🧠 یادگیری در لحظه؛ بدون حتی یک بار آموزش دوباره!

اگه تا حالا برات سؤال بوده که «چطور یه مدل فقط با چندتا مثال می‌تونه رفتارشو عوض کنه؟»، این دقیقاً همون جادوی In-Context Learning ـه. مدلی که حتی یک پارامترش هم آپدیت نمی‌شه، ولی انگار همون لحظه چیز جدید یاد می‌گیره. 🚀

🎯 مدل چطور از چندتا مثال “یاد میگیره”؟

داخل ICL، مدل واقعاً آموزش دوباره نمی‌بینه؛
بلکه از الگوهای موجود داخل مثال‌ها چینش، ترتیب و رابطه بین بخش‌ها یه الگوی تازه می‌سازه و اون رو داخل فضای برداری خودش فعال می‌کنه.
یعنی چی؟ یعنی مدل موقتاً یه رفتار جدید تو حافظه کاریش می‌سازه، بدون تغییر وزن‌ها. همین باعث می‌شه:

✅ مدل سبک و سریع باقی بمونه

✅ نیاز به fine-tune کم بشه

✅ هر کاربر بتونه رفتار مدل رو با چند مثال شخصی‌سازی کنه

درنهایت ICL یکی از همون قابلیت‌هاییه که LLMها رو انقدر جذاب و انعطاف‌پذیر کرده.🦾
هرچی هم کانتکست طولانی‌تر می‌شه، قدرت این مهارت بیشتر به چشم میاد. ✨

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

🎯 معرفی Keras Tuner – ابزار بهینه‌سازی هایپرپارامترها 

کتابخونه Keras Tuner یه ابزار قدرتمند برای تنظیم خودکار هایپرپارامترها توی مدل‌های یادگیری عمیق Keras و TensorFlow هست. با این ابزار، به جای اینکه دستی مقدار بهینه‌ی هایپرپارامترها رو پیدا کنی، می‌تونی به‌صورت خودکار بهترین تنظیمات رو پیدا کنی. 

📌اصلا چرا از Keras Tuner استفاده کنیم؟

یکی از چالش‌های اصلی در شبکه‌های عصبی اینه که هایپرپارامترها خیلی زیادن (مثل تعداد نورون‌ها، نرخ یادگیری، تعداد لایه‌ها و …) و پیدا کردن مقدار بهینه برای اون‌ها کار ساده‌ای نیست. Keras Tuner می‌تونه این مشکل رو حل کنه و فرآیند جستجو رو خودکار کنه! 🚀 

🚀 ویژگی‌های Keras Tuner 

✅ جستجوی خودکار هایپرپارامترها بدون نیاز به تست دستی 
✅ پشتیبانی از چندین روش جستجو مثل Random Search، Bayesian Optimization و Hyperband 
✅ یکپارچگی کامل با Keras بدون نیاز به تغییرات اساسی در کد 
✅ سادگی در استفاده – فقط مدل رو به‌عنوان یه تابع تعریف کن و جستجو رو شروع کن 

🔧 نحوه استفاده از Keras Tuner 

- نصب کتابخونه از طریق pip: 
pip install keras-tuner
- تعریف مدل به‌صورتی که برخی مقادیر مثل تعداد نورون‌ها یا نرخ یادگیری متغیر باشن 
- انتخاب روش جستجو و اجرای فرآیند پیدا کردن بهترین هایپرپارامترها 
- دریافت بهترین تنظیمات و اعمال اون‌ها روی مدل اصلی 

🔥 چرا باید از Keras Tuner استفاده کن

📌 بهینه‌سازی اتوماتیک هایپرپارامترها و صرفه‌جویی در زمان 
📌 افزایش دقت مدل بدون نیاز به تنظیمات دستی 
📌 سادگی در پیاده‌سازی با چند خط کد

✅ با Keras Tuner، دیگه لازم نیست دستی مقدار بهینه‌ی هایپرپارامترها رو پیدا کنی. این ابزار خودش این کار رو برات انجام می‌ده و بهترین مدل ممکن رو برات می‌سازه! 🚀 

📌 برای اطلاعات بیشتر، می‌تونی به مستندات رسمی Keras Tuner سر بزنی: 
🔗 keras.io/keras_tuner

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

📌این هم یه نمونه کد برای پیدا کردن پارامتر های بهینه شبکه عصبی عمیق با استفاده از Keras-tuner 📊

