🚀 مدل Grok 4.1؛ آپدیتی که با احساسات، سرعت و دقت اومده 🧠

شرکت xAI جدیدترین نسخه‌ی مدل خودش Grok 4.1 رو منتشر کرد، نسخه‌ای که هدفش نه فقط «بزرگ‌تر بودن»، بلکه «هوشمندتر بودن»عه.🤖

🔍 چی تغییر کرده؟ بنچمارک‌ها چی می‌گن؟

- مدل در دو نسخه عرضه شده: Grok 4.1 Thinking و Grok 4.1 Non-Thinking.

- در بنچمارک LMArena Text Arena: نسخه Thinking امتیاز 1483 Elo بدست آورده و رتبه اول رو داره؛ نسخه non-thinking امتیاز 1465 Elo گرفته و رتبه دومه.

- در آزمون EQ-Bench3 (هوش احساسی) مدل توانایی بالاتری در درک لحن، احساس و تعامل انسانی نشون داده.

- شرکت xAI اعلام کرده که نرخ «توهم مدل (hallucinations)» نسبت به نسخه قبلی تا ۳ برابر کمتر شده.

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

دوره های جامع هوش مصنوعی دیتایاد

«دیتایاد» چند تا دوره کامل و جامع براتون آماده کرده که به جای اینکه بین منابع مختلف سردرگم بشی، یه مسیر مشخص و تخصصی رو پیش بگیری:

1️⃣ دوره جامع متخصص علم داده و یادگیری ماشین
(از پایتون و ریاضیات تا دیپ لرنینگ)

2️⃣ دوره جامع LLM و NLP
(جامع ترین دوره LLM و NLP در ایران)

3️⃣ دوره جامع بینایی کامپیوتر (Computer Vision)
(مسیر مهندسی بینایی کامپیوتر)

هر سه این دوره ها
✅ پروژه محور هستن.
✅ پشتیبانی نامحدود تلگرامی دارن.
✅ آپدیت های رایگان دارن.
✅ دسترسی دائمی به محتوای دوره دارن.

☎️ اگه نمیدونی از کجا شروع کنی از مشاوره رایگان استفاده کن:
لینک درخواست مشاوره رایگان

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

🚀 مدل Gemini 3 Pro اومد؛ گوگل رسماً وارد فاز حمله شد!

گوگل امروز با Gemini 3 Pro دوباره صنعت هوش مصنوعی رو تکون داد. مدلی که قرار نیست فقط یک نسخه بهتر باشه؛ قراره رقابت رو با GPT-5.1 و Grok 4.1 به اوج برسونه. تمرکز؟ قدرت reasoning، کدنویسی هوشمند و چندرسانه‌ای واقعی. این همون نسخه‌ایه که گوگل می‌گه برای کاربر و توسعه‌دهنده «جداگانه» بهینه شده. 🧠⚡

🔍 چه چیزی Gemini 3 Pro رو خاص کرده؟

رکورد جدید در مهم‌ترین بنچمارک‌ها:
در آزمون Humanity’s Last Exam، نمره ۳۷.۴ گرفته، بالاتر از GPT-5 Pro با امتیاز ۳۱.۶۴. یعنی در کارهای مفهومی و تحلیلی، فعلاً جلوتره.

بهترین مدل از نگاه کاربران:
توی LMArena و بنچمارک‌های تعاملی، صدر جدول رو گرفته؛ یعنی هم کاربرها و هم متخصص‌ها عملکردش رو تأیید کردن.

انقلاب گوگل در “Agentic Coding”:
با ابزار جدید مثل Google Antigravity، می‌تونی فقط «توضیح بدی» و مدل خودش محیط اجرا، مرورگر، ادیتور و همه چیز رو برای ساخت اپ مدیریت کنه. یک دستیار توسعه واقعی، نه فقط یک چت‌بات.

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

🚀 چرا Gemini 3 Pro این‌قدر تو Agentic و Vibe Coding قوی شده؟

گوگل می‌گه مدل جدیدش تو «ایجنت‌های برنامه‌نویس» و «وایب‌کدینگ» عملکردی کم‌نظیر داره. اما واقعاً چه تکنیک‌هایی باعث شده Gemini 3 Pro این‌قدر پیشرفت کنه؟
بیاین خیلی خلاصه بررسی کنیم 🧠

🔧 معماری هوشمندتر برای تفکر عمیق

مدل Gemini 3 Pro از حالت‌های پردازشی تطبیقی استفاده می‌کنه؛ یعنی بسته به سؤال، بین سرعت و تفکر عمیق جابه‌جا می‌شه. این حالت باعث می‌شه در کارهایی مثل دیباگ، طراحی معماری یا نوشتن کد چندمرحله‌ای، پاسخ‌ها دقیق‌تر و کم‌خطاتر باشن.

