🚀 پرامپت خلاقانه nana-banana
🔬 این پرامپت هر تصویر ساده‌ای را به یک شبیه‌سازی علمی تونل باد (CFD visualization) تبدیل می‌کند.
✨ ویژگی‌ها:
پوشش کامل سوژه با گرادیان رنگی (آبی→سبز→زرد→قرمز) مثل نقشه سرعت جریان
باد همیشه از چپ به راست 🌬 و سوژه باید رو به چپ باشد
نمایش میدان فلش‌های متراکم (Quiver Plot) و خطوط جریان خمیده دور سوژه
سطح زمین ساده با گرادیان نارنجی→زرد و خطوط موازی
پس‌زمینه سفید روشن، بدون برچسب و اضافات
🎯 کاربردها:
آموزش آیرودینامیک ✏️
اسلایدهای پژوهشی 📊
هنر دیجیتال علمی-فانتزی 🎨
سرگرمی و تصاویر سوررئال 🌈
💡 نکته: برای خروجی دقیق‌تر، دمای مدل (Temperature) را 0 بگذارید.
@rss_ai_ir
🔬 این پرامپت هر تصویر ساده‌ای را به یک شبیه‌سازی علمی تونل باد (CFD visualization) تبدیل می‌کند.
✨ ویژگی‌ها:
پوشش کامل سوژه با گرادیان رنگی (آبی→سبز→زرد→قرمز) مثل نقشه سرعت جریان
باد همیشه از چپ به راست 🌬 و سوژه باید رو به چپ باشد
نمایش میدان فلش‌های متراکم (Quiver Plot) و خطوط جریان خمیده دور سوژه
سطح زمین ساده با گرادیان نارنجی→زرد و خطوط موازی
پس‌زمینه سفید روشن، بدون برچسب و اضافات
🎯 کاربردها:
آموزش آیرودینامیک ✏️
اسلایدهای پژوهشی 📊
هنر دیجیتال علمی-فانتزی 🎨
سرگرمی و تصاویر سوررئال 🌈
💡 نکته: برای خروجی دقیق‌تر، دمای مدل (Temperature) را 0 بگذارید.
@rss_ai_ir
Keep the main subject and camera exactly. Convert the scene to a scientific CFD wind-tunnel visualization.
Wind: left → right. SUBJECT MUST FACE LEFT (into the wind); if not, rotate/flip to face left.
REPLACE ALL subject materials with a smooth rainbow false-color gradient (blue→green→yellow→red) to mimic velocity contours; 100% coverage—no original texture visible.
Overlay a dense QUIVER ARROW FIELD across the entire frame, over both ground and subject: thin, high-contrast arrows with clear arrowheads, base flow left→right; arrows bend around the subject; arrow length scales with local speed; spacing ~5–10 px so arrows are unmistakable. Add several long streamlines with arrowheads that curve around the body.
Ground plane: simple flat surface with orange→yellow gradient plus thin, parallel hatch lines; subtle contact shadow under the subject; bright/white background; crisp edges.
Aesthetic: scientific render (ParaView/Tecplot style), sharp anti-aliased lines, not cartoonish, no labels/numbers/axes/logos, no extra objects.
MANDATORY: upwind-facing subject, full gradient coverage, and clearly visible arrowheads over subject and ground.
❤2👍1🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔮 ترفند خلاقانه با img2vid
گاهی برای ساخت یک حرکت سینمایی یا ترنزیشن، فقط کافیست دو تصویر داشته باشی:
👁 اولین فریم
👁 آخرین فریم
📌 وقتی این دو فریم را به مدل‌های img2vid بدهیم، مدل تمام فریم‌های میانی را می‌سازد و یک انیمیشن روان تولید می‌کند.
🔹 نتیجه؟
شبیه حرکت دوربین واقعی 🎥
تغییر زاویه دید یا زوم طبیعی 🔍
ایجاد گذارهای سینمایی ✨
به زبان ساده: به‌جای طراحی تک‌تک فریم‌ها، فقط شروع و پایان را بده، مدل خودش مسیر بین‌شان را پر می‌کند!