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

🚀 انتشار تاریخی Mistral 3: قویترین مدل اوپن‌سورس رسید 🧠

میسترال به‌تازگی بزرگ‌ترین آپدیت خودش رو منتشر کرد؛ چهار مدل جدید، همه با Apache 2.0 و بدون هیچ محدودیت. یعنی از همین لحظه می‌تونی آزادانه دانلود، فاین‌تیون یا مستقیم استفاده‌شون کنی. 🧠

⚡️ چه چیز هایی منتشر شده؟

میسترال سه مدل سبک Ministral 3B / 8B / 14B برای اجرای لوکال معرفی کرده و در کنار اون، مدل Mistral Large 3 رو داده؛ یک MoE با ۴۱B پارامتر فعال که هم در reasoning قویه و هم در بنچمارک‌ها جزو بهترین‌های اوپن ‌سورسه.✅

نکته مهم اینه که همه نسخه‌ها — پایه، اینستراکت(instruct) و reasoning — بدون قفل و بدون محدودیته «فقط پژوهشی» منتشر شده‌اند.🤝

دقت ۸۵٪ مدل ۱۴B در AIME ’25 هم نشون می‌ده مدل‌های لوکال چقدر به مدل‌های API نزدیک شدن.🤖

پشتیبانی از متن + تصویر، ده‌ها زبان و انتشار NVFP4 برای سرعت inference هم باعث می‌شه توسعه‌دهنده‌ها با کمترین هزینه یک مدل واقعاً قدرتمند داشته باشند.💸

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

🚀 فیلتر بلوم: جواب «احتمالاً هست یا قطعاً نیست» در یک چشم‌به‌هم‌زدن!

فیلترهای بلوم یکی از هوشمندترین ساختارهای داده‌ان.
بدون ذخیره‌کردن خودِ داده‌ها، فقط با چند تابع هش و یک آرایه بیتی کوچیک بهت می‌گن یک آیتم احتمالاً وجود داره یا قطعاً وجود نداره. 🧠

⚡ چرا مهمه؟

- سرعت خیلی بالا

- مصرف حافظه بسیار کم

مثبت کاذب ممکنه، ولی منفی کاذب هرگز، اگر بگه نیست، آیتم قطعاً نیست و اگر بگه هست آیتم ممکنه باشه.✅

🎯 کاربردها

- کش‌ها مثل Redis

- دیتابیس‌های بزرگ

- سیستم‌های ضد اسپم

- موتورهای جستجو

نمونه واقعی: سرویس‌های استریم برای مدیریت میلیون‌ها درخواست روزانه ازش استفاده می‌کنن.

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

🌳 درخت تصمیم؛ پایه‌ای ترین ابزار برای پیش‌بینی دقیق

درخت تصمیم یکی از ابتدایی‌ترین ولی پرکاربردترین الگوریتم‌های یادگیری ماشینه.
ایده ساده‌ست: داده‌ها رو بر اساس ویژگی‌ها شاخه‌به-شاخه تقسیم می‌کنیم، تا در نهایت به برگ‌هایی برسیم که پیش‌بینی یا تصمیم نهایی اون‌هارو میدن. 🧠

✅ چرا درخت تصمیم این‌قدر کاربردیه؟

قابل‌فهم و قابل‌تجسم، خروجی‌ش یه ساختار شبیه درخته که انسان راحت می‌فهمه
سرعت بالا و ساده برای اجرا، نیاز به محاسبات پیچیده نداره
کاربرد گسترده: طبقه‌بندی، رگرسیون، مسائل تصمیم‌گیری

اگه می‌خوای دقیق‌تر در مورد درخت تصمیم بدونی، با مزایا، معایب و پیاده‌سازی پایتون، مقاله کاملش در دیتایاد رو ببین 👇
🔗 درخت تصمیم
📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🗣️ مدل VibeVoice؛ متن‌به‌گفتار ریل‌تایم مایکروسافت در حد ۳۰۰ میلی‌ثانیه!

