🔬 عرضه پژوهش‌محور قدرتمندترین مدل استدلالی گوگل؛ فعال‌سازی Gemini 3 Deep Think در اپ جمینای

🧠 ورود رسمی یک مدل متمرکز بر استدلال عمیق

گوگل به‌صورت رسمی مدل پیشرفته جمینای ۳ دیپ تینک را پس از عبور از مراحل ارزیابی ایمنی، در اپلیکیشن جمینای فعال کرده است. این مدل که از سوی گوگل به‌عنوان «قوی‌ترین ابزار استدلالی» این شرکت معرفی می‌شود، در حال حاضر تنها برای مشترکان سرویس Google AI Ultra با اشتراک ماهانه ۲۵۰ دلار در دسترس قرار دارد.
براساس اعلام گوگل، این نسخه جانشین مستقیم جمینای ۲.۵ دیپ تینک بوده و به‌طور ویژه برای حل مسائل پیچیده ریاضی، علمی، منطقی و تحلیلی طراحی شده است؛ حوزه‌هایی که نیازمند چندلایه‌سازی استدلال و بررسی هم‌زمان فرضیه‌ها هستند.

🧩 سازوکار استدلال موازی؛ تمرکز بر حل مسائل پیچیده

ویژگی متمایز جمینای ۳ دیپ تینک، بهره‌گیری از استدلال موازی است؛ رویکردی که در آن مدل می‌تواند چند مسیر فکری، فرضیه یا راه‌حل را به‌طور هم‌زمان بررسی کرده و سپس به یک جمع‌بندی بهینه برسد.
این معماری، به‌ویژه در مسائل علمی چندمرحله‌ای، اثبات‌های ریاضی، تحلیل داده‌های پیچیده و مسائل منطقی با وابستگی‌های متقاطع، مزیت پژوهشی قابل توجهی ایجاد می‌کند و آن را به ابزاری مناسب برای محققان و تحلیلگران پیشرفته تبدیل می‌سازد.

📊 جایگاه در بنچمارک‌ها و روند عرضه محتاطانه

ماه گذشته گوگل خانواده جمینای ۳ را معرفی کرد که شامل جمینای ۳ پرو پریویو و نسخه دیپ تینک بود. نسخه پرو پریویو به‌سرعت توانست در بنچمارک‌های معتبری مانند LMArena و WebDev Arena به رتبه‌های برتر دست یابد.
در مقابل، نسخه دیپ تینک به‌دلیل حساسیت بالاتر در تولید خروجی‌های استدلالی و نیاز به بررسی‌های ایمنی گسترده‌تر، با تأخیر عرضه شد. اکنون نتایج ارزیابی‌ها نشان می‌دهد این مدل در آزمون Humanity’s Last Exam امتیاز ۴۱ درصد و در ARC-AGI-2 امتیاز ۴۵.۱ درصد کسب کرده است؛ اعدادی که جایگاه آن را در میان مدل‌های پیشرفته استدلالی تثبیت می‌کند.

🧪 دسترسی محدود و برچسب آزمایشی

در حال حاضر، جمینای ۳ دیپ تینک در اپ جمینای با برچسب آزمایشی نمایش داده می‌شود و تنها در حالت Thinking برای مشترکان سرویس اولترا فعال است. این سیاست نشان می‌دهد گوگل قصد دارد ابتدا بازخورد کاربران حرفه‌ای و پژوهشگران را جمع‌آوری کرده و سپس درباره گسترش دسترسی تصمیم‌گیری کند.

🟣 جمع‌بندی پژوهشی

عرضه جمینای ۳ دیپ تینک نشان‌دهنده تمرکز جدی گوگل بر توسعه مدل‌هایی است که فراتر از تولید متن، به استدلال عمیق، تحلیل چندبعدی و حل مسائل علمی پیچیده می‌پردازند.
این مدل می‌تواند در آینده به یکی از ابزارهای کلیدی پژوهش‌های محاسباتی، علوم پایه، مهندسی و تحلیل‌های پیشرفته تبدیل شود؛ هرچند فعلاً به‌عنوان یک فناوری نخبه‌محور و با دسترسی محدود عرضه شده است.

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

🔍✨ سریع‌ترین و هوشمندانه‌ترین راه برای پیدا کردن رفرنس همینجاست!

اگه همیشه بین هزار تا سایت و مقاله سردرگم می‌شی و آخرش هم مطمئن نیستی رفرنست معتبره یا نه…
وقتشه روش کارتو آپ‌گرید کنی! 🚀📚

من اینجام تا بهت یاد بدم چطور در کمترین زمان بهترین، معتبرترین و دقیق‌ترین منابع رو برای:
🧪 تحقیقات دانشگاهی
📝 پروژه‌های تخصصی
📊 تولید محتوا
🎓 پایان‌نامه و مقاله
پیدا کنی و کارتو چند لِوِل بالا ببری! 💡🔥

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

🧬 بازنگری در سیاست واکسیناسیون نوزادان؛ تصمیم تازه CDC درباره هپاتیت B

🟦 تصویب یک تغییر حساس در برنامه‌های پیشگیری عفونی

مرکز کنترل و پیشگیری بیماری‌های ایالات متحده اعلام کرده است که در چارچوب بازنگری‌های مبتنی بر شواهد، تغییر مهمی در توصیه‌های واکسیناسیون نوزادان علیه هپاتیت B اعمال شده است. بر اساس این تصمیم، تزریق روتین واکسن هپاتیت B برای همه نوزادان در ۲۴ ساعت نخست پس از تولد دیگر به‌صورت الزامی توصیه نمی‌شود.