#هوش_مصنوعی #تولید_ویدیو #ترنزیشن #AI
🆔 @rss_ai_ir
گاهی برای ساخت یک حرکت سینمایی یا ترنزیشن، فقط کافیست دو تصویر داشته باشی:
👁 اولین فریم
👁 آخرین فریم
📌 وقتی این دو فریم را به مدل‌های img2vid بدهیم، مدل تمام فریم‌های میانی را می‌سازد و یک انیمیشن روان تولید می‌کند.
🔹 نتیجه؟
شبیه حرکت دوربین واقعی 🎥
تغییر زاویه دید یا زوم طبیعی 🔍
ایجاد گذارهای سینمایی ✨
به زبان ساده: به‌جای طراحی تک‌تک فریم‌ها، فقط شروع و پایان را بده، مدل خودش مسیر بین‌شان را پر می‌کند!
#هوش_مصنوعی #تولید_ویدیو #ترنزیشن #AI
🆔 @rss_ai_ir
🔥3👍1👏1
📊 درآمدهای AI Native استارتاپ‌ها
گزارش تازه نشان می‌دهد که استارتاپ‌های «AI native» شامل OpenAI، Anthropic و 16 شرکت دیگر در مجموع به درآمد سالانه ۱۸.۵ میلیارد دلار رسیده‌اند.
🔴 نکته کلیدی:
♻️همچنین OpenAI به‌تنهایی بیشترین سهم را دارد.
♻️بعد از آن Anthropic قرار گرفته است.
♻️سایر شرکت‌ها مثل xAI، Cursor و 14 استارتاپ دیگر هنوز فاصله زیادی با این دو غول دارند.
🟡 در واقع ۲ شرکت اول (OpenAI و Anthropic) نزدیک به ۸۸٪ کل درآمد این حوزه را به خود اختصاص داده‌اند.
💡 بقیه بازیگران مثل Midjourney، Perplexity، Synthesia، Replit، ElevenLabs، Runway و Cohere هنوز در حال رشد هستند، اما فعلاً در لیگ دیگری بازی می‌کنند.
@rss_ai_ir
#AI #استارتاپ #بازار #OpenAI #Anthropic
گزارش تازه نشان می‌دهد که استارتاپ‌های «AI native» شامل OpenAI، Anthropic و 16 شرکت دیگر در مجموع به درآمد سالانه ۱۸.۵ میلیارد دلار رسیده‌اند.
🔴 نکته کلیدی:
♻️همچنین OpenAI به‌تنهایی بیشترین سهم را دارد.
♻️بعد از آن Anthropic قرار گرفته است.
♻️سایر شرکت‌ها مثل xAI، Cursor و 14 استارتاپ دیگر هنوز فاصله زیادی با این دو غول دارند.
🟡 در واقع ۲ شرکت اول (OpenAI و Anthropic) نزدیک به ۸۸٪ کل درآمد این حوزه را به خود اختصاص داده‌اند.
💡 بقیه بازیگران مثل Midjourney، Perplexity، Synthesia، Replit، ElevenLabs، Runway و Cohere هنوز در حال رشد هستند، اما فعلاً در لیگ دیگری بازی می‌کنند.
@rss_ai_ir
#AI #استارتاپ #بازار #OpenAI #Anthropic
👍1🔥1👏1
🌟 ا Google Labs یک ابزار جدید برای ارزیابی ساختاریافته‌ی مدل‌های زبانی معرفی کرد.
ابزار Stax یک پروژه‌ی آزمایشی برای توسعه‌دهندگان است که جایگزینی برای تست‌های غیررسمی و اصطلاحاً vibe-testing ارائه می‌دهد و امکان ارزیابی داده‌محور و سیستماتیک مدل‌ها را فراهم می‌سازد.
🔹 همچنین Stax می‌تواند مدل‌ها را با استفاده از ارزیاب‌های آماده یا سفارشی بررسی کند.
🔹 متریک‌های اصلی شامل: روانی پاسخ، ایمنی، تأخیر (latency) و درصد موفقیت در بازبینی دستی هستند.
🔹 داشبوردی برای مقایسه‌ی نتایج مدل‌های مختلف همراه با شاخص‌های بصری عملکرد در دسترس است.