مایکروسافت به‌تازگی مدل VibeVoice-Realtime-0.5B رو اوپن‌سورس کرده؛
مدلی که عملاً بدون مکث شروع به صحبت می‌کنه و برای استریم و تولید محتوای طولانی فوق‌العاده‌ست. ⚡
اگه دنبال TTS سریع، سبک و کاربردی هستی، این مدل باید یکی از گزینه هات باشه.🤖

🔗 صفحه HuggingFace
📌 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@

🎯 پروژه Awesome-Claude-Skills؛ اسکیل‌های آماده برای بهتر کار کردن با Claude ✨

این ریپو یه مجموعه جمع‌وجور از اسکیل‌های آماده‌ست؛ هر اسکیل یه قابلیت جداست که می‌تونی فعالش کنی تا Claude تو یه وظیفه خاص، مثل نوشتن گزارش، تحلیل داده، تست وب یا حتی طراحی، دقیق‌تر و هدفمندتر کار کنه.🤖✅
مزیتش؟ سبک، قابل‌گسترش و کاملاً کاربردی. ⚙️

🔗 ریپو Awesome-Claude-Skills
📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🧠 «پدرخوانده» هوش مصنوعی میگه: گوگل داره جلو می‌زنه

جفری هینتن، یکی از تأثیرگذارترین چهره‌های یادگیری عمیق، اخیراً گفته باور داره گوگل در رقابت با OpenAI در حال پیشی گرفتنه. حتی خودش گفته: «My guess is Google will win».

⚡️ چرا هینتن فکر می‌کنه گوگل در حال سبقت گرفتنه؟

ترکیب چند عامل باعث شده Hinton چنین پیش‌بینی‌ای داشته باشه:

- مدل‌های جدید گوگل مثل سری Gemini نشون دادن که شرکت حالا روی چندوجهی‌بودن و پردازش پیشرفته تصویر/متن یک قدم جلوتره.🤖

زیرساخت عظیم، دسترسی به داده‌های وسیع و تیم تحقیقاتی قوی همچنان مزیت رقابتی گوگله.💸

خود Hinton میگه از اینکه این اتفاق این‌قدر دیر افتاد هم تعجب کرده، یعنی انتظار داشت گوگل زودتر از OpenAI جلو بزنه.🚀

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

🚀 مدل‌های Reasoning چه فرقی با مدل‌های معمولی دارن؟

اگه تا چند‌وقت پیش مدل‌های زبانی فقط «تولید متن خوب» بلد بودن، الان نسل جدیدشون بلده «فکر کنه» 🧠
مدل‌های معمولی بیشتر روی پیش‌بینی توکن بعدی تمرکز دارن، اما مدل‌های reasoning برای حل مسئله‌های چندمرحله‌ای طراحی شدن.🤖

⚙️ تفاوت اصلی کجاست؟

مدل‌های معمولی یه مسیر مستقیم دارن: ورودی، محاسبه و خروجی.
اما مدل‌های reasoning داخل معماری و زمان اجرا، یه لایه‌ی «تفکر میانی» دارن. یعنی:
به‌جای اینکه مستقیم جواب بدن، چند مرحله استدلال داخلی (chain-of-thought) می‌سازن، مسیر حل رو ارزیابی می‌کنن و خروجی نهایی رو میدن.

از نظر فنی معمولاً این مدل‌ها:

توی training از داده‌های استدلال‌محور استفاده می‌کنن (مسائل ریاضی، منطق، کدنویسی، اثبات‌ها)

از روش‌هایی مثل self-checking و multi-step decoding استفاده می‌کنن

تو inference زمان بیشتری صرف می‌کنن چون «فکر کردن» هم براشون یه مرحله جداست

نتیجه؟ مدل‌های reasoning توی حل مسئله‌های پیچیده، برنامه‌نویسی، منطق و ریاضی چند برابر دقیق‌تر از مدل‌های معمولی عمل می‌کنن ⚡️

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

🧠 یادگیری ماشین یا یادگیری عمیق؟ اشتباهی که خیلی‌ها می‌کنن!

خیلی‌ها فکر می‌کنن Machine Learning و Deep Learning یکی‌ان… در حالی‌که این دو تا فقط «اسم‌های شیک» برای یک چیز نیستن، بلکه فرق فنی جدی با هم دارن. اگه این تفاوت رو ندونی، خیلی راحت تو پروژه و یادگیریت مسیر اشتباه رو می‌ری. 🧩

⚙️ فرق واقعی ML و DL چیه؟

یادگیری ماشین معمولاً با داده‌های ساختاریافته و الگوریتم‌های کلاسیک کار می‌کنه و نیاز داره که خود ما «ویژگی‌ها» رو برای مدل تعریف کنیم.
اما یادگیری عمیق با شبکه‌های عصبی چندلایه کار می‌کنه و خودش Featureها رو به‌صورت خودکار از داده‌های خام مثل تصویر، صدا و متن استخراج می‌کنه.

