کلاد و GPT دقیقاً از کجا یاد گرفتن؟
فرض کن دو نفر رو بفرستی دو تا کتابخونهی غولپیکر و بگی «هر چی میخونی بخون». حالا کتابخونهها اصلاً شبیه هم نیستن، و خروجی هم شبیه هم نمیشه. ماجرای این دو مدل هم همینه 👇
پایهی مشترک
هر دو مدل اول روی حجم عظیمی از متن اینترنت، کتاب، مقاله و کد آموزش دیدن (training data). اینجا مدل فقط الگوی زبان رو یاد میگیره، یعنی «کلمهی بعدی چی میشه؟»
کتابخونهی GPT
تو مقالهی GPT-3 اوپنایآی صراحتاً گفته بود از Common Crawl (آرشیو عظیم وب)، کتابها و ویکیپدیا استفاده کرده. از GPT-4 به بعد دیگه لیست دقیقی نداده. چیزی که میدونیم اینه که با ناشرها و پلتفرمها قرارداد لایسنس (licensing deal) بسته تا به محتوای بیشتری دسترسی قانونی داشته باشه.
کتابخونهی کلاد
آنتروپیک میگه کلاد روی ترکیبی از دادههای عمومی وب، دادههای لایسنسشدهی شخص ثالث، دادهی کاربرانی که اجازه دادن، و دادهی مصنوعی (synthetic data) آموزش دیده. کراولرش هم قوانین سایتها (robots.txt) رو رعایت میکنه و سراغ صفحات پشت رمز نمیره.
پس چرا رفتارشون فرق داره؟
چون تفاوت اصلی فقط «چی خوندن» نیست:
ترکیب دادهها: چه سهمی کتاب، کد، وب و ...
فیلتر و پاکسازی: چی وارد کتابخونه بشه و چی نه
مرحلهی تربیت بعدی: بعد از خوندن، هر شرکت با بازخورد انسانی و روشهای خودش مدل رو «آدابدان» میکنه. آنتروپیک روش Constitutional AI رو داره که مدل رو با یه سری اصول مکتوب هدایت میکنه.
همین مرحلهی آخره که لحن، دقت، احتیاط و سبک نوشتن هر مدل رو میسازه.
🎯 جمعبندی:
کتابخونهها شبیهان، ولی «چی انتخاب شده» و «چطور تربیت شده» فرق میده. برای همین یه سؤال رو از هر دو بپرسی، جوابها یه حس دیگه دارن.
@thenimaonAI
مکبوک بسته میشه، اما AI همچنان به کارش ادامه میده! 💻🤖
ابزار متنباز Insomnia برای توسعهدهندههایی ساخته شده که میخوان عاملهای هوش مصنوعیشون بدون وقفه کار کنن؛ حتی وقتی درِ مکبوک بستهست!
این ابزار با حفظ وضعیت فعال سیستم، اجازه نمیده بسته شدن درِ لپتاپ، کار AI Agentها رو متوقف کنه. علاوه بر این، برنامههای غیرضروری رو موقتاً متوقف میکنه و اگه از محدوده وایفای خارج بشی، بهصورت خودکار به هاتاسپات گوشی وصل میشه.
در واقع، میشه Insomnia رو نسخهای مدرن از دستور caffeinate برای عصر AI Agentها دونست؛ ابزاری برای وقتهایی که میخوای عامل هوش مصنوعی ساعتها کار کنه، بدون اینکه لازم باشه مکبوکت رو باز نگه داری.
