This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
📚 خلاصه‌سازی مقالات با هوش مصنوعی در چند دقیقه با Genspark.ai!
🧠 دنبال راهی هستی که مقالات علمی رو سریع و دقیق خلاصه کنی؟
با ابزار فوق‌العاده‌ی Genspark.ai و قابلیت Drive AI، می‌تونی تا ۵ مقاله رو رایگان بارگذاری کنی و در قالب یک جدول مرتب، خلاصه‌ای کامل بگیری! 👌
🔹 فقط کافیه وارد سایت genspark.ai بشی
🔹 مقالاتت رو در بخش Drive AI آپلود کن
🔹 بعد از اون وارد بخش Deep Research شو و فایل‌ها رو انتخاب کن
🔹 یه پرامپت بنویس مثل: «جدولی بساز که ستون‌هایی مثل نام نویسنده، سال انتشار، هدف تحقیق، نتایج کلیدی و روش تحقیق رو نشون بده»
⏳ بعد از چند دقیقه، یه جدول حرفه‌ای و دقیق تحویلت داده می‌شه!
📌 تجربه من نشون داد که این ابزار نسبت به همه ابزارهای AI مشابه، خروجی خیلی دقیق‌تری ارائه می‌ده.
اگه می‌خوای وقتتو صرف خوندن ده‌ها مقاله نکنی و سریع به اصل مطلب برسی، حتماً این روش رو امتحان کن! 💡
#genspark #هوش_مصنوعی #خلاصه_مقاله #AI_Research #یادگیری_عمیق #پژوهش #PaperSummary #مطالعه_هوشمند
@rss_ai_ir
🧠 دنبال راهی هستی که مقالات علمی رو سریع و دقیق خلاصه کنی؟
با ابزار فوق‌العاده‌ی Genspark.ai و قابلیت Drive AI، می‌تونی تا ۵ مقاله رو رایگان بارگذاری کنی و در قالب یک جدول مرتب، خلاصه‌ای کامل بگیری! 👌
🔹 فقط کافیه وارد سایت genspark.ai بشی
🔹 مقالاتت رو در بخش Drive AI آپلود کن
🔹 بعد از اون وارد بخش Deep Research شو و فایل‌ها رو انتخاب کن
🔹 یه پرامپت بنویس مثل: «جدولی بساز که ستون‌هایی مثل نام نویسنده، سال انتشار، هدف تحقیق، نتایج کلیدی و روش تحقیق رو نشون بده»
⏳ بعد از چند دقیقه، یه جدول حرفه‌ای و دقیق تحویلت داده می‌شه!
📌 تجربه من نشون داد که این ابزار نسبت به همه ابزارهای AI مشابه، خروجی خیلی دقیق‌تری ارائه می‌ده.
اگه می‌خوای وقتتو صرف خوندن ده‌ها مقاله نکنی و سریع به اصل مطلب برسی، حتماً این روش رو امتحان کن! 💡
#genspark #هوش_مصنوعی #خلاصه_مقاله #AI_Research #یادگیری_عمیق #پژوهش #PaperSummary #مطالعه_هوشمند
@rss_ai_ir
❤3🙏2🔥1
🎓🧠 تحولی نو از MIT: بازآفرینی تصویر با توکنایزرها و کشف میانبرهای ریاضی در مدل‌های زبانی!
پژوهشگران مؤسسه فناوری ماساچوست (MIT) در دو پروژه‌ی پیشرو، کاربردهای جدیدی از توکنایزرها و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) را در حوزه بینایی ماشین و استدلال ریاضیاتی به نمایش گذاشته‌اند. این پیشرفت‌ها می‌توانند مسیر توسعه مدل‌های چندحالته و reasoning در نسل‌های آینده‌ی هوش مصنوعی را متحول کنند.
---
🔸 ۱. ویرایش و تولید تصویر با استفاده از توکنایزرهای متنی (Tokenizer-to-Image Framework)
♻️در روش نوآورانه‌ی MIT، یک تصویر ابتدا به مجموعه‌ای از توکن‌ها با معنی خاص ترجمه میشود، مشابه نحوه‌ی پردازش زبان طبیعی در مدل‌های ترنسفورمر. سپس با اصلاح این توکن‌ها — درست مانند ویرایش جملات — می‌توان ویژگی‌های محتوایی یا ظاهری تصویر را تغییر داد یا تصویر جدیدی تولید کرد.
📌 مزایا:
♻️کاهش نیاز به مدل‌های حجیم Vision.
♻️امکان کنترل دقیق و قابل‌درک روی ساختار تصاویر.
♻️سازگاری بالا با مدل‌های متنی موجود.
🔗 مطالعه کامل MIT درباره ویرایش/تولید تصویر
---
🔸 ۲. کشف میانبرهای ریاضیاتی (Mathematical Shortcuts) در مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
در پروژه‌ای دیگر، تیم تحقیقاتی MIT کشف کرده که مدل‌های زبانی هنگام مواجهه با سناریوهای پیچیده‌ی دینامیک (مثلاً فیزیک، پیش‌بینی، یا تصمیم‌گیری در شرایط متغیر) به‌جای محاسبه‌ی کامل، تمایل دارند از یک نوع ساختار ریاضیاتی میان‌بر استفاده کنند که به آنها امکان استنتاج سریع‌تر و دقیق‌تر می‌دهد.