نتیجه؟

یادگیری ماشین برای پروژه‌های سبک‌تر و داده‌های محدود عالیه، ولی DL برای مسائل سنگین مثل بینایی ماشین، تشخیص گفتار و مدل‌های زبانی استفاده می‌شه. همین تفاوت باعث شده خیلی‌ها این دو مفهوم رو اشتباه یکی بدونن. 🧠⚙️

اگه می‌خوای تفاوت این دو تا رو عمیق‌تر بفهمی و با مثال‌های واقعی درکشون کنی، مقاله کاملش رو تو دیتایاد بخون 👇
🔗 تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

⚡تکنیک Flash Attention؛ جادوی سرعت در مدل‌های زبانی 🧠

مدل‌های هوش مصنوعی هر روز سنگین‌تر و بزرگ‌تر می‌شن و همین باعث شده گلوگاه اصلی دیگه «دقت» نباشه، بلکه سرعت و مصرف حافظه باشه.
اینجاست که FlashAttention وارد بازی می‌شه؛ یه تکنیک هوشمند که بدون دست زدن به معماری مدل، فقط با تغییر روش محاسبه، کاری می‌کنه Attention چند برابر سریع‌تر و بهینه‌تر اجرا بشه. 🚀

🔍 تکنیک Flash Attention دقیقاً چه کاری می‌کنه؟

به‌جای اینکه کل ماتریس Attention رو تو حافظه ذخیره کنه، محاسبات رو تکه‌تکه و هوشمند انجام می‌ده.
این یعنی: ✅ مصرف حافظه به‌مراتب کمتر
✅ دسترسی سریع‌تر به داده‌ها روی GPU
✅ پردازش هم‌زمان چند بخش از توکن‌ها بدون معطل شدن

نتیجه؟ مدل‌های بزرگ‌تر، سریع‌تر جواب می‌دن و روی سخت‌افزارهای معمولی هم قابل اجرا می‌شن. 🚀

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

🧠 مغز انسان vs شبکه عصبی؛ چرا هنوز خیلی عقبیم؟

شبکه‌های عصبی الهام‌گرفته از مغزن، اما از نظر فنی هنوز فاصله‌ی عجیبی وجود داره. مهم‌ترین تفاوت جاییه که پای بهره‌وری محاسباتی وسط میاد. ⚙️🧠

⚡ فرق واقعی کجاست؟

مغز با حدود ۲۰ وات کل بدن رو مدیریت می‌کنه؛
یه مدل بزرگ امروز، برای آموزش به چند مگاوات برق نیاز داره.

مغز به‌صورت کاملاً موازی و ناهمگام(رویداد محور) کار می‌کنه؛
ولی GPUها هنوز تا حد زیادی وابسته به سیکل‌های ساعتی و پردازش های همگام هستن.

نورون‌های مغز فقط وقتی لازم باشه فعال می‌شن؛
ولی شبکه‌های عصبی معمولاً کل لایه رو هر بار محاسبه می‌کنن.

فعلاً ما داریم با سخت‌افزار، چیزی رو تقلید می‌کنیم که طبیعت میلیون‌ها سال براش بهینه‌سازی انجام داده پس هنوز کلی راه مونده...🚀

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

🚀 راه‌اندازی یک مدل هوش مصنوعی از صفر

اگه همیشه برات سؤال بوده که یه مدل هوش مصنوعی واقعاً چطوری از صفر ساخته میشه، این مسیر خیلی پیچیده نیست؛ فقط باید بدونی دقیقاً از کجا شروع کنی و به چی برسی. توی این پست یه دید ابتدایی از مسیر ساخت یه مدل رو بررسی میکنیم 🧠

🔹از دیتا شروع میشه
همه‌چیز از داده شروع می‌شه. بدون دیتای تمیز، متنوع و برچسب‌خورده، هیچ مدلی یاد نمی‌گیره. مهم‌ترین مرحله، آماده‌سازی داده‌ست، نه خود مدل.

🔹 انتخاب مدل و فریم‌ورک
بعدش نوبت انتخاب الگوریتمه: برای شروع معمولاً رگرسیون لجستیک، درخت تصمیم یا یک شبکه عصبی ساده کافیه. بیشتر مدل‌ها با PyTorch یا TensorFlow ساخته می‌شن.