🔗 کد منبع و جزئیات بیشتر در گیتهاب:
https://github.com/krishhgg/Insomnia?utm_source=Telegram&utm_term=pjkx1tzld@thenimaonAI
🚀 با Opus 5.5 و اسکیل /anatomy انیمیشن سهبعدی بساز
این ویدیو با یه پرامپت ساخته شده، نه با After Effects. 👆
با این ترکیب میتونی:
مدل وایرفریم ایزومتریک تعاملی بسازی که میچرخه و از هر زاویه قابل بررسیه
افکتهای WebGL مثل آتش، آب و پلاسما بسازی
انیمیشن سهبعدی با اجزای مستقل بسازی که هر قطعه جدا حرکت میکنه
📌 برای امتحان: این لینک رو برای Claude بفرست و بگو چی میخوای بسازه:
skills.wheresryan.sh/anatomy
@thenimaonAI
ایلان ماسک برای نمایش قابلیتهای Grok، ازش خواسته یه ست لگو پیدا کنه و سفارش بده؛ بعد هم خودش اسکرینشات سفارش رو توی X منتشر کرده.
اما ماجرا اونجایی عجیب میشه که یه نفر با استفاده از اطلاعات منتشرشده، سفارش رو پیدا میکنه و کنسلش میکنه! بعد هم به ایلان هشدار میده که اطلاعات سفارشهاش رو اینطوری عمومی منتشر نکنه. 😭
یعنی وسط تبلیغ AI، یه نفر پیدا شده که از همون اطلاعات برای بههمزدن خرید استفاده کرده!
درس ماجرا؟ وقتی AI وارد دنیای خرید و پرداخت میشه، امنیت اطلاعات دیگه یه جزئیات حاشیهای نیست؛ بخشی از خود محصوله.
برگااام 💀
@thenimaonAI
کامپیوترهای کوانتومی چه ربطی به AI و AGI دارن؟
یه سؤال جذاب وجود داره که احتمالاً توی چند سال آینده بیشتر ازش میشنویم: اگه هوش مصنوعی قراره روزی به سطح هوش عمومی انسان برسه، آیا کامپیوترهای کوانتومی میتونن رسیدن به اون نقطه رو سریعتر کنن؟
برای جواب دادن، اول باید یه سوءتفاهم رو کنار بذاریم: کامپیوتر کوانتومی لزوماً کامپیوتر سریعتری نیست؛ بلکه کامپیوتر متفاوتیه که برای حل بعضی مسائل خاص، میتونه مزیت بزرگی داشته باشه.
کامپیوترهای معمولی، از لپتاپ خودمون گرفته تا دیتاسنترهای غولآسا، اطلاعات رو با بیتهایی پردازش میکنن که مقدارشون صفر یا یکه. اما کامپیوتر کوانتومی از چیزی به اسم کیوبیت (Qubit) استفاده میکنه؛ سیستمی که میتونه در وضعیت برهمنهی کوانتومی قرار بگیره و با پدیدههایی مثل درهمتنیدگی و تداخل کوانتومی کار کنه.
این تفاوت صرفاً یه مدل جدید از سختافزار نیست؛ میتونه روش حل بعضی از مسائل رو از پایه تغییر بده.
مدلهای هوش مصنوعی امروزی، مخصوصاً مدلهای زبانی بزرگ (LLM)، برای آموزش به حجم عظیمی از داده و محاسبات نیاز دارن. بخش زیادی از این محاسبات روی GPUها و شتابدهندههای تخصصی انجام میشه.
اینجا این سؤال مطرح میشه: آیا کامپیوتر کوانتومی میتونه آموزش مدلهای AI رو سریعتر کنه؟
از نظر پژوهشی، چند مسیر وجود داره:
Quantum Machine Learning: طراحی الگوریتمهای یادگیری ماشین که از مدارهای کوانتومی استفاده میکنن.
بهینهسازی: بررسی اینکه آیا روشهای کوانتومی میتونن بعضی مسائل پیچیده بهینهسازی رو بهتر حل کنن.
شبیهسازی طبیعت: محاسبه رفتار مولکولها و مواد در سطح کوانتومی؛ حوزهای که میتونه به کشف دارو، طراحی باتری و توسعه مواد جدید کمک کنه.
