+ معرفی Antigravity
گوگل با معرفی Antigravity با قدرت تمام به جنگ , Cursor و Trae رفت! در واقع Antigravity یک پلتفرم توسعه Agent محوره. این IDE از مدل‌های هوش مصنوعی مانند Gemini 3 Pro برای تغییر روش‌های کاری استفاده می‌کنه.
این Antigravity یک IDE معمولی نیست! Antigravity به جای کدنویسی خط به خط، به شما اجازه می‌ده وظایف پیچیده رو به ایجنتش بدید و اون مراحل رو پیش بره با ترکیب و استفاده از mission controller! این ایجنت/ها برنامه‌ریزی، اجرا، تست و تکرار می‌کنن تا بهترین نتیجه به دست بیاد.

https://x.com/TheRealPourya/status/1991837952662483168

@algorithmha

+ مدل جدید و خفن گوگل: Nano Banana 3 Pro
مدل جدید و خفن گوگل، Nano Banana 3 Pro ا تولید تصویر مبتنی بر واقعیت و دانش را واقعاً دگرگون کرده!
فرقش چیه؟
- مخزنی عظیم از دانش: این مدل به یه عالمه اطلاعات درست و حسابی وصله تا تصاویری که می‌سازه، از مدل‌های قبلی خیلی دقیق‌تر و فکت‌محورتر باشن. دیگه تصویر الکی نمی‌سازه!
- اتصال به جستجوی گوگل (اختیاری): اگه این قابلیت رو فعال کنی، مدل به اطلاعات لحظه‌ای و جدید وب وصل می‌شه. یعنی خروجی‌هاش کاملاً داده‌محور و آپدیت هستن.
این برای کی خوبه؟
- برای هر کسی که نیاز به تصاویر دقیق و موثق و یا infgraphic داره. مثلاً:
- کشیدن دقیق یه نمودار زیستی پیچیده
- ساختن یه نقشه تاریخی خیلی جزئی و درست
- و در کل، برای هر پروژه‌ای که دقت حرف اول رو می‌زنه.

x.com/MehdiAllahyari/status/1992089115504816228

@algorithmha

+ مدل SAM 3D از متا
در حالی که ما مشغول Nano Banana از Google هستیم، اون سمت Meta با SAM 3D رفته سراغ بازار 3D!

x.com/CallMeDiegoJr/status/1992389668860739651

@algorithmha

+ الگوریتم پیشنهاد مسیر گوگل
گوگل قبل از اینکه ترافیک شکل بگیره، از روی داده‌ها، رفتار ماشین‌ها، سرعت گوشی‌ها و شبکه‌های عصبی می‌فهمه که در چند دقیقه‌ی آینده چه اتفاقی میافته.
linkedin.com/posts/bijnavand_googlemaps-aevaewaecabraetaedaeuaewaehahy-activity-7395870327223762944-ceOE

@algorithmha

+ Claude Opus 4.5

Introducing Claude Opus 4.5: the best model in the world for coding, agents, and computer use.

Opus 4.5 is a step forward in what AI systems can do, and a preview of larger changes to how work gets done.

x.com/claudeai/status/1993030546243699119

@algorithmha

+ ریپوی AI_Links

ریپوی AI-Links یک دایرکتوری شامل صدها لینک هوش مصنوعی‌های کاربردی نظم دهی شده با توجه به کاربرد و نوع استفاده، شامل چت‌بات‌ها، تولید تصویر، ویدیو، صدا، کدنویسی و ابزارهای کاربردی دیگر است.

algs.ir/q45j74

@algorithmha

+ ورکفلو آماده n8n

اگر در n8n فعالید یا در حال آموزش هستید، در رپوی زیر حدودا 2000+ ورکفلوی آماده و سالم وجود داره که می‌تونید برای کارهاتون استفاده کنید.

github.com/Danitilahun/n8n-workflow-templates/

منبع لینک:
x.com/TheRealPourya/status/1983451506126049659

@algorithmha

+ Lightweight End-to-End OCR

This paper presents HunyuanOCR, a commercial-grade, open-source, and lightweight (1B parameters) Vision-Language Model (VLM) dedicated to OCR tasks.

https://www.linkedin.com/posts/amasoudfam_hunyuanocr-technical-report-activity-7401288542838140928-QErX/

@algorithmha

+ Teaching Machines How to Think

I recently placed in the top 20% of a Kaggle competition. I didn’t write a single line of feature engineering. I didn’t tune a single hyperparameter. Instead, I spent my time doing something fundamentally different: I built a system that knows how to approach machine learning problems, then pointed it at the competition and watched ...

https://yewjin.substack.com/p/the-future-is-solving-problem-solving

@algorithmha

+ Nanobanana 2.0
یکی از قابلیت های Nanobanana 2.0 پرو که ممکنه خیلی به دردتون بخوره تحلبل زبان بدن و حس و حال کلی که یک عکس به مخاطب القا میکنه ، مخصوصا برای اون عده از دوستانی که کلا لینکدین رو با کالکشن عکس های خودشون مدیریت میکنن!