🔬 پیشنهاد علمی کمیته مشورتی واکسن

کمیته مشورتی واکسیناسیون CDC با تکیه بر داده‌های اپیدمیولوژیک پیشنهاد داده است که در صورتی‌ که مادر از نظر ابتلا به هپاتیت B منفی باشد، والدین می‌توانند با نظر پزشک متخصص، تزریق نخستین دوز واکسن را تا حداقل دوماهگی به تعویق بیندازند. هدف اعلام‌شده از این سیاست، افزایش «انتخاب آگاهانه» برای والدین نوزادانی است که در گروه کم‌خطر قرار دارند.

🧪 توصیه‌ای که هنوز پذیرفته نشده است

در عین حال، CDC یکی از پیشنهادهای کلیدی کمیته را نپذیرفته است. این پیشنهاد شامل انجام آزمایش خون برای سنجش سطح آنتی‌بادی‌های محافظتی و تصمیم‌گیری درباره نیاز کودک به دوزهای بعدی واکسن سه‌مرحله‌ای بود. مسئولان CDC اعلام کرده‌اند این رویکرد همچنان در حال بررسی علمی است و هنوز وارد دستورالعمل رسمی نشده است.

⚠️ واکنش گسترده جامعه پزشکی

این تغییر سیاست با واکنش شدید متخصصان اطفال و انجمن‌های پزشکی مواجه شده است. انجمن پزشکان کودکان آمریکا به‌همراه ۶۶ نهاد علمی و درمانی دیگر تأکید کرده‌اند که هیچ شواهد معتبر پژوهشی برای به تعویق انداختن دوز بدو تولد وجود ندارد. از دیدگاه این گروه‌ها، واکسن هپاتیت B در بدو تولد نقش مهمی در پیشگیری از عفونت‌های خاموش و انتقال زودهنگام بیماری دارد و حذف آن می‌تواند سلامت عمومی کودکان را تهدید کند.

🛡 موضع ایالت‌ها و نظام سلامت

در عمل، چندین ایالت و سازمان پزشکی اعلام کرده‌اند که همچنان بر تزریق واکسن هپاتیت B در بدو تولد برای همه نوزادان تأکید دارند. همچنین برخی شرکت‌های بزرگ بیمه سلامت اعلام کرده‌اند پوشش هزینه این واکسن را دست‌کم تا پایان سال ۲۰۲۶ حفظ خواهند کرد.

🟢 جمع‌بندی پژوهشی

این تصمیم CDC نشان‌دهنده تنش میان سیاست‌گذاری مبتنی بر «ارزیابی ریسک فردی» و رویکرد کلاسیک «پیشگیری جمعی» است. نتایج نهایی این تغییر، وابسته به داده‌های آینده و پایش دقیق پیامدهای بالینی آن خواهد بود؛ موضوعی که احتمالاً در سال‌های پیش‌رو به یکی از بحث‌های محوری در حوزه سلامت کودکان تبدیل می‌شود.

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

🧪 تشخیص زودهنگام سیروز کبدی با نوار قلب؛ وقتی هوش مصنوعی وارد غربالگری بیماری‌های مزمن می‌شود

🫀 آیا نوار قلب می‌تواند فراتر از قلب عمل کند؟

پژوهش تازه‌ای که در نشریه معتبر Nature Medicine منتشر شده است، نشان می‌دهد نوار قلب (ECG) با کمک هوش مصنوعی می‌تواند به شناسایی بیماران در معرض خطر بیماری مزمن کبدی پیشرفته و سیروز کمک کند؛ موضوعی که نگاه سنتی به کاربرد ECG را وارد مرحله‌ای کاملاً جدید می‌کند.

🔍 طراحی مطالعه و نقش هوش مصنوعی

در این کارآزمایی بالینی، پژوهشگران از یک مدل یادگیری ماشین مبتنی بر نوار قلب با عنوان ECG-ML استفاده کردند. این مدل با تحلیل الگوهای پنهان در سیگنال ECG، افراد پرخطر برای ابتلا به بیماری مزمن کبدی پیشرفته را شناسایی می‌کرد؛ بدون نیاز به آزمایش‌های تهاجمی اولیه.

👩‍⚕️ تقسیم‌بندی پزشکان و مداخله بالینی

پزشکان شرکت‌کننده در مطالعه به دو گروه تقسیم شدند:
🟢 گروه مداخله: پزشکان به نتایج مدل ECG-ML دسترسی داشتند. در صورت مثبت بودن نتیجه، از خطر بالای بیماری کبدی مطلع می‌شدند و بررسی‌ها و پیگیری‌های هدفمند را آغاز می‌کردند.
🔵 گروه کنترل: مراقبت‌های معمول انجام می‌شد و پزشکان به خروجی مدل هوش مصنوعی دسترسی نداشتند.