🤖 ایجنت‌های قابل‌اعتماد با ابزارهای واقعی

این مدل روی «استفاده از ابزار» خیلی بهینه شده: ترمینال، مرورگر، ادیتور و حتی اجرای چندگامی یک وظیفه.
نتیجه: ایجنت می‌تونه برنامه‌ریزی کنه، اجرا کنه و خودش خروجی رو چک کنه، چیزی که برای agentic coding ضروریه.
بنچمارک‌های جدید گوگل نشون می‌ده عملکرد مدل روی SWE-Bench و WebDev Arena به‌طور محسوس بهتر از نسل قبله!

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

⚙️ فشرده‌سازی KV Cache؛ تکنیکی که مدل‌ها رو بدون افزایش GPU سریع‌تر می‌کنه! 🚀

تو مدل‌های زبانی بزرگ، بخش زیادی از هزینه و مصرف حافظه مربوط به KV Cache ـه؛ همون بافری که مدل برای نگه داشتن تاریخچه توکن‌ها استفاده می‌کنه. حالا نسل جدید مدل‌ها دارن از تکنیک‌های «فشرده‌سازی هوشمند KV Cache» استفاده می‌کنن تا سرعت inference رو چند برابر کنن. 🧠

🔍 حالا KV Cache چطور فشرده می‌شه؟

ایده ساده‌ست:
مدل لازم نیست تمام کلیدها و مقدارهای قبلی رو نگه داره، بعضی از توکن‌ها اهمیت خیلی کمتری دارن. با الگوریتم‌هایی مثل eviction هوشمند، downsampling بردارها و low-rank compression، می‌شه حجم KV Cache رو ۳۰ تا ۷۰٪ کمتر کرد بدون اینکه کیفیت خروجی افت کنه.💯
این یعنی مدل‌های LLM می‌تونن:

✅ تو GPUهای کوچک‌تر اجرا بشن

✅ تو sequence‌های بلندتر بهتر جواب بدن

✅ با هزینه کمتر تو دیتاسنترها مقیاس بگیرن

این تکنیک یکی از دلایلیه که مدل‌های زبانی جدید با حافظه کمتر هم عملکردهای حیرت‌انگیز دارن.⚡

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

🚀 گوگل دیپ‌مایند مدل Nano Banana Pro رو منتشر کرد!
این مدل این دفعه با قدرت Gemini 3، می‌تونه متن‌ها رو دقیق‌تر پردازش کنه و تصاویر خلاقانه و با کیفیت استودیو بسازه. 🖌️
حتی می‌تونه اینفوگرافیک‌ها و ویژوال‌های پیچیده رو هم خلق یا ویرایش کنه. 🌐

📌 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.

🔥 لینک دوره متخصص علم داده با ۱۴ روز ضمانت بازگشت وجه

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@

🧠 راز مدل‌هایی با کانتکست‌های میلیونی چیه؟ Long-Context Training! 🚀

اگه دقت کرده باشی همه مدل‌های جدید دارن کانتکست رو تا حد غیرواقعی زیاد می‌کنن؛ از چند هزار توکن رسیدیم به چند میلیون!
اما سؤال اصلی اینه: چطور مدل بدون قاطی کردن، متن‌های فوق‌طولانی رو می‌فهمه؟ 🤔
جوابش: تکنیکی به اسم Long-Context Training.

🔍 تکنیک Long-Context Training چطور مدل‌ها رو قوی‌تر می‌کنه؟

🌀 ۱) موقعیت‌یابی دقیق‌تر متن
نسخه‌های جدید RoPE مثل YaRN کمک می‌کنن مدل ترتیب و فاصله کلمات رو حتی تو ۱M توکن هم درست درک کنه، بدون اینکه “attention” فروبپاشه.