✨ قابلیت‌ها:
♻️ارزیابی سریع و قابل تکرار
♻️امکان شخصی‌سازی متریک‌ها متناسب با محصول
♻️جریان کاری end-to-end از مرحله‌ی نمونه‌سازی تا استقرار
🎯 هدف اصلی: کمک به توسعه‌دهندگان برای تصمیم‌گیری دقیق‌تر در انتخاب و به‌کارگیری مدل‌های زبانی.
@rss_ai_ir
#news #ai #ml #Google #Stax
ابزار Stax یک پروژه‌ی آزمایشی برای توسعه‌دهندگان است که جایگزینی برای تست‌های غیررسمی و اصطلاحاً vibe-testing ارائه می‌دهد و امکان ارزیابی داده‌محور و سیستماتیک مدل‌ها را فراهم می‌سازد.
🔹 همچنین Stax می‌تواند مدل‌ها را با استفاده از ارزیاب‌های آماده یا سفارشی بررسی کند.
🔹 متریک‌های اصلی شامل: روانی پاسخ، ایمنی، تأخیر (latency) و درصد موفقیت در بازبینی دستی هستند.
🔹 داشبوردی برای مقایسه‌ی نتایج مدل‌های مختلف همراه با شاخص‌های بصری عملکرد در دسترس است.
✨ قابلیت‌ها:
♻️ارزیابی سریع و قابل تکرار
♻️امکان شخصی‌سازی متریک‌ها متناسب با محصول
♻️جریان کاری end-to-end از مرحله‌ی نمونه‌سازی تا استقرار
🎯 هدف اصلی: کمک به توسعه‌دهندگان برای تصمیم‌گیری دقیق‌تر در انتخاب و به‌کارگیری مدل‌های زبانی.
@rss_ai_ir
#news #ai #ml #Google #Stax
👍1🔥1👏1
🏓🤖 ربات پینگ‌پنگ‌باز خودران از برکلی
دانشجویان دانشگاه برکلی یک ربات انسان‌نما طراحی کرده‌اند که می‌تواند کاملاً خودکار در مسابقات پینگ‌پنگ شرکت کند. اگر سال گذشته در پروژه‌ی DeepMind فقط یک بازوی رباتیک دیدیم، این بار یک گومانوید کامل با توانایی حرکت و هماهنگی بدن وارد میدان شده است.
🔑 مکانیزم کار HITTER (HumanoId Table TEnnis Robot):
1️⃣ برنامه‌ریز سطح بالا (مغز)
✳️با کمک دوربین‌های خارجی، پرواز توپ را دنبال می‌کند.
✳️مسیر حرکت توپ را پیش‌بینی کرده و محاسبه می‌کند که در چه نقطه‌ای، با چه سرعت و در چه زمان باید ضربه بزند.
2️⃣ کنترلر سطح پایین (بدن)
✳️سیگنال‌های برنامه‌ریز را گرفته و آن‌ها را به حرکات واقعی دست، پا، تنه و مفاصل تبدیل می‌کند.
✳️این بخش با الگوریتم PPO روی داده‌های حرکت انسان آموزش داده شده است، بنابراین ضربات ربات طبیعی و شبیه انسان هستند: قدم برمی‌دارد، تنه می‌چرخاند و مثل بازیکن واقعی راکت را می‌چرخاند.
📊 نتایج عملکرد
✳️92.3٪ موفقیت در برگشت توپ‌ها (فقط یک خطا در هر 26 توپ).
✳️در یک آزمایش، ربات توانست 106 ضربه‌ی متوالی را بدون خطا ادامه دهد.
✳️زمان واکنش: 0.42 ثانیه از لحظه ضربه‌ی حریف تا پاسخ ربات.
🎯 در کل، این یک گام بزرگ در رباتیک ورزشی است. حالا سؤال اینجاست:
آیا روزی می‌توانیم چنین رباتی را برای یک آخر هفته اجاره کنیم و باهاش پینگ‌پنگ بازی کنیم؟ 😅
🔗 مشاهده مقاله
دانشجویان دانشگاه برکلی یک ربات انسان‌نما طراحی کرده‌اند که می‌تواند کاملاً خودکار در مسابقات پینگ‌پنگ شرکت کند. اگر سال گذشته در پروژه‌ی DeepMind فقط یک بازوی رباتیک دیدیم، این بار یک گومانوید کامل با توانایی حرکت و هماهنگی بدن وارد میدان شده است.