📊 یافته‌های کلیدی و نتایج آماری

پیامد اصلی مطالعه، تشخیص جدید بیماری مزمن کبدی همراه با فیبروز پیشرفته طی ۶ ماه پس از انجام نوار قلب بود.
نتایج نشان داد:
🔹 در کل جمعیت مطالعه، میزان تشخیص بیماری در گروه مداخله ۱ درصد و در گروه کنترل ۰/۵ درصد بود؛ یعنی تقریباً دو برابر افزایش تشخیص.
🔹 در میان بیمارانی که مدل ECG-ML آن‌ها را پرخطر شناسایی کرده بود، تشخیص بیماری در گروه مداخله ۴/۴ درصد و در گروه کنترل تنها ۱/۱ درصد گزارش شد؛ یعنی چهار برابر بیشتر.
🔹 این الگو برای تشخیص انواع فیبروز کبدی نیز تکرار شد.

🧠 تحلیل پژوهشی و اهمیت بالینی

این مطالعه نشان می‌دهد که نوار قلب، در ترکیب با الگوریتم‌های یادگیری ماشین، می‌تواند به ابزاری نوین برای غربالگری غیرتهاجمی بیماری‌های کبدی در مراقبت‌های اولیه و روتین تبدیل شود. نکته کلیدی آن است که خروجی هوش مصنوعی به‌تنهایی ملاک تشخیص نیست، بلکه به‌عنوان یک سیستم هشدار زودهنگام عمل می‌کند تا آزمایش‌ها و ارزیابی‌های هدفمندتر انجام شود.

🧩 جمع‌بندی علمی

یافته‌های این تحقیق گواه آن است که هوش مصنوعی می‌تواند از داده‌های ساده و در دسترس مانند ECG، اطلاعاتی استخراج کند که فراتر از کاربردهای کلاسیک آن هستند. اگر این رویکرد در مطالعات بزرگ‌تر تأیید شود، می‌تواند تحولی مهم در تشخیص زودهنگام سیروز و کاهش بار بیماری‌های مزمن کبدی ایجاد کند؛ تحولی که مستقیماً با بهبود پیش‌آگهی بیماران و کارآمدتر شدن نظام سلامت در ارتباط است.

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

🎬 گسترش دسترسی پژوهش‌محور به ویدیوسازی هوشمند؛ آزادسازی قابلیت‌های پیشرفته جمینای در Google Vids

🧠 حرکت تازه گوگل در دموکراتیزه‌کردن ابزارهای هوش مصنوعی

گوگل اعلام کرده است که پلتفرم ویدیوسازی Google Vids، که نخستین‌بار در سال ۲۰۲۴ معرفی شد، اکنون بخشی از قابلیت‌های پیشرفته مبتنی بر هوش مصنوعی جمینای را به‌صورت رایگان در اختیار تمامی کاربران دارای حساب جیمیل قرار می‌دهد. این تصمیم، گامی مهم در جهت عمومی‌سازی ابزارهای تولید محتوای هوشمند و کاهش فاصله دسترسی میان کاربران حرفه‌ای و عمومی محسوب می‌شود.

🎥 کاربردهای عملی جمینای در تولید محتوای ویدیویی

قابلیت‌های مبتنی بر جمینای به کاربران این امکان را می‌دهد که ایده‌های خام را با سرعت و دقت بیشتری به ویدیوهای ساختاریافته و حرفه‌ای تبدیل کنند. بر اساس گزارش‌های فنی منتشرشده، این ابزارها می‌توانند فرآیند روایت بصری، سازمان‌دهی محتوا و انتقال پیام را به شکل محسوسی بهبود دهند؛ موضوعی که به‌ویژه برای تولید محتوای آموزشی، پژوهشی و سازمانی اهمیت بالایی دارد.

🛠 قابلیت‌هایی که اکنون رایگان شده‌اند

در نسخه رایگان Google Vids، کاربران به مجموعه‌ای از ابزارهای هوشمند دسترسی دارند، از جمله:
✨ برش و ویرایش متن ویدیویی با کمک هوش مصنوعی
✨ تولید صدای مصنوعی برای روایت و توضیح محتوا
✨ ویرایش و بهبود تصاویر درون ویدیو با الگوریتم‌های یادگیری ماشین
این امکانات پیش‌تر تنها برای مشترکان پولی فعال بودند و اکنون بدون نیاز به اشتراک ویژه قابل استفاده هستند.

🔒 مرز نسخه رایگان و حرفه‌ای همچنان پابرجاست

با وجود این گسترش دسترسی، برخی قابلیت‌های پیشرفته‌تر جمینای همچنان مختص کاربران پریمیوم باقی مانده‌اند. ابزارهایی مانند مدل ویدیوساز پیشرفته Veo 3.1، آواتارهای هوش مصنوعی و سامانه طراحی استوری‌بورد خودکار، فعلاً در سطح حرفه‌ای ارائه می‌شوند و برای پروژه‌های پیچیده‌تر کاربرد دارند.

📌 جمع‌بندی پژوهشی

آزادسازی قابلیت‌های هوش مصنوعی در Google Vids نشان می‌دهد گوگل به‌دنبال تقویت اکوسیستم تولید محتوای داده‌محور و پژوهش‌محور است. این اقدام می‌تواند نقش مهمی در ارتقای سواد رسانه‌ای، تولید محتوای علمی و تسهیل ارتباطات آموزشی ایفا کند و نمونه‌ای از روند جهانی حرکت به‌سوی دسترسی گسترده‌تر به ابزارهای هوش مصنوعی پیشرفته باشد.