📚 ۲) آموزش روی متن‌های واقعاً طولانی
مدل‌ها روی سکوئنس‌های ۵۰۰k تا ۲M توکنی دوباره آموزش می‌بینن. این باعث می‌شه:
روابط بلندمدت رو بهتر نگه دارن
آخر متن رو با اولش قاطی نکنن

⚡ ۳) توجه هوشمند: هرجا مهمه نگاه کن!
با روش‌هایی مثل sliding-window و sparse attention، مدل فقط بخش‌های مهم متن رو پردازش می‌کنه.
نتیجه؟ سرعت بیشتر و حافظه کمتر.

🧠 ۴) تثبیت حافظه در آموزش
بعضی مدل‌ها از memory replay استفاده می‌کنن تا وسط متن‌های طولانی دچار «فراموشی» نشن.

تکنیک Long-Context Training باعث شده مدل‌های نسل جدید بتونن:
- یک کتاب کامل رو تحلیل کنن
- مکالمه‌های ۵ ساعته رو خلاصه کنن
- کد چندصدهزارخطی رو بدون گم‌کردن ساختار بفهمن

این تکنیک یکی از مهم‌ترین دلایل پیشرفت واقعی مدل‌های امروزیه.✅

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

🔍 چهار روش مهم یادگیری در هوش مصنوعی

این تصویر خیلی خلاصه و تمیز نشون می‌ده که مدل‌ها چطور می‌تونن دانش قبلی رو منتقل کنن، فاین‌تیون بشن، چندوظیفه‌ای یاد بگیرن یا بدون انتقال داده تمرین کنن 🤖
جالبه که هر کدوم دقیقاً روی جریان گرادیان و میزان دست‌کاری شبکه تأثیر متفاوتی دارن و همین باعث تفاوت عملکردشونه 🧠✨

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

🚀 چطور یک مدل داخل یک زمینه خاص پیشرفت می‌کنه؟

نتایج مدل‌هایی مثل Gemini 3 Pro فقط یک نکته رو به ما یادآوری می‌کنن: هر مدل می‌تونه توی یک حوزه خاص—مثلاً فرانت‌اند یا طراحی—به‌طور چشمگیر بهتر بشه. اما این پیشرفت چطور اتفاق می‌افته؟

🧠 پیشرفت تخصصی مدل‌ها یعنی چی؟

وقتی می‌گیم یک مدل توی یک زمینه «پیشرفت» کرده، معمولاً به سه عامل اصلی برمی‌گرده:

🔧 داده‌های هدفمندتر
مدل با حجم زیادی داده‌ مخصوص همون حوزه آموزش می‌بینه. مثلاً نمونه‌کدهای واقعی، UI های حرفه‌ای یا پترن‌های طراحی وب.

📚 ریزتنظیم (Fine-tuning)
ساختار اصلی مدل ثابت می‌مونه، اما وزن‌ها و رفتارهاش متناسب با همون حوزه دوباره تنظیم می‌شن.

🏗️ معماری بهتر برای همون نیاز
بعضی وقت‌ها نسخه‌های جدید مدل با لایه‌ها و بخش‌های تخصصی‌تر ساخته می‌شن تا کارهای اون زمینه رو بهتر بفهمند.

ترکیب این سه باعث می‌شه مدل در یک حوزه، عملکردی فراتر از قبل ارائه بده، دقیق‌تر، طبیعی‌تر و کاملاً تخصصی‌تر.

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

🚀 ایجنت‌هایی که دنیا رو می‌بینن!

ابزار Vision-Agents از GetStream، و مهم‌تر از همه کاملاً اوپن‌سورس، یه راه ساده فراهم میکنه تا ایجنت‌هایی بسازی که «تصویر»، «ویدیو» و حتی «صدا» رو در لحظه تحلیل کنن و جواب بدن.⚡✅
نتیجه؟ ایجنت‌هایی که ظرف کمتر از ۵۰۰ میلی‌ثانیه واکنش نشون می‌دن و می‌تونن محیط رو بفهمن و کار انجام بدن. 🤖🧠

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

💣 جامع ترین دوره LLM و NLP در ایران 💣

🎁 تخفیف + پرداخت سه قسطی + مشاوره رایگان

همه استفاده از مدل های زبانی رو بلدن، اما بازار به دنبال مهندس واقعی میگرده، ما شما رو فراتر از تئوری می‌بریم تا سیستم‌های هوشمند «واقعی» خلق کنید.

تصور کنید می‌تونید:

مدل‌های اختصاصی بسازید.