لینک پرامپت مورد استفاده برای استفاده از این قابلیت رو توی کامنت‌های پست پیدا میکنید.


https://www.linkedin.com/posts/zarvandeh_%DB%8C%DA%A9%DB%8C-%D8%A7%D8%B2-%D9%82%D8%A7%D8%A8%D9%84%DB%8C%D8%AA-%D9%87%D8%A7%DB%8C-nanobanana-20-%D9%BE%D8%B1%D9%88-%DA%A9%D9%87-%D9%85%D9%85%DA%A9%D9%86%D9%87-activity-7404571621509775360-mxN_/


@algorithmha

+ JSON vs TOON

LLMs weren’t built to love JSON. But TOON? It speaks their language.
Every agentic AI workflow starts with one bottleneck: tokens. And it turns out we’ve been wasting a ton of them. That’s where TOON changes the game.

https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7400841912183848960

@algorithmha

سعی کنید رو مفاهیم و اصول پایه ای مهندسی نرم افزار و تکنیک های حل مسئله عمیق بشید نه سنتکس نویسی و کار با فریموورک، اونی که میگه توسعه با LLM و Agent شمارو متمایز میکنه اتفاقا داره کاملا اشتباه میکنه، همه توی 2 تا 4 هفته میتونن پرامپت نویسی و کار با LLM هارو یاد بگیرن ولی همه حل مسئله شون قوی نیست، نگاه بیزنسی ندارن، کار تیمی بلد نیستن، مفاهیم پایه و trade off هارو نمیدونن، محصول واقعی لانچ نکردن، چرخه تولید محصول رو نمیشناسن، پول درآووردن و فروش رو بلد نیستن، خوب و اصولی صحبت کردن بلد نیستن. خلاصه مراقب باشید با وعده های اینفلوئنسری سرتون کلاه نره!

https://x.com/realmaxtsh/status/2000674515584524414

@algorithmha

+ بنچمارک FACTS
بنچمارک FACTS از Google برای ارزیابی اینکه مدل‌های زبانی واقعا چقدر درست و حسابی جواب می‌دن، طراحی شده و روش‌های مختلفی برای این ارزیابی داره؛ از جواب دادن به سوالات دانشی و تصویری گرفته تا استفاده از جستحو و نوشتن جواب‌های بلند بر اساس یک متن مشخص.

https://www.linkedin.com/posts/amasoudfam_facts-benchmark-suite-leaderboard-kaggle-activity-7408739036867092480-kkqE

@algorithmha

+ مدل Qwen‑Image‑Layered
به این میگن نوآوری واقعی: Qwen‑Image‑Layered، همون چیزی که انتظارش رو نداشتیم ولی نیازش داشتیم

مدل Qwen‑Image‑Layered یک مدل جدید هوش مصنوعیه که قابلیت جالبی داره: می‌تونه یک تصویر ساده رو به چندین RGBA layer تجزیه کنه، یعنی لایه‌هایی که هم رنگ (RGB) و هم شفافیت (alpha) دارن.

https://x.com/rzdjafari/status/2002647657508962447

@algorithmha

+ پرامپت‌های آماده و حرفه‌ای برای استفاده‌ی بهتر از ChatGPT
اگر از ChatGPT استفاده میکنید ، حتما به این لینک سر بزنید و ازش استفاده کنید:
https://academy.openai.com/public/tags/prompt-packs-6849a0f98c613939acef841c
مجموعه‌ای از پرامپت‌های آماده و حرفه‌ای برای استفاده‌ی بهتر از ChatGPT بدون نیاز به ساخت پرامت از صفر
https://x.com/TheRealPourya/status/2004411986881249761