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

🧠 نقش تعیین‌کننده یک ژن منفرد در آغاز اختلالات روان‌پزشکی؛ بازنگری در فرضیه چندژنی

🔬 گزارش یک کشف ژنتیکی معنادار از آلمان

پژوهشگران دانشگاه لایپزیگ آلمان در مطالعه‌ای تازه نشان داده‌اند که برخلاف دیدگاه غالب که اختلالات روان‌پزشکی را حاصل تعامل پیچیده چندین ژن می‌داند، جهش در یک ژن مشخص به‌تنهایی می‌تواند آغازگر اختلالات شدید روانی باشد. این ژن با نام GRIN2A شناخته می‌شود و یافته‌ها نشان می‌دهد اختلال در عملکرد آن می‌تواند به بروز زودهنگام بیماری‌هایی مانند اسکیزوفرنی منجر شود.

🧬 یافته‌های بالینی و جمعیتی مطالعه

در این پژوهش، داده‌های ژنتیکی و بالینی ۱۲۱ بیمار دارای جهش در ژن GRIN2A بررسی شد. نتایج نشان داد که ۲۵ نفر از این افراد به اختلالات روان‌پزشکی قابل‌توجهی از جمله اضطراب، روان‌پریشی و اختلالات شخصیت مبتلا بوده‌اند. در اغلب این بیماران، نسخه‌ای غیرفعال از ژن وجود داشت که عملاً توانایی انجام عملکرد طبیعی خود را نداشت. نکته مهم آن است که علائم بیماری در بسیاری از موارد، از دوران کودکی یا نوجوانی آغاز شده بود؛ مسئله‌ای که بر نقش حیاتی این ژن در رشد عصبی اولیه تأکید می‌کند.

🧠 سازوکار زیستی و اهمیت نوروبیولوژیک

ژن GRIN2A مسئول کدگذاری یکی از زیرواحدهای گیرنده‌های گلوتامات در مغز است؛ گیرنده‌هایی که نقش کلیدی در انتقال پیام‌های عصبی، یادگیری و تعادل فعالیت شبکه‌های مغزی دارند. اختلال در این ژن، تعادل تحریک و مهار عصبی را بر هم می‌زند و می‌تواند زمینه‌ساز بروز علائم روانی و حتی تشنج شود. این یافته، پیوند مستقیمی میان ژنتیک مولکولی و پاتوفیزیولوژی اختلالات روان‌پزشکی برقرار می‌کند.

💊 چشم‌انداز درمانی مبتنی بر شواهد اولیه

در بخش مداخله‌ای این مطالعه، درمان آزمایشی با آمینواسید ال-سرین در چهار بیمار مبتلا اجرا شد. نتایج اولیه نشان داد که این رویکرد می‌تواند به کاهش علائم روانی و نیز تشنج کمک کند. اگرچه این یافته‌ها مقدماتی هستند، اما مسیر تازه‌ای برای توسعه درمان‌های هدفمند ژنتیکی در روان‌پزشکی ترسیم می‌کنند.

🔎 جمع‌بندی پژوهشی

این تحقیق، نگاه رایج به ماهیت چندژنی اختلالات روانی را به چالش می‌کشد و نشان می‌دهد که در برخی موارد، یک جهش ژنتیکی منفرد می‌تواند نقش آغازگر داشته باشد. چنین یافته‌ای نه‌تنها برای درک بهتر ریشه‌های زیستی بیماری‌های روان‌پزشکی اهمیت دارد، بلکه می‌تواند زمینه‌ساز تشخیص زودهنگام و درمان‌های شخصی‌سازی‌شده در آینده باشد.

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

🧠 تحول در نشر علمی؛ ظهور سرور پری‌پرینت اختصاصی مقالات مبتنی بر هوش مصنوعی

🧪 معرفی یک بستر نوین در اکوسیستم پژوهش

در تحولی قابل‌توجه در حوزه ارتباطات علمی، یک سرور پری‌پرینت نوظهور با نام aiXiv فعالیت خود را آغاز کرده است؛ بستری که به‌طور اختصاصی مقالاتی را می‌پذیرد که به‌صورت کامل یا جزئی توسط هوش مصنوعی نوشته شده‌اند یا فرآیند داوری آن‌ها با کمک AI انجام شده است. در این پلتفرم، تمرکز اصلی نه بر هویت نویسنده (انسان یا ماشین)، بلکه بر کیفیت علمی محتوا قرار دارد؛ رویکردی که می‌تواند معادلات سنتی نشر پژوهش را دستخوش تغییر کند.

🔍 داوری علمی با عامل‌های هوشمند

برای کاهش فشار فزاینده بر داوران انسانی، aiXiv از پنج عامل هوش مصنوعی مستقل استفاده می‌کند که هرکدام مسئول ارزیابی یکی از شاخص‌های کلیدی پژوهش هستند؛ از جمله نوآوری علمی، صحت فنی و اثرگذاری بالقوه. این سامانه قادر است فرآیند داوری را تنها در ۱ تا ۲ دقیقه انجام دهد؛ موضوعی که در مقایسه با چرخه‌های چندماهه داوری سنتی، یک جهش چشمگیر محسوب می‌شود.