📌 این کشف می‌تواند:
♻️به طراحی LLMهای آینده با تمرکز بر قابلیت reasoning کمک کند.
♻️زمینه‌ساز مدل‌هایی با توانایی بیشتر در حل مسائل پیچیده فیزیکی، ریاضی یا برنامه‌ریزی چندمرحله‌ای باشد.
♻️پیوندی بین شبکه‌های عصبی و سیستم‌های نمادین (symbolic AI) برقرار کند.
🔗 مطالعه کامل MIT درباره میانبرهای ریاضی در LLMs
---
🎯 جمع‌بندی تخصصی:
✳️این مطالعات MIT نشان می‌دهد که آینده‌ی هوش مصنوعی در همگرایی توانمندی‌های چندرسانه‌ای (vision, language, structure) و تعمیق درک ساختارهای ریاضی و استدلال نهفته است. ترکیب توکنایزرهای قابل تفسیر با قدرت مدل‌های زبانی می‌تواند دروازه‌ای به‌سوی AIهای قابل‌کنترل‌تر، دقیق‌تر و کاراتر باشد.
---
📡 دنبال کنید برای تحلیل تخصصی اخبار روز AI:
@rss_ai_ir
#خبر_AI #MIT #ویرایش_تصویر #توکنایزر #مدل_زبانی #استدلال #Reasoning #LLM #VisionTransformer #AI_Research #AI_Tools #هوش_مصنوعی
پژوهشگران مؤسسه فناوری ماساچوست (MIT) در دو پروژه‌ی پیشرو، کاربردهای جدیدی از توکنایزرها و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) را در حوزه بینایی ماشین و استدلال ریاضیاتی به نمایش گذاشته‌اند. این پیشرفت‌ها می‌توانند مسیر توسعه مدل‌های چندحالته و reasoning در نسل‌های آینده‌ی هوش مصنوعی را متحول کنند.
---
🔸 ۱. ویرایش و تولید تصویر با استفاده از توکنایزرهای متنی (Tokenizer-to-Image Framework)
♻️در روش نوآورانه‌ی MIT، یک تصویر ابتدا به مجموعه‌ای از توکن‌ها با معنی خاص ترجمه میشود، مشابه نحوه‌ی پردازش زبان طبیعی در مدل‌های ترنسفورمر. سپس با اصلاح این توکن‌ها — درست مانند ویرایش جملات — می‌توان ویژگی‌های محتوایی یا ظاهری تصویر را تغییر داد یا تصویر جدیدی تولید کرد.
📌 مزایا:
♻️کاهش نیاز به مدل‌های حجیم Vision.
♻️امکان کنترل دقیق و قابل‌درک روی ساختار تصاویر.
♻️سازگاری بالا با مدل‌های متنی موجود.
🔗 مطالعه کامل MIT درباره ویرایش/تولید تصویر
---
🔸 ۲. کشف میانبرهای ریاضیاتی (Mathematical Shortcuts) در مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
در پروژه‌ای دیگر، تیم تحقیقاتی MIT کشف کرده که مدل‌های زبانی هنگام مواجهه با سناریوهای پیچیده‌ی دینامیک (مثلاً فیزیک، پیش‌بینی، یا تصمیم‌گیری در شرایط متغیر) به‌جای محاسبه‌ی کامل، تمایل دارند از یک نوع ساختار ریاضیاتی میان‌بر استفاده کنند که به آنها امکان استنتاج سریع‌تر و دقیق‌تر می‌دهد.
📌 این کشف می‌تواند:
♻️به طراحی LLMهای آینده با تمرکز بر قابلیت reasoning کمک کند.
♻️زمینه‌ساز مدل‌هایی با توانایی بیشتر در حل مسائل پیچیده فیزیکی، ریاضی یا برنامه‌ریزی چندمرحله‌ای باشد.
♻️پیوندی بین شبکه‌های عصبی و سیستم‌های نمادین (symbolic AI) برقرار کند.
🔗 مطالعه کامل MIT درباره میانبرهای ریاضی در LLMs
---
🎯 جمع‌بندی تخصصی:
✳️این مطالعات MIT نشان می‌دهد که آینده‌ی هوش مصنوعی در همگرایی توانمندی‌های چندرسانه‌ای (vision, language, structure) و تعمیق درک ساختارهای ریاضی و استدلال نهفته است. ترکیب توکنایزرهای قابل تفسیر با قدرت مدل‌های زبانی می‌تواند دروازه‌ای به‌سوی AIهای قابل‌کنترل‌تر، دقیق‌تر و کاراتر باشد.
---
📡 دنبال کنید برای تحلیل تخصصی اخبار روز AI:
@rss_ai_ir
#خبر_AI #MIT #ویرایش_تصویر #توکنایزر #مدل_زبانی #استدلال #Reasoning #LLM #VisionTransformer #AI_Research #AI_Tools #هوش_مصنوعی
👍2🔥2👏1