@algorithmha

+ Most people are using GPT-5 wrong.
صحبت اصلی این نوشته این نیست که GPT-5 از GPT-4 قوی‌تره؛ حرفش اینه که ما هنوز داریم با منطق قدیمی ازش استفاده می‌کنیم. معمولا GPT رو در حد یه ابزار سوال و جواب می‌بینیم، در حالی که ظرفیتش خیلی فراتر از این‌هاست.
وقتی فقط سوال می‌پرسیم، خروجی‌هامون پراکنده و مقطعی می‌شه. اما وقتی بهش جهت، هدف و چارچوب می‌دیم، می‌تونه تبدیل بشه به یه سیستم واقعی برای یادگیری و پیشرفت، نه صرفا تولید محتوا.
نویسنده تاکید می‌کنه که به جای جمع کردن نکته و اطلاعات، باید از GPT «مسیر» بخوای؛ مسیری که یادگیری رو به مراحل مشخص و قابل اجرا تقسیم کنه و نذاره وسط راه فرسوده بشی. این تغییر نگاه باعث می‌شه به‌جای شلوغی ذهن، حرکت واقعی اتفاق بیفته.
نکته مهم دیگه اینه که کیفیت سوال‌ها تعیین‌کننده کیفیت نتیجه‌ست. سوال‌هایی که روی «چطور انجام دادن» تمرکز دارن، خیلی بیشتر از سوال‌های کلی و تئوریک به عمل منجر می‌شن.
جمع‌بندی پیام هم واضحه: قدرت GPT فقط از خود ابزار نمی‌یاد. از ساختاری می‌یاد که ما بهش می‌دیم. اگه درست هدایتش کنیم، می‌تونه همزمان نقش مربی، برنامه‌ریز و عامل تمرکز رو برامون بازی کنه.

https://www.linkedin.com/posts/amasoudfam_gpt-5-prompting-activity-7412190114363367425-jer5

@algorithmha

+ Professional Software Developers Don’t Vibe, They Control: AI Agent Use for Coding in 2025
مقاله‌ی Professional Software Developers Don’t Vibe, They Control: AI Agent Use for Coding in 2025 به بحث Vibe Coding می‌پردازه و نتیجه‌ی اصلیش اینه که توسعه‌دهنده‌های حرفه‌ای معمولا هوش مصنوعی رو برای تولید کد به حال خودش رها نمی‌کنن یا کل کار رو بهش نمی‌سپارن. برعکس، قبل از اجرا برنامه‌ریزی می‌کنن، مسئله رو دقیق تعریف می‌کنن و بعد هم خروجی ایجنت رو مرحله‌به‌مرحله بازبینی و اعتبارسنجی می‌کنن تا کیفیت نرم‌افزار آسیب نبینه.
از نظر بهره‌وری، بیشتر توسعه‌دهنده‌ها هوش مصنوعی رو یک شتاب‌دهنده می‌بینن و بعضی حتی افزایش چشمگیر سرعت رو گزارش کردن. اما تقریبا همیشه با این شرط که کنترل فرآیند همچنان دست خودشون باشه. یعنی فقط «کار کردن کد» کافی نیست و خروجی باید تست بشه، تغییرات باید بررسی بشه و استانداردهای کیفیت مثل خوانایی، نگهداشت‌پذیری و درستی حفظ بشن.
این تحقیق همین‌طور نشون می‌ده ایجنت‌ها در کارهای واضح و خوب توصیف‌شده (مثل تولید کدهای تکراری، کمک در دیباگ و کارهای مستقیم) عملکرد بهتری دارن. اما در کارهای پیچیده‌تر و مخصوصا تصمیم‌های معماری، معمولا قابل‌اتکا بودن پایین‌تر میاد و نقش قضاوت انسانی پررنگ‌تر می‌شه.
در نهایت، مقاله یادآوری می‌کنه که هوش مصنوعی لزوما سرعت رو بالا نمی‌بره و در یک آزمایش تصادفی اشاره شده که بعضی maintainerهای باتجربه در کارهای نگهداشت کد، با استفاده از هوش مصنوعی حدود ۱۹٪ کندتر شدن. پس اگر نحوه‌ی استفاده و ادغام این ابزار در جریان کار درست طراحی نشده باشه، ممکنه نتیجه‌ی معکوس بده.
نتیجه‌ی اخلاقی قصه: هوش مصنوعی می‌تونه خیلی کمک‌کننده باشه، ولی بهترین نتیجه وقتی به دست میاد که مثل یک ابزار تحت کنترل استفاده بشه، نه جایگزین نظارت و تصمیم‌گیری حرفه‌ای.

https://www.linkedin.com/posts/amasoudfam_professional-software-developers-dont-vibe-activity-7413782041743327232-I0z5/

@algorithmha