🔄 داوری تکرارشونده و بهبود کیفیت مقالات

یکی از ویژگی‌های متمایز aiXiv، امکان داوری چندمرحله‌ای بر اساس بازخورد هوش مصنوعی است. نویسندگان می‌توانند مقاله خود را اصلاح کرده و مجدداً برای ارزیابی ارسال کنند. سازندگان این پلتفرم معتقدند این سازوکار به‌ویژه برای مقالات AI-محور، به ارتقای تدریجی کیفیت علمی و ساختاری آثار کمک می‌کند.

⚖️ موافقان و منتقدان چه می‌گویند؟

حامیان این رویکرد، aiXiv را پاسخی مقیاس‌پذیر و واقع‌گرایانه به موج فزاینده تولید مقالات با کمک هوش مصنوعی می‌دانند. در مقابل، منتقدان نسبت به خطراتی مانند پژوهش‌های جعلی، داوری سطحی و اغراق در میزان نوآوری هشدار می‌دهند و بر لزوم نظارت انسانی تأکید دارند.

📊 وضعیت فعلی و اهمیت پژوهشی

بر اساس گزارش منتشرشده در مجله Science، تاکنون حدود ۸۰ پری‌پرینت در این سرور منتشر شده است. هرچند aiXiv هنوز در مراحل ابتدایی قرار دارد، اما می‌تواند آغازگر بحث‌های جدی درباره آینده داوری علمی، نقش هوش مصنوعی در تولید دانش و بازتعریف استانداردهای پژوهش باشد.

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

🧪 گام تازه میسترال در هوش مصنوعی کدنویسی؛ معرفی نسل دوم Devstral و ابزار توسعه‌محور Vibe

🔹 استارتاپ فرانسوی میسترال، که در سال‌های اخیر به یکی از بازیگران جدی حوزه مدل‌های متن‌باز هوش مصنوعی تبدیل شده، پس از معرفی خانواده Mistral 3، اکنون نسل دوم مدل کدنویسی خود با نام Devstral 2 را رونمایی کرده است. این اقدام در راستای رقابت مستقیم با مدل‌های انحصاری کدنویسی و پاسخ به نیاز فزاینده توسعه‌دهندگان برای ابزارهای شفاف، قابل استقرار و متن‌باز انجام شده است.

🧠📊 تمرکز بر عملکرد بالا و دسترس‌پذیری

🔸 در واقع  Devstral 2 در دو نسخه ارائه شده است؛ نسخه پرچم‌دار با ۱۲۳ میلیارد پارامتر و پنجره متنی بسیار گسترده ۲۵۶ هزار توکنی که امکان تحلیل پروژه‌های بزرگ، کدهای طولانی و تعامل چندمرحله‌ای را فراهم می‌کند. این مدل در بنچمارک معتبر SWE-bench Verified امتیاز ۷۲.۲ درصد را کسب کرده که نشان‌دهنده توان بالای آن در حل مسائل واقعی مهندسی نرم‌افزار است.
🔸 در کنار آن، نسخه سبک‌تر Devstral Small 2 با ۲۴ میلیارد پارامتر معرفی شده که با وجود اندازه کوچک‌تر، امتیاز ۶۸ درصدی در همان بنچمارک را ثبت کرده و به‌عنوان قدرتمندترین مدل متن‌باز در این رده شناخته می‌شود. این نسخه به‌طور خاص برای اجرا روی لپ‌تاپ‌های معمولی و سخت‌افزارهای در دسترس طراحی شده است.

💻⚙️ تعامل مستقیم توسعه‌دهندگان با مدل‌ها

🔹 میسترال هم‌زمان ابزار جدیدی با نام Vibe معرفی کرده است؛ یک رابط خط فرمان حرفه‌ای که به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد مستقیماً از طریق ترمینال با مدل‌های هوش مصنوعی تعامل داشته باشند. این ابزار، Devstral را به بخشی از جریان کاری روزمره برنامه‌نویسان تبدیل می‌کند و امکان تولید، اصلاح و تحلیل کد را بدون خروج از محیط توسعه فراهم می‌سازد.

📜🔓 مجوزهای متن‌باز و دسترسی رایگان

🔸 نسخه پرچم‌دار Devstral 2 تحت مجوز MIT اصلاح‌شده و نسخه کوچک‌تر تحت مجوز Apache 2.0 عرضه شده‌اند؛ مجوزهایی که استفاده پژوهشی و تجاری را تسهیل می‌کنند. هر دو مدل در حال حاضر به‌صورت رایگان از طریق API و پلتفرم Hugging Face در دسترس هستند؛ رویکردی که با فلسفه متن‌باز و توسعه جامعه‌محور میسترال هم‌راستا است.

🔬📈 پیوند با تحقیقات و آینده توسعه نرم‌افزار

🔹 عرضه Devstral 2 نشان می‌دهد که مدل‌های متن‌باز کدنویسی می‌توانند به سطحی از دقت و کارایی برسند که پیش‌تر در انحصار مدل‌های بسته بود. این پیشرفت، مسیر تحقیقات دانشگاهی، توسعه ابزارهای مهندسی نرم‌افزار و استفاده گسترده‌تر از هوش مصنوعی در تولید کد را هموارتر می‌کند و می‌تواند آینده برنامه‌نویسی را شفاف‌تر و در دسترس‌تر سازد.