اما یه تفاوت مهم وجود داره: اینها مسیرهای تحقیقاتی هستن، نه اینکه همهشون همین امروز مزیت عملی اثباتشده داشته باشن. در حال حاضر، شواهدی از برتری کوانتومی در یک مسئله خاص، بهتنهایی اثبات نمیکنه که میتونیم مدلهای زبانی بزرگ رو سریعتر یا ارزانتر آموزش بدیم.
AGI یا Artificial General Intelligence به هوش مصنوعیای گفته میشه که بتونه در طیف گستردهای از وظایف فکری، یاد بگیره، استدلال کنه و دانشش رو به مسائل جدید منتقل کنه؛ نه اینکه فقط در یک کار خاص خوب عمل کنه. البته هنوز تعریف و معیار مورد توافق کاملی برای AGI وجود نداره.
حالا آیا برای رسیدن به AGI حتماً به کامپیوتر کوانتومی نیاز داریم؟
در حال حاضر هیچ شواهد معتبری نداریم که نشان بده رسیدن به AGI به کامپیوتر کوانتومی وابسته است.
پیشرفت مدلهای امروزی عمدتاً با ترکیبی از معماری بهتر، داده، الگوریتم، قدرت پردازشی و روشهای آموزش حاصل شده. ممکنه پیشرفتهای آینده در محاسبات کوانتومی به بعضی از این مسیرها کمک کنن، اما اینکه این کمک دقیقاً چقدر باشه و آیا اصلاً در ساخت AGI نقش تعیینکنندهای داشته باشه، هنوز مشخص نیست.
به زبان ساده، کوانتوم شاید در آینده ابزار قدرتمندتری در اختیار سازندگان AI بذاره؛ ولی ابزار قدرتمندتر لزوماً به معنی هوشمندی عمومی بیشتر نیست.
این پردازنده با ۱۰۵ کیوبیت فیزیکی معرفی شد و گوگل نشان داد که با بزرگتر شدن کد تصحیح خطا، نرخ خطای کیوبیت منطقی میتونه کاهش پیدا کنه. این یکی از موانع اساسی ساخت کامپیوترهای کوانتومی قابلاعتماد رو هدف میگیره.
نکته مهمتر از تعداد کیوبیتها، تصحیح خطا (Quantum Error Correction) هست. وضعیتهای کوانتومی بسیار حساسن و نویز محیط میتونه محاسبات رو خراب کنه. برای اجرای الگوریتمهای بزرگ و مفید، باید تعداد زیادی کیوبیت فیزیکی رو برای ساخت کیوبیتهای منطقی قابلاعتماد به کار گرفت.
یعنی صرفاً ساخت چیپی با هزاران کیوبیت به این معنی نیست که یک کامپیوتر کوانتومی کاربردی و مقیاسپذیر ساخته شده.
از طرف دیگه، در یک گزارش پژوهشی منتشرشده در سال ۲۰۲۶، محققان حوزه یادگیری ماشین کوانتومی همچنان به محدودیتهایی مثل نویز سختافزار، هزینه انتقال داده به حالت کوانتومی و دشواری مقایسه منصفانه با بهترین مدلهای کلاسیک اشاره میکنن.
جمعبندی
سه مفهوم رو از هم جدا نگه داریم:
Quantum Computing: روش متفاوتی برای محاسبات که میتونه در مسائل خاص مزیت ایجاد کنه.
AI: مجموعهای از روشها برای انجام وظایفی مثل یادگیری، پیشبینی، تولید محتوا و استدلال.
AGI: هدف یا مفهومی برای هوش مصنوعی با توانایی عمومی در طیف گستردهای از وظایف.
این سه حوزه میتونن در آینده به هم کمک کنن، اما یکی نیستن و هیچ رابطه قطعیای بین ساخت کامپیوتر کوانتومی و رسیدن به AGI اثبات نشده.
