Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🤖 تحول هوش مصنوعی با عاملهای چندمرحلهای (Multi-Step Agents)
📺 بررسی عمیق در ویدیوی جدید یوتیوب
@rss_ai_ir | #AI #AGI #Agents
هوش مصنوعی دیگر فقط پاسخگو نیست؛ حالا برنامهریزی میکند، وظایف را میشکند، تصمیم میگیرد و یاد میگیرد!
در ویدیوی جدید، به بررسی یکی از مهمترین پیشرفتهای اخیر AI پرداخته میشود:
🧠 عاملهای چندمرحلهای (Multi-Step Agents) — سیستمهایی که میتوانند مسائل پیچیده را به گامهای کوچکتر تقسیم کرده، اجرا کنند و نتایج را تحلیل و بهینه کنند.
🎯 نکات کلیدی ویدیو:
🔹 تفاوت Agent با مدلهای ساده زبانی مثل GPT
🔹 توانایی تفکر چندمرحلهای و تعامل با محیط
🔹 چالشها: پیادهسازی، ارزیابی، حافظه، و ابزارهای جانبی
🔹 ارتباط با آینده AGI (هوش عمومی مصنوعی)
📌 این ویدیو برای کسانی که میخواهند آینده شغلی، تحقیقاتی یا توسعه خود را با عاملهای هوشمند گره بزنند، حیاتی است.
📽 تماشا کن:
🔗 YouTube - Multi-step AI Agents
🔗 لینک کتاب داخل فیلم
📡 دنبال کنید برای تحلیل تخصصی و منابع بیشتر:
@rss_ai_ir | #هوش_مصنوعی #LLM #Agent
📺 بررسی عمیق در ویدیوی جدید یوتیوب
@rss_ai_ir | #AI #AGI #Agents
هوش مصنوعی دیگر فقط پاسخگو نیست؛ حالا برنامهریزی میکند، وظایف را میشکند، تصمیم میگیرد و یاد میگیرد!
در ویدیوی جدید، به بررسی یکی از مهمترین پیشرفتهای اخیر AI پرداخته میشود:
🧠 عاملهای چندمرحلهای (Multi-Step Agents) — سیستمهایی که میتوانند مسائل پیچیده را به گامهای کوچکتر تقسیم کرده، اجرا کنند و نتایج را تحلیل و بهینه کنند.
🎯 نکات کلیدی ویدیو:
🔹 تفاوت Agent با مدلهای ساده زبانی مثل GPT
🔹 توانایی تفکر چندمرحلهای و تعامل با محیط
🔹 چالشها: پیادهسازی، ارزیابی، حافظه، و ابزارهای جانبی
🔹 ارتباط با آینده AGI (هوش عمومی مصنوعی)
📌 این ویدیو برای کسانی که میخواهند آینده شغلی، تحقیقاتی یا توسعه خود را با عاملهای هوشمند گره بزنند، حیاتی است.
📽 تماشا کن:
🔗 YouTube - Multi-step AI Agents
🔗 لینک کتاب داخل فیلم
📡 دنبال کنید برای تحلیل تخصصی و منابع بیشتر:
@rss_ai_ir | #هوش_مصنوعی #LLM #Agent
🔥2👍1🙏1
⚡️شتاب دهند Agent Lightning؛ شتابدهندهی جدید مایکروسافت برای آموزش ایجنتهای LLM
دیگر نیازی به بازنویسی ایجنت نیست! با فریمورک **Agent Lightning**، میتوانید ایجنتهای مبتنی بر زبان را بدون تغییر در کد، به کمک **یادگیری تقویتی (RL) آموزش و بهینهسازی کنید.
🔧 ویژگیهای کلیدی:
▪️ بدون نیاز به تغییر در کد ایجنت
▪️ پشتیبانی از فریمورکهایی مانند LangChain، AutoGen، OpenAI Agents SDK، Semantic Kernel و...
▪️ اتصال ایجنت با استفاده از sidecar و جمعآوری دادههای رفتاری
▪️ ارزیابی عملکرد ایجنت در مراحل مختلف (state، action، reward)
▪️ امکان بهینهسازی رفتار ایجنت حتی بر اساس سیگنالهای میانی، نه فقط نتیجه نهایی
▪️ قابلیت اتصال به پایپلاینهای موجود در پروژههای صنعتی یا پژوهشی
🎯 مناسب برای پروژههای تولید کد، پرسوجوی SQL، اتوماسیون وظایف پیچیده و حتی Multi-Agent Systems
📄 مقاله: (https://arxiv.org/abs/2508.03680)
🔗 گیتهاب:(https://github.com/microsoft/agent-lightning)
🌐 وبسایت: (https://www.microsoft.com/en-us/research/project/agent-lightning)
#هوش_مصنوعی #LLM #Agent #یادگیری_تقویتی #Microsoft #LangChain #AutoGen #MLOps
@rss_ai_ir 🚀
دیگر نیازی به بازنویسی ایجنت نیست! با فریمورک **Agent Lightning**، میتوانید ایجنتهای مبتنی بر زبان را بدون تغییر در کد، به کمک **یادگیری تقویتی (RL) آموزش و بهینهسازی کنید.
🔧 ویژگیهای کلیدی:
▪️ بدون نیاز به تغییر در کد ایجنت
▪️ پشتیبانی از فریمورکهایی مانند LangChain، AutoGen، OpenAI Agents SDK، Semantic Kernel و...
▪️ اتصال ایجنت با استفاده از sidecar و جمعآوری دادههای رفتاری
▪️ ارزیابی عملکرد ایجنت در مراحل مختلف (state، action، reward)
▪️ امکان بهینهسازی رفتار ایجنت حتی بر اساس سیگنالهای میانی، نه فقط نتیجه نهایی
▪️ قابلیت اتصال به پایپلاینهای موجود در پروژههای صنعتی یا پژوهشی
🎯 مناسب برای پروژههای تولید کد، پرسوجوی SQL، اتوماسیون وظایف پیچیده و حتی Multi-Agent Systems
📄 مقاله: (https://arxiv.org/abs/2508.03680)
🔗 گیتهاب:(https://github.com/microsoft/agent-lightning)
🌐 وبسایت: (https://www.microsoft.com/en-us/research/project/agent-lightning)
#هوش_مصنوعی #LLM #Agent #یادگیری_تقویتی #Microsoft #LangChain #AutoGen #MLOps
@rss_ai_ir 🚀
❤16🔥16👏16👍15🥰13😁13🎉13🙏1