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

⚖️ زنگ خطر برای اخلاق پژوهش

رفرنس‌های جعلیِ تولیدشده با هوش مصنوعی چگونه به استعفای یک استاد برجسته انجامید؟

🧩 روایتی واقعی از تقاطع هوش مصنوعی و اخلاق علمی

دانشگاه هنگ‌کنگ (HKU) در اطلاعیه‌ای رسمی اعلام کرد که پروفسور پل یِیپ، استاد دانشکده علوم اجتماعی، پس از تأیید نتایج یک بررسی داخلی درباره وجود رفرنس‌های غیرواقعیِ تولیدشده با هوش مصنوعی در یک مقاله علمی، از سمت معاونت دانشکده استعفا داده است. همچنین عضویت او در چند کمیته پژوهشی خاتمه یافته، هرچند همچنان به‌عنوان عضو هیئت علمی در دانشگاه باقی خواهد ماند. این تصمیم، بازتابی از حساسیت فزاینده نهادهای علمی نسبت به استانداردهای اخلاق پژوهش در عصر هوش مصنوعی است.

📄 مقاله‌ای که به نقطه بحران رسید

این پرونده به مقاله‌ای با عنوان چهل سال گذار باروری در هنگ‌کنگ مربوط می‌شود که در مجله China Population and Development Studies منتشر شده بود. نویسنده اصلی مقاله، ییمینگ بای، دانشجوی دکتری، در فرآیند تهیه بخش رفرنس‌ها از ابزارهای هوش مصنوعی مولد استفاده کرده، اما این موضوع را در مقاله اعلام نکرده است. در این میان، نام پروفسور یِیپ به‌عنوان نویسنده مسئول درج شده بود؛ نقشی که طبق استانداردهای بین‌المللی، مسئولیت نهایی صحت محتوای مقاله را بر عهده دارد.

🧠 مسئولیت‌پذیری در برابر خطای پژوهشی

پس از آشکارشدن مشکل، دانشگاه اعلام کرد که پروفسور یِیپ شخصاً درخواست پس‌گرفتن (ریترکشن) مقاله را ارائه داده و هم‌زمان، دانشجوی دکتری نیز تحت فرایندهای انضباطی قرار گرفته است. خودِ یِیپ در گفت‌وگو با رسانه‌های محلی توضیح داده که دانشجو از هوش مصنوعی صرفاً برای «مرتب‌سازی» منابع استفاده کرده، اما بررسی نهایی این بخش انجام نشده است. او با پذیرش مسئولیت خود به‌عنوان نویسنده مسئول، عذرخواهی رسمی کرده و در عین حال تأکید داشته که متن مقاله ساختگی نبوده و از دو مرحله داوری علمی عبور کرده است.

🏛 پاسخ نهادی دانشگاه به چالش هوش مصنوعی

دانشگاه هنگ‌کنگ با تأکید مجدد بر «استانداردهای سخت‌گیرانه اخلاق پژوهش»، اعلام کرده است که برای پیشگیری از تکرار چنین مواردی، آموزش و ارزیابی درباره استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی در پژوهش را برای همه پژوهشگران اجباری خواهد کرد. این رویکرد، همسو با روندی جهانی است که پس از افزایش گزارش‌ها درباره رفرنس‌های جعلی، داده‌های ساختگی و خطاهای ناشی از مدل‌های زبانی، در بسیاری از دانشگاه‌ها و مجلات علمی دنبال می‌شود.

🔍 فراتر از یک پرونده فردی

اهمیت این ماجرا تنها در یک مقاله یا یک استعفا خلاصه نمی‌شود؛ بلکه نشان می‌دهد چگونه شفافیت، پاسخ‌گویی و مسئولیت‌پذیری می‌تواند اعتماد عمومی به علم را حفظ کند. اقدام سریع استاد برای درخواست ریترکشن، استعفای فوری از سمت‌های مدیریتی و عذرخواهی رسمی دانشگاه، الگویی قابل‌تأمل از برخورد نهادی با بداخلاقی‌های پژوهشی است؛ الگویی که مقایسه آن با وضعیت نظام‌های دانشگاهی دیگر، پرسش‌های جدی درباره استقلال دانشگاه‌ها و اراده واقعی برای صیانت از اخلاق پژوهش مطرح می‌کند.

📌 جمع‌بندی پژوهشی

این پرونده بار دیگر یادآوری می‌کند که هوش مصنوعی، هرچند ابزاری قدرتمند برای تسهیل پژوهش است، بدون چارچوب‌های اخلاقی روشن و نظارت انسانی دقیق می‌تواند به خطاهای جدی منجر شود. آینده پژوهش علمی، نه در طرد هوش مصنوعی، بلکه در آموزش، شفافیت و مسئولیت‌پذیری در استفاده از آن رقم خواهد خورد.