🔹 آموزش (Training) چطور کار می‌کنه؟
در زمان آموزش، مدل با دیدن خروجی اشتباه، وزن‌هاش رو با الگوریتم‌هایی مثل Gradient Descent اصلاح می‌کنه. این فرآیند ممکنه از چند دقیقه تا چند ساعت طول بکشه.

🔹 تست، خطا، بهبود
مدل خوب از اول ساخته نمی‌شه. باید چندین بار پارامترها رو تغییر بدی، داده رو اصلاح کنی و دوباره آموزش بدی. این همون جاییه که یادگیری واقعی اتفاق می‌افته.

🔹 برای شروع چیکار کنیم؟
اگه فقط می‌خوای مسیر رو عملی یاد بگیری، دیتاست‌های ساده مثل MNIST یا Iris عالی هستن. با یه لپ‌تاپ معمولی هم می‌تونی شروع کنی.

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

🎯 دوره جامع متخصص علم داده، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

تخفیف + اقساط + مشاوره رایگان

✨از پایه تا پیشرفته، قدم‌به‌قدم و پروژه محور

📌 ویژگی‌های دوره متخصص علم داده دیتایاد:

✅ آموزش کامل علم داده، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

✅ تدریس مفهومی با مثال‌های واقعی و پروژه‌محور

✅ آموزش مباحث ریاضی از صفر و با زبان ساده

✅ کدنویسی همزمان با استاد، بدون استفاده از کد آماده

✅ پشتیبانی کامل ازطریق گروه خصوصی تلگرام

✅ آپدیت‌های رایگان همیشگی برای همه دانشجویان

✅ دسترسی دائمی به ویدیوها، بدون محدودیت زمانی

💼 پروژه‌هایی که توی دوره با هم کار می‌کنیم:

📊 تحلیل داده‌ها
(Data Analysis)
🧹 پاکسازی داده‌ها
(Data Cleaning)
🧠 دسته‌بندی مشتریان
(Customer Segmentation)
🔍 تشخیص تقلب و ناهنجاری
(Fraud Detection)
🖼 دسته‌بندی تصاویر
(Image Classification)
🧬 بخش‌بندی تصاویر
(Image Segmentation)
🗣 پردازش زبان طبیعی
(NLP)
📝 دسته‌بندی متن
(Text Classification)
❤️ تحلیل احساسات
(Sentiment Analysis

🎁 آموزش بدون پیش‌نیاز و از پایه

📞 دریافت مشاوره رایگان
🌐 لینک دسترسی به دوره

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

🧠 مدل‌های زبانی واقعاً کجا ذخیره می‌شن؟ 🤖

شاید خیلی سؤال ابتدایی‌ای باشه اما شاید براتون سؤال شده باشه که هوش مصنوعی یا دقیق‌تر، مدل‌های زبانی دقیقاً کجا ذخیره می‌شن؛ مثلاً یه فایل قابل اجرا به حجم چندین گیگابایت هستن؟ یا یه سورس‌کد که با یه دستور خاصی اجرا می‌شه؟ اصلاً کجا ذخیره‌ می‌شن و چه شکلی دارن؟ 🤷

🔹 واقعیت ماجرا چیه؟

مدل‌های زبانی معمولاً برنامه اجرایی نیستن. در اصل، یه فایل بسیار بزرگ از «وزن‌های عددی» هستن که نتیجه آموزش روی حجم عظیمی از داده‌هاست. این فایل‌ها با فرمت‌هایی مثل .bin یا .safetensors ذخیره می‌شن و حجمشون می‌تونه از چند صد مگابایت تا چند ده گیگابایت باشه. کدِ اجرای مدل (مثل معماری ترنسفورمر) جدا از این فایل‌هاست و معمولاً داخل فریم‌ورک‌هایی مثل PyTorch یا TensorFlow اجرا می‌شه. وقتی با یه چت‌بات حرف می‌زنی، درخواستت می‌ره روی سرورهایی که این فایل‌های حجیم از قبل روی GPUها لود شدن و محاسبات همون‌جا انجام می‌شه.✅

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

⚡ مدل های Devstral 2 و Vibe CLI؛ دستیار‌های جدید کدنویسی 🤖

شرکت Mistral مدل Devstral 2 رو معرفی کرد؛ یه مدل مخصوص کدنویسی که هم نسخه سبک داره برای سیستم‌های معمولی، هم نسخه قدرتمند برای پروژه‌های سنگین. همزمان یه ابزار به اسم Vibe CLI هم منتشر شد که مستقیماً داخل ترمینال بهت کمک می‌کنه کدت رو سریع‌تر بنویسی و اصلاح کنی. 🧠👨‍💻