شاید مهمترین سؤال این نباشه که «کامپیوتر کوانتومی چه زمانی میتونه AI رو جایگزین کنه؟» بلکه این باشه که کدوم مسئله رو میتونیم با ترکیب این فناوریها حل کنیم که امروز حل کردنش غیرممکن، بیشازحد پرهزینه یا بسیار زمانبره؟
با اینکه تو کشوری زندگی میکنیم که از نظر دسترسی به تکنولوژی های روز دنیا و کشفو اختراع های خفن دور هستیم، ولی بازم خوشحالم که تو نسلی هستم که میتونم همچین دستآورد هایی رو از بشریت و تکاملمون ببینم.
دیوایس های هوشمند
اینترنت
مدیا
ارتباطات فوق سریع
دسترسی آزاد اطلاعات
مشاهده دنیاهای اطراف از فضا تا کف اقیانوس با کیفیت 4K
کریپتو
بلاکچین
هوش مصنوعی
و AGI که ...🤯🤯
کامپیوتر های کوانتومی
چند لحظه خیلی عمیق بهش فکر کنید...
یه پروژه به اسم ArtCraft مجموعهای از ابزارهای جایگزین نرمافزارهای معروف Adobe و Microsoft رو روی GitHub منتشر کرده؛ از جمله:
📝 WordCraft برای کار با اسناد، شبیه Microsoft Word
🎨 PhotoCraft برای ویرایش تصاویر، شبیه Photoshop
🎬 FilmCraft برای تدوین ویدیو، شبیه Premiere Pro
🖌️ VectorCraft برای طراحی وکتور، شبیه Illustrator
نکته جالب اینه که طبق توضیحات پروژه، این نرمافزارها با زبان Rust از پایه پیادهسازی شدن و کدشون بهصورت متنباز در دسترسه. نسخههایی هم برای ویندوز، مک و لینوکس ارائه شده.
البته این به معنی برابری کامل با نرمافزارهای اصلی نیست؛ پروژه هنوز در حال توسعهست و بعضی قابلیتها و پایداریهاش نیاز به بهبود دارن.
🔗 مشاهده پروژه WordCraft در GitHub
💡 نکته اصلی برای من اینه: هوش مصنوعی فقط سرعت کدنویسی رو بالا نمیبره؛ داره هزینه و زمان ساخت نرمافزارهای پیچیده رو هم تغییر میده. چیزی که قبلاً به یک تیم بزرگ و زمان طولانی نیاز داشت، حالا میتونه با کمک AI و توسعهدهندههای کمتر شروع بشه.
البته ساختن نرمافزار فقط نوشتن کد نیست؛ کیفیت، تست، امنیت و نگهداری همچنان بخش بزرگی از ماجرا هستن.
@thenimaonAI
👆👆
توی این وویس راجب سوالی که میدونم برای خیلیاتون بوجود اومده صحبت کردیم: پروژههای مبتنی بر ایجنت ها و اتومیشن ها رو از کجا پیدا کنیم؟
چه بیزنسها و کسب و کارهایی به ایجنتها نیاز دارن؟
بعد از یادگیری طراحی ایجنت و اتومیشن های هوشمند٬ چه پروژههایی میتونیم انجام بدیم؟
قبلا تو وبینار راجبش صحبت کرده بودیم اما چون خیلیا دوباره این سوالو تو دایرکت و pv ازم پرسیدن در قالب وویس بالا بهتون دوباره توضیحش دادم.
همین ریلزی که داری میبینی رو اینطوری ساختم.
نه پریمیر باز کردم، نه کپکات؛ فقط Claude.
قدمها رو تند گفتم، اینجا آرومتر بخونشون:
۱. Claude رو باز کن
۲. کانتکس محتوا یا رفرنست رو بهش بده (هوک، سبک کات، زیرنویس، رنگ و فونت برندت)
۳. اسکیل ادیت ویدیو رو بهش اضافه کن 👇
۴. فوتیج، عکس و بقیهی المانهات رو آماده کن
۵. همه رو برای Claude آپلود کن
۶. ازش بخواه بر اساس رفرنس یا سبکی که مد نظرته ادیت کنه
۷. صبر کن؛ بسته به مدل و پیچیدگی ویدیو، معمولاً ۱۰ تا ۳۰ دقیقه
اصلاحیه داشتی؟ فقط بهش بگو.