کاری کنید PDF‌ها و اسناد پیچیده‌ شرکت شما به سوالاتتان پاسخ دهند (RAG).

مدل‌های زبانی را برای وظایف تخصصی خودتان «تنظیم» کنید (Fine-Tuning).

اپلیکیشن‌های هوشمند مبتنی بر API توسعه دهید.

و خیلی از کار های جذاب دیگه.

🎯 این یک دوره سطحی نیست، یک برنامه مهندسی فشرده از مبانی تا معماریه.

فصل ۱: پایه‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)

فصل ۲: کالبدشکافی عمیق «معماری ترنسفورمر»

فصل ۳: معماری‌های شاخص و استراتژی‌های پیاده‌سازی

فصل ۴: تسلط بر تکنیک‌های حیاتی RAG و Fine-Tuning

فصل ۵: پروژه‌های واقعی و پایان‌دوره

🤝 این یه رفاقت دائمیه:
✅ دسترسی دائمی به ویدیوها
✅ پشتیبانی همیشگی در تلگرام
✅ به‌روزرسانی‌های رایگان

🔴 لینک دسترسی و ویدیو معرفی دوره
🟡لینک دریافت مشاوره رایگان

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

🎯 چرا این‌همه نوع RAG داریم؟

اگه دقت کرده باشین، RAG دیگه فقط «بازیابی + تولید» نیست. الان از Graph RAG تا Streaming RAG و HyDE RAG کلی مدل مختلف داریم، هرکدوم برای یک نیاز واقعی در دنیای AI ساخته شدن. 🤖✨

🔍 چرا این‌قدر متنوع شدن؟

چون مدل‌های زبانی تو شرایط مختلف نیازهای متفاوتی دارن:

بعضیا داده‌ی ساختارمند می‌خوان، می‌شن Graph RAG 🔗

بعضیا سرعت خیلی بالا لازم دارن، می‌شن Streaming RAG ⚡

بعضیا به دقت و دانش عمیق نیاز دارن، می‌شن Knowledge-Enhanced RAG 🧠

بعضیا باید همزمان چند نوع داده بخونن، می‌شن Multi-Modal RAG 🧮

دنیای AI پیچیده‌تر شده و RAG هم برای هر کاربرد، نسخه‌ی مخصوص خودش رو پیدا کرده. این یعنی RAG دیگه یک تکنیک نیست؛ یه مجموعه‌تکنیکه. 🧠💡

اگه دوست دارین، می‌تونیم تو پست‌های بعدی هرکدوم از این ۱۶ نوع RAG رو با جزییات کامل و مثال‌های واقعی بررسی کنیم. 👌🔥

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

🎬 مدل Nano Banana Pro واقعا پیشرفت کرده! 🧠✨

اگه ویدیوهای جدید رو دیده باشین، از خروجی‌های Nano Banana Pro کاملاً مشخصه که یه لِوِل بالاتر رفتن، چه توی کیفیت رندر، چه متن‌نویسی داخل تصویر، چه ترکیب جزئیات دقیق. این پیشرفت اتفاقی نیست؛ پشتش یه موتور خیلی قوی خوابیده: قابلیت‌های تصویری Gemini 3. 🚀

🔍 چی باعث شده این‌قدر بهتر بشه؟

مدل Gemini 3 توی «درک چندوجهی»، «تشخیص اجسام»، «استفاده از متن در تصویر» و «reasoning تصویری» رشد بزرگی داشته. همین باعث شده Nano Banana Pro بتونه:🦾

✅ متن‌ها رو واضح و بدون بهم‌ریختگی تولید کنه

✅ ترکیب‌های پیچیده رو راحت‌تر بسازه

✅ جزئیات ریز رو دقیق‌تر رندر کنه.

یعنی مدل، فقط قوی‌تر نشده، با دقت بیشتری تصویر رو می‌فهمه. 🔥

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

🔍 چرا TabM جایگزین جذابی برای MLP شده؟

تو دنیای داده‌های جدولی، معمولاً از شبکه‌های MLP (شبکه‌های چندلایه ساده برای یادگیری الگوها) استفاده می‌کنیم؛
ولی یه مشکل بزرگ دارن:
سنگینن، کندن و برای اینکه خوب جواب بدن مجبوریم چندتا مدل رو کنار هم بذاریم. 🧱
اینجاست که TabM وارد میشه.