🔑 مکانیزم کار HITTER (HumanoId Table TEnnis Robot):
1️⃣ برنامه‌ریز سطح بالا (مغز)
✳️با کمک دوربین‌های خارجی، پرواز توپ را دنبال می‌کند.
✳️مسیر حرکت توپ را پیش‌بینی کرده و محاسبه می‌کند که در چه نقطه‌ای، با چه سرعت و در چه زمان باید ضربه بزند.
2️⃣ کنترلر سطح پایین (بدن)
✳️سیگنال‌های برنامه‌ریز را گرفته و آن‌ها را به حرکات واقعی دست، پا، تنه و مفاصل تبدیل می‌کند.
✳️این بخش با الگوریتم PPO روی داده‌های حرکت انسان آموزش داده شده است، بنابراین ضربات ربات طبیعی و شبیه انسان هستند: قدم برمی‌دارد، تنه می‌چرخاند و مثل بازیکن واقعی راکت را می‌چرخاند.
📊 نتایج عملکرد
✳️92.3٪ موفقیت در برگشت توپ‌ها (فقط یک خطا در هر 26 توپ).
✳️در یک آزمایش، ربات توانست 106 ضربه‌ی متوالی را بدون خطا ادامه دهد.
✳️زمان واکنش: 0.42 ثانیه از لحظه ضربه‌ی حریف تا پاسخ ربات.
🎯 در کل، این یک گام بزرگ در رباتیک ورزشی است. حالا سؤال اینجاست:
آیا روزی می‌توانیم چنین رباتی را برای یک آخر هفته اجاره کنیم و باهاش پینگ‌پنگ بازی کنیم؟ 😅
🔗 مشاهده مقاله
🔥19❤15👍14👏14😁13🥰12🎉12
🎬 نسل جدید ویدئوهای طولانی با روش Mixture of Contexts
محققان ByteDance و استنفورد روشی نوین برای تولید ویدئوهای طولانی معرفی کرده‌اند که مشکل اصلی مدل‌ها را حل می‌کند:
وقتی ویدئو طولانی میشود، توجه مدل بیش از حد «پف می‌کند»؛ محاسبات سنگین‌تر میشود، جزئیات از بین می‌رود، کاراکترها فراموش می‌شوند و تصویر «سر می‌خورد».
---
🔑 ایده اصلی: Mixture of Contexts
♻️ویدئو به چند بخش (فریم، شات، کپشن) تقسیم میشود.
♻️هر کوئری فقط بخش‌های مرتبط را انتخاب می‌کند، نه کل تاریخچه را.
♻️انتخاب با یک امتیاز شباهت ساده انجام میشود (مقایسه ویژگی بخش‌ها با کوئری).
♻️دو «لنگر» همیشه حاضرند: پرامپت کامل و شات محلی برای جزئیات تصویری.
♻️یک ماسک علّی دسترسی به فریم‌های آینده را می‌بندد تا حلقه ایجاد نشود.
♻️در نهایت، Flash Attention فقط روی بخش‌های انتخاب‌شده اعمال میشود → رشد محاسبات وابسته به طول کل ویدئو نیست، بلکه فقط به محتوای مفید بستگی دارد.
---
📊 نتایج
♻️۷ برابر کاهش FLOPs
♻️۲.۲ برابر سرعت بیشتر
♻️در صحنه‌های طولانی (۱۸۰هزار توکن)، ۸۵٪ از توجه غیرضروری حذف شد.
---
🎥 جمع‌بندی
✳️در ویدئوهای کوتاه، کیفیت حفظ میشود.
✳️در ویدئوهای طولانی، صحنه‌ها روان‌تر و کاراکترها پایدارتر هستند.
✳️زمان تولید به‌طور محسوسی کاهش می‌یابد.
🔑 نکته مهم:
مدل خودش یاد می‌گیرد روی چه چیزی تمرکز کند، بدون نیاز به تغییر معماری پایه؛ یعنی نوعی «حافظه» برای چند دقیقه ویدئو پیدا می‌کند.