📌 اسکیلهایی که خودم استفاده کردم:
همینایی که توی آموزشهای رسمی هم معرفی شدن:
🔹 HyperFrames: ویدیو رو با HTML میسازه و خروجی MP4 میده
github.com/heygen-com/hyperframes
🔹 Remotion Skill: موشنگرافیک و ادیت ویدیو با Remotion
github.com/haidrrrry/claude-remotion-skill
🎨 بعد از نصب اسکیل، نوبت مشخص کردن سبکه.
من برای پیدا کردن و توصیف سبکی که میخواستم از Genery استفاده کردم؛ پر از رفرنس تصویری از فیلم و موزیکویدیو و موشن.
@thenimaonAI
انویدیا داره یه قدم دیگه مرز بین «حرف زدن با AI» و «حرف زدن با یه آدم واقعی» رو کمرنگ میکنه! 😳
با PersonaPlex-7B، یه مدل متنباز که برای مکالمه صوتی بلادرنگ ساخته شده، دیگه ماجرا فقط تایپ کردن سؤال و منتظر موندن برای جوابه.
مدل میتونه صدای شما رو بشنوه، مکالمه رو در لحظه پردازش کنه و با صدا جواب بده؛ یعنی تجربهای خیلی نزدیکتر به یک گفتوگوی واقعی.
🎙️ مکالمه صوتی و زنده
⚡ پاسخگویی سریع و کمتأخیر
🧠 امکان تعریف شخصیت و سبک گفتوگو
💻 مدل ۷ میلیارد پارامتری و قابل اجرا بهصورت محلی
و شاید جذابترین بخشش همین باشه:
هرچی مکالمه با AI طبیعیتر میشه، مرز بین «ابزار» و «همصحبت» هم کمرنگتر میشه.
سرعت پیشرفت Voice AI واقعاً عجیبه. 💀🔥
@thenimaonAI
مشکل اصلی، خود هوش مصنوعی نیست؛ «سرعت» اونه.
مجرمها یه ابزار جدید رو توی چند هفته یاد میگیرن. یه قانون جدید چند سال طول میکشه تا تصویب بشه. یه ابزار رو میبندن، فردا با یه اسم دیگه برمیگرده. این فاصله، همون جاییه که جرم رشد میکنه.
چندتا عدد، که نشون میده این فاصله تا کجا رسیده:
🔻 تعداد پیامهای فیشینگ مخرب، توی سال بعد از عرضهی ChatGPT حدود ۱۲۶۵٪ بیشتر شد.
🔻 اشاره به ابزارهای هوش مصنوعی مخرب توی انجمنهای جرم سایبری، فقط توی سال ۲۰۲۴، ۲۰۰٪ زیاد شد.
🔻 خسارت کلاهبرداری با دیپفیک توی ۲۰۲۵ از یک میلیارد دلار گذشت؛ تقریباً سه برابر سال قبلش.
🔻 حجم رمزارزهایی که به کیفپولهای مجرمانه رفته، توی ۲۰۲۵ به حدود ۱۵۴ میلیارد دلار رسید؛ ۱۶۲٪ بیشتر از سال قبل. این همون مسیریه که پول کلاهبرداریها ازش شسته میشه.
حالا سؤال اینه: اگه شرکتها و دولتها فقط تماشا کنن، این عددها پنج سال دیگه کجان؟
این جرم مرز نمیشناسه. یه کلاهبردار تو یه کشور، با یه ابزار اجارهای تو یه کشور دیگه، از قربانیای تو کشور سوم پول میدزده و با رمزارز توی چند دقیقه میشورهش. هیچ کشوری بهتنهایی نمیتونه جلوش رو بگیره.
@thenimaonAI