این مدل با یک ایده ساده ولی هوشمندانه کار می‌کنه:
به‌جای چندتا مدل سنگین، یک شبکه مشترک داریم و ورودی‌ها فقط از یک «آداپتر» رد می‌شن تا بهتر تبدیل بشن.

نتیجه؟

⚡ سرعت بیشتر

🧠 پارامترهای کمتر

🎯 عملکرد بهتر روی داده‌های واقعی

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

⚡ تکنیک FlashAttention-3؛ تکنیکی که GPUها رو تبدیل به هیولا کرد

وقتی مدل‌های بزرگ روزبه‌روز سنگین‌تر می‌شن، سرعت تبدیل می‌شه به چالش اصلی. FlashAttention-3 دقیقاً اینجاست که می‌درخشه؛
یه تکنیک هوشمندانه که نشون داده چطور می‌شه بدون تغییر معماری مدل، فقط با بهینه‌سازی محاسبات، سرعت رو چند برابر کرد. 🚀

⚙️ چطور این تکنیک GPUها رو اینقدر سریع کرد؟

1. محاسبه‌ی دقیق اما فشرده

به‌جای اینکه کل ماتریس‌ها رو تو حافظه نگه داره، مثل نسخه‌های قبلی FlashAttention، فقط بخش‌هایی از Q/K/V رو که لازم هست پردازش می‌کنه و داده‌ها رو به صورت tile-به-tile جلو می‌بره.
نتیجه: مصرف حافظه کمتر و سرعت بالاتر.

2. استفاده‌ی بهتر از هسته‌های GPU

توی FlashAttention-3، کرنل‌ها طوری طراحی شدن که از Tensor Coreهای نسل Hopper (مثل WGMMA) استفاده‌ی خیلی بیشتری ببرن.

3. و Pipeline بدون توقف (Asynchronous Pipeline)

اینجا FlashAttention-3 واقعاً می‌درخشه:
به‌جای اینکه منتظر لود شدن داده بمونه، لود داده و محاسبه هم‌زمان انجام می‌شن (Producer/Consumer).
این دقیقاً همون چیزیه که باعث افزایش سرعت در مدل‌های 30B و 70B شده.

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

دوره آموزش علم داده و هوش مصنوعی باید پروژه محور باشه؟

✅ جواب کوتاه اینه : بله.
❌ اما این شرط لازمه ولی کافی نیست.

علم داده و هوش مصنوعی دارای مفاهیم بسیار مهم و عمیقی هست. اصلا این کار حجم کد بالایی نداره ولی پشت هر خط کد کلی مفهوم هست.

پس مهمتر از پروژه محور بودن، پرداختن درست به مفاهیمه.

تمامی آموزش های دیتایاد شامل سه مرحله مهم هست.

1️⃣ آموزش مفاهیم فارغ از کدنویسی
2️⃣ پیاده سازی مفاهیم در پایتون و تکمیل مفاهیم
3️⃣ تمرین و پروژه

پس اول به مفاهیم مسلط میشی و بعد هم هیچ مبحثی رو بدون تمرین و پروژه رد نمیکنی.
یک تیر و چند نشان🎯

🔴 نمیدونی از کجا شروع کنی مشاوره رایگان مارو از دست نده.

☎️ تلفن تماس : 09905501998
📞 درخواست مشاوره رایگان

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

🚀 دیستیلیشن؛ ترفندی برای ساخت نسخه‌های سبک‌تر و سریع‌تر از مدل‌های بزرگ 🧠

گاهی مدل‌های خیلی بزرگ انقدر سنگین و پرهزینه می‌شن که استفاده‌ی مستقیم ازشون به‌صرفه نیست.💸
اینجاست که Distillation وارد کار می‌شه؛ روشی که کمک می‌کنه یه مدل کوچیک بسازیم که تقریباً شبیه مدل بزرگ رفتار کنه اما خیلی سریع‌تر و کم‌هزینه‌تر باشه.⚡

🔍 دیستیلیشن دقیقاً چی کار می‌کنه؟

داستانش ساده‌ست:

- یه مدل بزرگ هست به اسم Teacher

- خروجی‌ها و تصمیم‌گیری‌هاش رو به مدل کوچیک‌تر (یعنی Student) یاد می‌ده

- مدل کوچیک کم‌کم یاد می‌گیره شبیه همون مدل بزرگ فکر کنه و جواب بده

نتیجه‌اش چیه؟
مدل کوچیک هم سریع‌تر اجرا می‌شه، هم رم و GPU کمتری می‌خواد، و تو خیلی از کارها تقریباً هم‌سطح Teacher جواب می‌ده.🦾🤝

برای همین امروز اکثر مدل‌هایی که روی موبایل، مرورگر یا سرویس‌های کم‌هزینه اجرا می‌شن، یه جایی تو مسیرشون از دیستیلیشن رد شدن.✅

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

🎙️ ابزار VoiceTypr؛ تبدیل گفتار به متن، سریع و کاملاً آفلاین! 🧠

این ابزار اوپن‌سورس یه دیکته‌نویس صوتیه که روی ویندوز و مک کار می‌کنه و فقط با یه شورتکات فعال می‌شه.
کافیه حرف بزنی، و متن همون‌جا که کِرسِرِت هست ظاهر می‌شه، بدون اینترنت، بدون دردسر. 🚀

🔍 چرا VoiceTypr انتخاب خوبیه؟

- آفلاین و کاملاً لوکال؛ یعنی هم سریع‌تره هم امن‌تر.

- پشتیبانی بیش از ۹۹ زبان با مدل‌های سبک.

- دقیق و مناسب برای برنامه‌نویس‌ها، نویسنده‌ها و نوت‌برداری لحظه‌ای.

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

🎯 «بخش‌بندی تصویر» چیه و چطور هر عکس رو تبدیل به داده قابل فهم می‌کنه؟ 🧠

توی یک نگاه، مغز ما راحت اجزای عکس رو جدا می‌کنه: آسمون، زمین، آدم‌ها…
اما برای هوش مصنوعی این کار با Image Segmentation انجام می‌شه؛ تکنیکی که تصویر رو به بخش‌های معنادار تقسیم می‌کنه و برای هر پیکسل یک برچسب مشخص می‌ذاره. 🔍
این یعنی برخلاف تشخیص ساده‌ی تصویر، مدل فقط نمی‌گه «این عکس یه سگ داره»،
می‌گه کدوم پیکسل‌ها دقیقاً سگ هستن، پیکسل‌به‌پیکسل.

🧩 کاربردهای اصلی

این روش دقیقاً همون چیزیه که سیستم‌های مدرن بهش نیاز دارن:

🚗 ماشین‌های خودران: تفکیک عابر، خیابون، خطوط، تابلوها

🩺 پزشکی: جدا کردن تومور، بافت سالم، ارگان‌ها

🛰️ ماهواره و پهپاد: تحلیل زمین، پوشش گیاهی، ساختمان‌ها

🤖 روباتیک: فهم دقیق محیط و اشیا

اگه می‌خوای بفهمی پشتِ صحنه همه این تشخیص‌های دقیق چیه، مقاله کاملش تو وبسایت دیتایاد آماده‌ست 👇
🔗 مقاله کامل Image Segmentation در دیتایاد
📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🚀 مدل FLUX.2؛ مدل تصویری که استانداردها رو برده بالاتر

وقتی حرف از مدل‌های تصویری نسل جدید می‌شه، FLUX.2 یکی از همون‌هایی‌ه که همه رو سر ذوق آورده.
کیفیت بالا، کنترل دقیق، و خروجی‌هایی که انگار کار یه طراح حرفه‌ایه. همین ترکیب باعث شده سریع سر زبون‌ها بیفته‌ 🧠

⚔️ مدل FLUX.2 در برابر Nano Banana Pro

مدل FLUX.2 بیشتر برای کساییه که می‌خوان کنترل کامل روی تصویر داشته باشن، از استفاده چند رفرنس گرفته تا ادیت ریزجزئیات.
اما Nano Banana Pro بیشتر دنبال سرعت و سادگیه؛ یعنی پرامپت میدی، تصویر نهایی رو خیلی سریع تحویل می‌گیری.✅

کنترل و انعطاف بیشتر؟ FLUX.2

سرعت و خروجی آماده مصرف؟ Nano Banana Pro

کارهای برندینگ، طراحی دقیق و استایل ثابت؟ FLUX.2

کاربری روزمره، تولید محتوای سریع، اینفوگرافیک؟ Nano Banana Pro

هر دو قوی‌اند؛ فقط مخاطب‌شون فرق می‌کنه.✨

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