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

🧬 بازتعریف مقاومت دارویی در سرطان؛ کشفی تازه درباره بقا پنهان سلول‌های توموری

🔬 پژوهشی جدید از دانشگاه کالیفرنیا سن‌دیه‌گو پرده از یکی از پیچیده‌ترین چالش‌های درمان سرطان برداشته است: دلیل بازگشت برخی تومورها پس از شیمی‌درمانی. برخلاف تصور رایج که مقاومت دارویی را نتیجه جهش‌های ژنتیکی پایدار می‌دانست، این مطالعه نشان می‌دهد بخشی از سلول‌های سرطانی با یک راهبرد موقتی اما هوشمندانه از مرگ فرار می‌کنند.

🧫 سلول‌های موسوم به «سلول‌های پایدار»

به‌جای نابودی کامل، پس از شیمی‌درمانی وارد حالتی شبیه خواب زمستانی می‌شوند. این سلول‌ها با فعال‌سازی کنترل‌شده آنزیم DFFB، آسیب‌های خفیف و غیرکشنده‌ای به DNA وارد می‌کنند. چنین آسیبی نه‌تنها باعث مرگ سلول نمی‌شود، بلکه مسیرهای ترمیم DNA و سازوکارهای بقا را فعال کرده و سلول را برای مقاومت در برابر درمان آماده می‌سازد.

🧠 اهمیت علمی این یافته در ماهیت غیرژنتیکی مقاومت دارویی است.
نتایج نشان می‌دهد که فرار سلول‌های سرطانی از درمان می‌تواند یک فرآیند سریع و برگشت‌پذیر باشد، نه الزاماً حاصل تغییرات ژنتیکی بلندمدت. این موضوع دیدگاه‌های کلاسیک درباره تکامل تومور و مقاومت به شیمی‌درمانی را به چالش می‌کشد و افق تازه‌ای برای مداخلات درمانی می‌گشاید.

🧪 آزمایش‌ها روی مدل‌های مختلف سرطان از جمله سرطان ریه، پستان و ملانوما نشان داد که غیرفعال‌سازی آنزیم DFFB می‌تواند مانع فعال‌شدن دوباره این سلول‌های پایدار شود. در این شرایط، سلول‌ها دیگر قادر به ترمیم مؤثر آسیب‌ها نیستند و احتمال بازگشت تومور به‌طور قابل‌توجهی کاهش می‌یابد.

🧩 از منظر بالینی، این کشف پیامدهای مهمی
دارد.
پژوهشگران معتقدند اگر داروهایی طراحی شوند که مسیر DFFB یا حالت خواب سلولی را هدف قرار دهند، می‌توان شیمی‌درمانی را مؤثرتر کرد، دوره بهبودی بیماران را افزایش داد و خطر عود سرطان را به حداقل رساند. چنین رویکردی می‌تواند مکمل درمان‌های فعلی باشد، نه جایگزین آن‌ها.

📌 جمع‌بندی پژوهش: مقاومت سلول‌های سرطانی همیشه نتیجه «تغییر ژن‌ها» نیست؛ گاهی حاصل یک تصمیم موقتی برای زنده ماندن است. درک این تصمیم زیستی، راه را برای نسل جدیدی از درمان‌های هدفمند و هوشمند هموار می‌کند.

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

🔍 دنبال ژورنالی هستی که مقاله‌ت سریع‌تر پذیرش بشه و اثرگذاری بیشتری داشته باشه؟
با راهین یاد می‌گیری چطور ژورنال‌های مناسب پژوهشت رو پیدا کنی و مسیر پژوهشی‌ت رو کوتاه‌تر و هوشمندانه‌تر بسازی!

✨ نکته حرفه‌ای: استفاده از Springer Journal Suggester می‌تونه انتخاب ژورنال رو برات راحت‌تر کنه و وقتت رو حفظ کنه.

💡 اگه دنبال میانبرهای پژوهشی و ابزارهای کاربردی برای پژوهشت هستی، راهین رو فالو کن تا هیچ فرصتی رو از دست نده!

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

🧠 نجات از «رفرنس‌های جعلی»

پروتکل عملی مقابله با توهم ارجاع در پژوهش‌های دانشگاهی با کمک ChatGPT

🔍 مقدمه: یک خطر خاموش در پژوهش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی

در سال‌های اخیر، استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ در نگارش متون علمی، مرور ادبیات و حتی تدوین پروپوزال و مقاله به‌طور چشمگیری افزایش یافته است. با وجود مزایای قابل‌توجه این ابزارها، یکی از جدی‌ترین چالش‌های همراه با آن‌ها، تولید رفرنس‌های جعلی یا غیرقابل‌ردیابی است؛ پدیده‌ای که در ادبیات علمی با عنوان hallucinated citations شناخته می‌شود.
این نوع خطا، برخلاف اشتباهات نگارشی یا مفهومی، می‌تواند پیامدهای سنگین‌تری به همراه داشته باشد؛ از زیر سؤال رفتن اعتبار پژوهشگر گرفته تا آسیب به جایگاه علمی اساتید، دانشجویان تحصیلات تکمیلی و حتی مجلات علمی.

🧯 مسئله زمانی بحرانی‌تر می‌شود که بسیاری از مخاطبان، به دلیل محدودیت زمان یا اعتماد بیش‌ازحد به خروجی‌های هوش مصنوعی، فرصت یا انگیزه بررسی صحت رفرنس‌ها را ندارند.

