هست
هم اینکه می‌تونید ازش ایده بگیرید برای پروژه انجام دادند.

درنهایت اینکه روی اینستاگرام بهشون پیام بدید اکانت ۶ ماهه رو رایگان دریافت می‌کنید


نکته مهم:

اپ کاملاً on-device پردازش‌ها رو انجام میده و هیچ دیتایی از دستگاه شما جایی ارسال نخواهد شد (می‌تونید موقع آنالیز، اینترنت رو کامل قطع کنید)

شخصاً افتخار همکاری با این تیم رو (توی نسخه‌های اولیه) داشتم.

میسترال اولین مدل voice خودش رو open-source معرفی کرد

https://mistral.ai/news/voxtral

The first open-source Knowledge Delivery Network (KDN) that accelerates LLM applications up to 8x faster, at 8x lower cost.

تا ۸ برابر سریعتر؛ من روی دموهای خودشون با دیتاها و نوع استفاده خودمون تست کردم تا ۶-۷ برابر هم دیدم!

Github link
بنظرم پروژه خوبیه

تیم groq با این پست از Artificial Analysis خبر از انتشار Kimi k2 روی پلتفرم خودش داد

با سرعت 40x؛ اگر مدل رو تست کرده باشید می‌دونید توی تسک‌های کد فوق‌العاده هست با اینکه thinking نیست.
اما مشکل اصلی کند بودنش بود که Groq اون رو حل کرده

۴۰ برابر سرعت بیشتر؛ روی پروژه جدیدم این مدل رو دقیق تست می‌کنم و با Gemini2.5 Pro مقایسه خواهم کرد.

نتایجش رو می‌ذارم حتماً (امیدوارم گراک نسخه بزرگش رو دپلوی کرده باشه)


توی تست mini دقیقاً میشه گفت near-realtime هست 😂😂🤯🤯🤯

این مدل رو کلی تست کردم؛
خیلی مدل خوبیه و خیلی استانداردها رو وقتی بهش می‌گی رعایت می‌کنه.
مثلا استانداردهای امنیتی و ... (مثل همه مدل‌های دیگه هم باید بدونی این استانداردها چی هستند تا دقیق ازش بخوای تا رعایت کنه)


اما من یک مشکل اساسی باهاش دارم؛ استایل کد زدنم رو کامل رعایت نمی‌کنه؛ خیلی عالی هست برای استاندارد کد زدن و وایب کدینگ
ولی
من vibe code اصلا به کارم نمیاد؛ و استانداردها هم باید با استاندارد کدهای خودم باشه (ساده و قابل درک) ولی این مدل زیادی خلاقیت و اپتیمایز و ... میزنه که هیچوقت توی نسخه اولیه پروژه نباید اینطوری کد زد.
(البته خیلی وقتا با پرامپت حل می‌شه ولی خب)

جایگزین ۱۰۰٪ برام نشده توی استفاده از Gemini Pro ولی 70-80% مواقع ازین مدل استفاده می‌کنم بخاطر ریسپانس‌های سریعتر و 20-30% رو میرم روی Gemini Pro بطور کلی رضایت دارم

بخصوص اگر حوصله داشته باشید و یکبار یک System Prompt عالی براش بنویسید با استانداردهای خودتون.


در حال حاضر هم دارم روی نسخه آپدیت شده Qwen3 تست میزنم بخوص برای تسک‌های react پروژه خودم.
تا اینجا راضی‌ام ازین آپدیت.

هرکسی گوه غزه رو خورد اینو بزنید تو صورتش!

بعد از این‌ همه جنگ و بزرگ‌نمایی، فقط ۲۰٪ کودکان غزه سو تغذیه دارند
ولی از طرفی در ایران
۵۴٪ بچه‌های سیستان و بلوچستان سو تغذیه دارند

اون حرومزاده‌هایی که غزه از دهنشون نمیوفته یک کامنت هم برای بچه‌های سیستان و بلوچستان ندارند!

آره عزیز؛ حتی توی این همدردی هم به فکر وام دولتی و پشتیبانی حکومتی هستید.

لینک خبر رکنا

این رو چندباری از چندتا از بچه‌ها شنیدم ؛
تا امروز راجبش چیزی نگفتم چون در مدل‌های دیگه شنیده بودم.

مثلاً اینکه از طرف شما ۴۰۰-۶۰۰ میلیون وام بگیرند بعد شما اقساط اون رو بدید (توی این مورد هم هیچی از پروژه و ... مشخص نبود) یعنی یک دوره هوش مصنوعی برای شما حداقل ۳۰۰ میلیون تومان در میاد!

برای دانشگاه stanford و دوره‌ی پروفسور Manning شما با مبلغ ۱۰,۰۰۰ دلار می‌تونید مدرک معتبر استنفورد رو برای NLP بگیرید
(حداقل ۲ سال پیش که من پرسیدم)

خیلی مراقب این سودجویی ها باشید؛ شاید بهتر باشه مقامات قانونی کشور یک سری هم به این مدل شرکت‌ها بزنند!


پی‌نوشت:

دوستان خواهشاً خودتون مراقب باشید، از متخصص های فعلی مشورت بگیرید، توی گروها بپرسد و ...
با هر شرایطی سراغ کار نرید. هنوز شروع به کار نکرده خودتون رو بدهی بالا نیارید.