🔖 لینک مقاله
#AI #ML #VideoGeneration #ByteDance #Stanford #DeepLearning #GenerativeAI #هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #ویدئو #تولید_ویدئو
محققان ByteDance و استنفورد روشی نوین برای تولید ویدئوهای طولانی معرفی کرده‌اند که مشکل اصلی مدل‌ها را حل می‌کند:
وقتی ویدئو طولانی میشود، توجه مدل بیش از حد «پف می‌کند»؛ محاسبات سنگین‌تر میشود، جزئیات از بین می‌رود، کاراکترها فراموش می‌شوند و تصویر «سر می‌خورد».
---
🔑 ایده اصلی: Mixture of Contexts
♻️ویدئو به چند بخش (فریم، شات، کپشن) تقسیم میشود.
♻️هر کوئری فقط بخش‌های مرتبط را انتخاب می‌کند، نه کل تاریخچه را.
♻️انتخاب با یک امتیاز شباهت ساده انجام میشود (مقایسه ویژگی بخش‌ها با کوئری).
♻️دو «لنگر» همیشه حاضرند: پرامپت کامل و شات محلی برای جزئیات تصویری.
♻️یک ماسک علّی دسترسی به فریم‌های آینده را می‌بندد تا حلقه ایجاد نشود.
♻️در نهایت، Flash Attention فقط روی بخش‌های انتخاب‌شده اعمال میشود → رشد محاسبات وابسته به طول کل ویدئو نیست، بلکه فقط به محتوای مفید بستگی دارد.
---
📊 نتایج
♻️۷ برابر کاهش FLOPs
♻️۲.۲ برابر سرعت بیشتر
♻️در صحنه‌های طولانی (۱۸۰هزار توکن)، ۸۵٪ از توجه غیرضروری حذف شد.
---
🎥 جمع‌بندی
✳️در ویدئوهای کوتاه، کیفیت حفظ میشود.
✳️در ویدئوهای طولانی، صحنه‌ها روان‌تر و کاراکترها پایدارتر هستند.
✳️زمان تولید به‌طور محسوسی کاهش می‌یابد.
🔑 نکته مهم:
مدل خودش یاد می‌گیرد روی چه چیزی تمرکز کند، بدون نیاز به تغییر معماری پایه؛ یعنی نوعی «حافظه» برای چند دقیقه ویدئو پیدا می‌کند.
🔖 لینک مقاله
#AI #ML #VideoGeneration #ByteDance #Stanford #DeepLearning #GenerativeAI #هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #ویدئو #تولید_ویدئو
🎉26👍25❤23🥰23😁22🔥18👏16
مفهوم دیپلوی در مدل‌های زبانی بزرگ یعنی رساندن مدل از آزمایشگاه به محیط واقعیِ تولید، با تمرکز همزمان بر کیفیت، سرعت و هزینه 🚀
🧭 اهداف کلیدی در دیپلوی
❇️تضمین تأخیر پایین (Latency/SLA)، پایداری و مقیاس‌پذیری
❇️کنترل هزینه به‌ازای هر توکن و مصرف GPU/CPU
❇️پایش ایمنی محتوا و حفظ حریم خصوصی داده‌ها
🏗 الگوهای دیپلوی
✳️سرویس ابری مدیریت‌شده: راه‌اندازی سریع، اما وابستگی و هزینه متغیر
✳️استقرار خودمیزبان: کنترل کامل و بهینه‌سازی عمیق، اما نیازمند تخصص عملیاتی
✳️معماری هیبرید: استفاده از مزیت هر دو رویکرد برای سناریوهای حساس به داده
🧩 آماده‌سازی مدل