مدل Devstral 2 برای درک بهتر کد، دیباگ هوشمند و ساخت پروژه‌های واقعی بهینه شده
همچنین Vibe CLI اجازه می‌ده بدون خروج از ترمینال با AI کار کنی
تمرکز اصلی Mistral هم روی سرعت بالاتر و مصرف منابع کمتر نسبت به مدل‌های قبلی بوده ✅✨

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

👨‍💻 پروژه Semantic Router؛ هدایت هوشمند ورودی‌ها با بردار معنی(Semantic Vector)🤖

این ابزار اوپن‌سورس بهت اجازه می‌ده بدون فراخوانی مکرر مدل‌های بزرگ، ورودی‌ها (مثل متن یا تصویر) رو بر اساس معنا به مسیرِ مناسب بفرستی. یعنی تصمیم‌گیری سریع‌تر، هزینه کمتر و تجربه‌ای روان‌تر برای سیستم‌های چندابزاره. ⚡️

🔀 چطور کار می‌کنه؟

ابزار Semantic Router ورودی رو به بردار (embedding) تبدیل می‌کنه و با مثال‌های تعریف‌شده مقایسه می‌کنه تا بهترین Route رو تعیین کنه، سرعت میلی‌ثانیه‌ای و پیاده‌سازی بسیار سبک. ⚡✅

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

💡 متن کاوی (Text Mining)؛ استخراج طلا از انبوه کلمات! 🚀

امروز تقریباً همه داده‌ها به شکل متنی هستن، مثل ایمیل‌های مشتری‌ها گرفته و..، اگه ندونی چطور این حجم عظیم از کلمات رو تحلیل کنی، انگار یه معدن طلای اطلاعاتی رو نادیده گرفتی. 🧠

🔎 متن کاوی چطور کار می‌کنه؟

متن کاوی در واقع استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی و آمار برای پیدا کردن الگوها و اطلاعات جدید در اسناد متنیه. برخلاف تصور، این فرایند فقط کلمه‌شماری نیست؛ بلکه شامل تحلیل احساسات، خوشه‌بندی موضوعات و.. از دل داده های خام هم هست.

📊 داده‌های متنی چه اعتباری به کسب‌وکارها میدن؟

سازمان‌ها به‌شدت به داده‌های متنی برای تصمیم‌گیری نیاز دارن. شرکت‌های بزرگ از این روش برای تحلیل بازخوردها، پیش‌بینی نارضایتی مشتری و.. استفاده می‌کنن. این ابزار به کسب‌وکارها اجازه میده تا بفهمن مشتری‌ها واقعاً چه حسی نسبت به برند یا محصولشون دارن. ✅

اگه کنجکاوی چطور می‌تونی از این ابزار استفاده کنی و اصول اون رو یاد بگیری، مقاله «متن کاوی (Text Mining) چیست؟» در دیتایاد رو از دست نده:
🔗 متن کاوی (Text Mining) چیست؟
📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🤖 شرکت OpenAI با‌قدرت برگشت: معرفی GPT-5.2 بعد از Code Red گوگل

رقابت بین OpenAI و گوگل داره هر روز داغ‌تر میشه. بعد از اینکه گوگل برای مقابله با مدل‌های جدید OpenAI حالت Code Red اعلام کرد، حالا نوبت OpenAI بود که جواب بده، و نتیجه‌ش شد GPT-5.2: سریع‌تر، دقیق‌تر و ساخته‌شده برای کارهای جدی و حرفه‌ای. ✅⚡

⚡ چه جهشی تو GPT-5.2 اتفاق افتاده؟

مدل GPT-5.2 فقط یه آپدیت نیست؛ یه ارتقای جدی برای استفاده واقعی و روزمره‌ست:

درک بهتر وظایف پیچیده مثل ساخت گزارش، فایل‌های اکسل و کدنویسی چندمرحله‌ای 🧠

کاهش توهم و اشتباهات نسبت به نسخه‌های قبلی 🤷

مدل پایدارتر برای ورودی‌های طولانی و پروژه‌های چندمرحله‌ای 🤖

عملکرد بهتر در حالت‌های مختلف مدل: Instant، Pro و Thinking 🦾

در کل GPT-5.2 رو میشه «جواب مستقیم OpenAI» به جهش اخیر گوگل تو Gemini دونست، و رقابت تازه داره جذاب‌تر میشه.🚀

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