⚠️ مسئله کجاست و چرا باید جدی گرفته شود؟

رفرنس‌های جعلی معمولاً ظاهری کاملاً علمی، دقیق و متقاعدکننده دارند:
عنوان مقاله منطقی است
نام ژورنال معتبر به نظر می‌رسد
سال انتشار با روند پژوهش هم‌خوانی دارد

اما در واقع:
مقاله وجود خارجی ندارد
یا ترکیبی از چند منبع واقعی است
یا اطلاعات کتابشناختی آن نادرست است

📉 تجربه‌های گزارش‌شده در فضای آکادمیک نشان می‌دهد که حتی پژوهشگران باتجربه نیز گاهی قربانی این نوع خطا شده‌اند؛ موضوعی که ضرورت تدوین پروتکل‌های ضد توهم را بیش از پیش برجسته می‌کند.

🛡️ پروتکل ضد توهم ارجاع: راهنمای عملی و مرحله‌به‌مرحله

🧩 اصل اول: الزام به شفافیت منبع

در تعامل با ابزارهای هوش مصنوعی، باید قاعده‌ای صریح تعریف شود:

هر ادعای واقعی یا آماری باید یا با منبع قابل‌ردیابی ارائه شود، یا به‌طور شفاف اعلام گردد که منبع معتبری در دسترس نیست.

این رویکرد، ابزار را از «ظاهر‌سازی علمی» بازمی‌دارد و آن را وادار به اعلام عدم قطعیت می‌کند؛ رفتاری که در پژوهش انسانی نیز یک فضیلت علمی محسوب می‌شود.

📚 اصل دوم: محدودسازی منابع به پایگاه‌های معتبر

مطالعات روش‌شناسی پژوهش نشان می‌دهد که بیشترین خطاهای ارجاع، زمانی رخ می‌دهد که منابع از وب‌سایت‌های غیررسمی یا ثانویه استخراج می‌شوند. بنابراین، در کار دانشگاهی باید منابع به پایگاه‌های زیر محدود شوند:
پایگاه‌های نمایه‌شده مانند PubMed، Scopus و Web of Science
ناشران معتبر علمی نظیر Springer، Elsevier، Nature و IEEE
وب‌سایت رسمی سازمان‌های بین‌المللی مانند WHO و OECD

🚫 استفاده از وبلاگ‌ها، پلتفرم‌های محتوایی عمومی و منابع فاقد داوری علمی باید ممنوع شود.

🔢 اصل سوم: اجبار به ارائه شناسه‌های استاندارد

یکی از مؤثرترین راه‌های تشخیص رفرنس واقعی از جعلی، استفاده از شناسه‌های یکتای علمی است، از جمله:
DOI برای مقالات
PMID برای مقالات پزشکی
ISBN برای کتاب‌ها
شناسه گزارش‌های رسمی سازمان‌ها
📌 فقدان این شناسه‌ها باید به‌عنوان یک «علامت هشدار» تلقی شود.

🧱 اصل چهارم: تغییر ساختار خروجی برای کاهش جعل

به‌جای درخواست یک فهرست ساده از منابع در انتهای متن، پیشنهاد می‌شود ساختار زیر استفاده شود:
ادعا (Claim)
شاهد یا خلاصه مستند (Evidence)
منبع قابل‌ردیابی (Source)
سطح اطمینان (Confidence)
این ساختار، امکان جعل پنهان را به حداقل می‌رساند و منطق استنادی متن را شفاف می‌کند.

🔄 اصل پنجم: تفکیک مرحله جست‌وجو از مرحله نگارش

یکی از روش‌های توصیه‌شده در پژوهش‌های نظام‌مند، کار دو مرحله‌ای است:
استخراج منابع معتبر و بررسی اولیه آن‌ها
نگارش متن علمی صرفاً بر اساس منابع تأییدشده
این رویکرد، هم‌راستا با اصول مرور نظام‌مند ادبیات است و ریسک خطای ارجاع را به‌طور محسوسی کاهش می‌دهد.

🧠 اصل ششم: پذیرش نوشتار بدون رفرنس در صورت لزوم

در برخی موارد، هدف از استفاده از هوش مصنوعی صرفاً درک مفهومی یا ایده‌پردازی است. در این شرایط، باید صراحتاً درخواست شود که:
هیچ رفرنسی ارائه نشود
نقاط نیازمند منبع مشخص علامت‌گذاری شوند
این شفافیت، از تولید رفرنس‌های ظاهراً علمی اما غیرواقعی جلوگیری می‌کند.

🎯 جمع‌بندی: از ابزار هوشمند تا پژوهش مسئولانه

هوش مصنوعی می‌تواند دستیار قدرتمندی در پژوهش باشد، اما مسئولیت نهایی صحت علمی همواره بر عهده پژوهشگر انسانی است. تدوین و به‌کارگیری پروتکل‌های ضد توهم، نه‌تنها یک اقدام فنی، بلکه نشانه بلوغ روش‌شناختی در عصر پژوهش دیجیتال است.

📌 پژوهشگر آگاه کسی است که بداند چه زمانی به ابزار اعتماد کند و چه زمانی آن را به چالش بکشد.

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️