❎انتخاب اندازه و کانتکست‌لِن مناسب نیاز کسب‌وکار
❎کوانتیزه‌سازی (INT8/4) و دیستیل برای کاهش حافظه و افزایش سرعت
❎فاین‌تیون سبک با LoRA/PEFT برای شخصی‌سازی کم‌هزینه
❎یکپارچه‌سازی با ابزارها و بازیگرها (توابع، جستجو، پایگاه دانش/RAG)
⚡️ سروینگ و بهینه‌سازی اجرا
✅بهره‌گیری از فریم‌ورک‌های سروینگ (مانند vLLM، TGI، TensorRT-LLM) برای مدیریت هم‌زمانی و صف درخواست‌ها
✅استفاده از تکنیک‌های Continuous Batching، KV-Cache، Flash-Attention، Speculative Decoding برای افزایش توکن‌برثانیه
✅تنظیم طول پاسخ، دمای نمونه‌برداری و حداکثر توکن‌ها برای کنترل کیفیت/هزینه
🧮 ظرفیت‌سنجی و منابع
♨️برآورد حافظه وزن‌ها متناسب با اندازه مدل و دقت عددی (مثلاً حدوداً: 7B با INT8 ≈ نزدیک 7–8GB؛ با FP16 ≈ حدود 14–16GB)
♨️درنظرگرفتن حافظه KV-Cache که با طول متن، تعداد درخواست‌های همزمان و دقت عددی رشد می‌کند
♨️سنجش عملی با بار مصنوعی برای رسیدن به هدف‌های Tokens/s و هم‌زمانی
🔐 ایمنی، امنیت و انطباق
💢احراز هویت، ریت‌لیمیت و جداسازی محیط اجرا
💢فیلترینگ محتوایی، ممیزی لاگ‌ها و حذف داده‌های حساس
💢پایبندی به مقررات (حریم خصوصی و نگهداری داده)
🧪 ارزیابی و تضمین کیفیت
❇️طراحی Golden Set از پرامپت‌ها و پاسخ‌های مرجع
❇️اجرای ارزیابی خودکارِ کیفیّت، واقع‌نمایی RAG و آزمون‌های رگرسیونی قبل از هر انتشار
❇️پایش پس از دیپلوی با A/B تست و تحلیل لاگ برای بهبود پرامپت و ریتونینگ
🧰 قابلیت مشاهده و نگهداری
🛑مانیتورینگ متریک‌ها: زمان پاسخ، نرخ خطا، مصرف منابع، هزینه/درخواست
🛑ردیابی سرگذشت نسخه‌ها (Model Registry) و انتشارِ ایمن با Canary/Blue-Green
🛑برنامه پشتیبان‌گیری، مقیاس‌گذاری خودکار و پلن بازیابی خرابی
📝 چک‌لیست پیش از استقرار
♻️تعریف SLA و بودجه هزینه
♻️انتخاب مدل، اندازه، کوانتیزیشن و کانتکست‌لِن
♻️آماده‌سازی فاین‌تیون/LoRA و سناریوهای RAG
♻️انتخاب چارچوب سروینگ و کانفیگ هم‌زمانی/Batching
♻️طراحی ارزیابی، لاگ‌گذاری و داشبورد مانیتورینگ
♻️پیاده‌سازی ایمنی محتوا، احراز هویت و ریت‌لیمیت
♻️برنامه انتشار تدریجی و بازگشت امن (Rollback)
🔎 جمع‌بندی کاربردی
⛔️برای چت‌بات داخلی با دانش سازمانی، ترکیب RAG + مدل میان‌رده کوانتیزه، به‌علاوه vLLM و Continuous Batching معمولاً بهترین نسبت کارایی/هزینه را می‌دهد.
⛔️برای تولید انبوه متن با تأخیر پایین، تمرکز بر KV-Cache، Speculative Decoding و بهینه‌سازی سطح GPU بیشترین اثر را دارد.
@rss_ai_ir 🤖📈
#هوش_مصنوعی #LLM #دیپلوی #MLOps #مدل_زبان #RAG #بهینه‌سازی #Quantization #Inference
🧭 اهداف کلیدی در دیپلوی
❇️تضمین تأخیر پایین (Latency/SLA)، پایداری و مقیاس‌پذیری
❇️کنترل هزینه به‌ازای هر توکن و مصرف GPU/CPU
❇️پایش ایمنی محتوا و حفظ حریم خصوصی داده‌ها
🏗 الگوهای دیپلوی
✳️سرویس ابری مدیریت‌شده: راه‌اندازی سریع، اما وابستگی و هزینه متغیر
✳️استقرار خودمیزبان: کنترل کامل و بهینه‌سازی عمیق، اما نیازمند تخصص عملیاتی
✳️معماری هیبرید: استفاده از مزیت هر دو رویکرد برای سناریوهای حساس به داده
🧩 آماده‌سازی مدل
❎انتخاب اندازه و کانتکست‌لِن مناسب نیاز کسب‌وکار
❎کوانتیزه‌سازی (INT8/4) و دیستیل برای کاهش حافظه و افزایش سرعت
❎فاین‌تیون سبک با LoRA/PEFT برای شخصی‌سازی کم‌هزینه
❎یکپارچه‌سازی با ابزارها و بازیگرها (توابع، جستجو، پایگاه دانش/RAG)
⚡️ سروینگ و بهینه‌سازی اجرا
✅بهره‌گیری از فریم‌ورک‌های سروینگ (مانند vLLM، TGI، TensorRT-LLM) برای مدیریت هم‌زمانی و صف درخواست‌ها
✅استفاده از تکنیک‌های Continuous Batching، KV-Cache، Flash-Attention، Speculative Decoding برای افزایش توکن‌برثانیه
✅تنظیم طول پاسخ، دمای نمونه‌برداری و حداکثر توکن‌ها برای کنترل کیفیت/هزینه
🧮 ظرفیت‌سنجی و منابع
♨️برآورد حافظه وزن‌ها متناسب با اندازه مدل و دقت عددی (مثلاً حدوداً: 7B با INT8 ≈ نزدیک 7–8GB؛ با FP16 ≈ حدود 14–16GB)
♨️درنظرگرفتن حافظه KV-Cache که با طول متن، تعداد درخواست‌های همزمان و دقت عددی رشد می‌کند
♨️سنجش عملی با بار مصنوعی برای رسیدن به هدف‌های Tokens/s و هم‌زمانی
🔐 ایمنی، امنیت و انطباق
💢احراز هویت، ریت‌لیمیت و جداسازی محیط اجرا
💢فیلترینگ محتوایی، ممیزی لاگ‌ها و حذف داده‌های حساس
💢پایبندی به مقررات (حریم خصوصی و نگهداری داده)
🧪 ارزیابی و تضمین کیفیت
❇️طراحی Golden Set از پرامپت‌ها و پاسخ‌های مرجع
❇️اجرای ارزیابی خودکارِ کیفیّت، واقع‌نمایی RAG و آزمون‌های رگرسیونی قبل از هر انتشار
❇️پایش پس از دیپلوی با A/B تست و تحلیل لاگ برای بهبود پرامپت و ریتونینگ
🧰 قابلیت مشاهده و نگهداری
🛑مانیتورینگ متریک‌ها: زمان پاسخ، نرخ خطا، مصرف منابع، هزینه/درخواست
🛑ردیابی سرگذشت نسخه‌ها (Model Registry) و انتشارِ ایمن با Canary/Blue-Green
🛑برنامه پشتیبان‌گیری، مقیاس‌گذاری خودکار و پلن بازیابی خرابی
📝 چک‌لیست پیش از استقرار
♻️تعریف SLA و بودجه هزینه
♻️انتخاب مدل، اندازه، کوانتیزیشن و کانتکست‌لِن
♻️آماده‌سازی فاین‌تیون/LoRA و سناریوهای RAG
♻️انتخاب چارچوب سروینگ و کانفیگ هم‌زمانی/Batching
♻️طراحی ارزیابی، لاگ‌گذاری و داشبورد مانیتورینگ
♻️پیاده‌سازی ایمنی محتوا، احراز هویت و ریت‌لیمیت
♻️برنامه انتشار تدریجی و بازگشت امن (Rollback)
🔎 جمع‌بندی کاربردی
⛔️برای چت‌بات داخلی با دانش سازمانی، ترکیب RAG + مدل میان‌رده کوانتیزه، به‌علاوه vLLM و Continuous Batching معمولاً بهترین نسبت کارایی/هزینه را می‌دهد.
⛔️برای تولید انبوه متن با تأخیر پایین، تمرکز بر KV-Cache، Speculative Decoding و بهینه‌سازی سطح GPU بیشترین اثر را دارد.
@rss_ai_ir 🤖📈
#هوش_مصنوعی #LLM #دیپلوی #MLOps #مدل_زبان #RAG #بهینه‌سازی #Quantization #Inference
🎉10😁6❤5🥰5👍4🔥4👏2🙏1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
این سیستم هوش مصنوعی برای تحلیل ویدئویی طراحی شده و می‌تواند در ورودی‌ها تعداد افراد و جنسیت و سن آن‌ها را تشخیص دهد.
📊 آمار در تصویر:
شمار کل: ۵۷۵ نفر
مردان: ۳۴۸ نفر
زنان: ۲۲۱ نفر
@rss_ai_ir 🤖📹✨
📊 آمار در تصویر:
شمار کل: ۵۷۵ نفر
مردان: ۳۴۸ نفر
زنان: ۲۲۱ نفر
@rss_ai_ir 🤖📹✨
🥰13👍11🔥11😁11❤9🎉9👏6🤩4❤🔥4🙏1💯1
🤯 پژوهش تازه درباره خلاقیت متن
🔎 دانشمندان نشان داده‌اند: متن‌های نوشته‌شده توسط انسان از نظر نوآوری معنایی متنوع‌تر از متن‌های تولیدشده توسط هوش مصنوعی هستند.
🧮 روش سنجش
آن‌ها متریکی به نام *semantic novelty* معرفی کردند؛ فاصله کسینوسی بین جملات متوالی.
🧠 یافته‌های کلیدی
❇️ متن‌های انسانی در همه مدل‌های امبدینگ (RoBERTa, DistilBERT, MPNet, MiniLM) امتیاز نوآوری بالاتری داشتند.
❇️ در دیتاست داستان‌گویی مشترک انسان-هوش مصنوعی، بخش انسانی تنوع معنایی بیشتری ایجاد کرد.
✨ نکته جالب
چیزی که در AI به‌عنوان *hallucination* شناخته میشود، در داستان‌گویی تعاملی می‌تواند مفید باشد؛ چون پیچش‌های غیرمنتظره به روایت اضافه می‌کند.
👉 نتیجه‌گیری:
انسان‌ها خلاق‌تر و نوآورتر هستند، هوش مصنوعی پیش‌بینی‌پذیرتر است، اما در کنار همدیگر ترکیبی قدرتمند برای داستان‌سرایی می‌سازند.
🔗 جزئیات: [لینک پژوهش](https://idanvidra.github.io/playing_along_paper_site/)
@rss_ai_ir 🤖📚✨
#هوش_مصنوعی #خلاقیت #متن #تحقیق #AI_industrial_news
🔎 دانشمندان نشان داده‌اند: متن‌های نوشته‌شده توسط انسان از نظر نوآوری معنایی متنوع‌تر از متن‌های تولیدشده توسط هوش مصنوعی هستند.
🧮 روش سنجش
آن‌ها متریکی به نام *semantic novelty* معرفی کردند؛ فاصله کسینوسی بین جملات متوالی.
🧠 یافته‌های کلیدی
❇️ متن‌های انسانی در همه مدل‌های امبدینگ (RoBERTa, DistilBERT, MPNet, MiniLM) امتیاز نوآوری بالاتری داشتند.
❇️ در دیتاست داستان‌گویی مشترک انسان-هوش مصنوعی، بخش انسانی تنوع معنایی بیشتری ایجاد کرد.
✨ نکته جالب
چیزی که در AI به‌عنوان *hallucination* شناخته میشود، در داستان‌گویی تعاملی می‌تواند مفید باشد؛ چون پیچش‌های غیرمنتظره به روایت اضافه می‌کند.
👉 نتیجه‌گیری:
انسان‌ها خلاق‌تر و نوآورتر هستند، هوش مصنوعی پیش‌بینی‌پذیرتر است، اما در کنار همدیگر ترکیبی قدرتمند برای داستان‌سرایی می‌سازند.
🔗 جزئیات: [لینک پژوهش](https://idanvidra.github.io/playing_along_paper_site/)
@rss_ai_ir 🤖📚✨
#هوش_مصنوعی #خلاقیت #متن #تحقیق #AI_industrial_news
😁15👏12👍11🔥9🥰8❤7🎉5