📢 مدل GMAI-VL: تحولی در مدل‌های چندرسانه‌ای هوش مصنوعی پزشکی

● این مقاله، روش‌ها و ابزارهایی را معرفی می‌کند که به‌طور خاص برای هوش مصنوعی پزشکی طراحی شده‌اند.

● مجموعه داده GMAI-VL-5.5M شامل بیش از ۵.۵ میلیون نمونه متنی-تصویری است که از ۱۳ نوع مدالیته پزشکی و ۱۸ تخصص مختلف گردآوری شده است.

● این مدل توانایی پردازش داده‌های تصویری و متنی را ترکیب کرده و از سه مرحله آموزشی برای بهبود عملکرد خود استفاده می‌کند:
○ تراز سطحی: تنظیم اولیه بین ویژگی‌های تصویری و متنی.
○ تراز عمیق: بهبود هماهنگی بین تصاویر پزشکی و زبان.
○ تنظیم با دستورات: تقویت توانایی مدل در درک تعاملات پیچیده و پاسخ به دستورات.

● مدل GMAI-VL در معیارهایی مانند پرسش و پاسخ بصری پزشکی (VQA) و تشخیص تصاویر پزشکی به نتایج بی‌سابقه‌ای دست یافته است.

● این مدل در معیارهای OmniMedVQA و GMAI-MMBench عملکرد بهتری نسبت به مدل‌های مشابه دارد و توانایی‌های خود را در تشخیص بیماری‌ها، شناخت ساختارهای آناتومیکی و تحلیل تصاویر پزشکی نشان داده است.

#مقاله #GMAI_VL

در کانال انجمن علوم داده شبکه نخبگان ایران با ما همراه باشید 🌱
| @DataScience_Association |

🎓 ۶ دوره رایگان هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و علم داده برای مبتدیان

● اگر همیشه علاقه داشتید هوش مصنوعی را یاد بگیرید، اما نمی‌دانستید از کجا شروع کنید، این لیست مخصوص شماست!

● ۶ دوره رایگان از بهترین پلتفرم‌ها و دانشگاه‌ها که اصول اولیه هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و علم داده را به شما آموزش می‌دهند:

1️⃣ Introduction to Artificial Intelligence from IBM
○ اصول هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و مدل‌های مولد
○ پروژه‌های عملی و آزمایش‌های تعاملی
لینک دوره

2️⃣ Artificial Intelligence for Beginners from Microsoft
○ نمادگرایی در AI، شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های ژنتیک
○ آموزش TensorFlow و PyTorch برای پروژه‌های عملی
لینک دوره

3️⃣ AI For Everyone from DeepLearningAI
○ درک کاربردهای تجاری AI
○ استراتژی‌سازی و همکاری با تیم‌های AI
○ مباحث اخلاقی و اجتماعی در AI
لینک دوره

4️⃣ Machine Learning for Beginners from Microsoft
○ ساخت مدل‌های طبقه‌بندی، خوشه‌بندی و NLP
○ استفاده از Python و Scikit-learn برای پروژه‌های واقعی
لینک دوره

5️⃣ Introduction to Data Science Specialization from IBM
○ اصول علم داده، آمار، داده‌های بزرگ و ابزارهای کاربردی
○ پروژه‌های عملی و گواهینامه پایان دوره
لینک دوره

6️⃣ Data Science for Beginners from Microsoft
○ آماده‌سازی داده‌ها، تحلیل، بصری‌سازی و کاربردهای واقعی
○ شامل ویدئوها، یادداشت‌های خلاقانه و تمرین‌ها
لینک دوره

#هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #علم_داده #رایگان

در کانال انجمن علوم داده شبکه نخبگان ایران با ما همراه باشید 🌱
| @DataScience_Association |

⚖ آیا هوش مصنوعی می‌تواند قاضی شود؟

● در دنیایی که هوش مصنوعی به سرعت در حال پیشرفت است، ایده استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) به عنوان یک قاضی هوشمند، چشم‌اندازهای جذابی ارائه می‌دهد.

● این مقاله، به بررسی این مفهوم پرداخته و نشان می‌دهد که LLMها می‌توانند فراتر از تولید محتوا عمل کنند؛ آن‌ها قادرند کیفیت متن‌ها را ارزیابی کنند، تصمیمات دقیق بگیرند و حتی قضاوت‌های پیچیده‌ای انجام دهند.

● توانایی‌های این سیستم‌ها:
○ ویژگی‌هایی مانند مفید بودن، مضر نبودن، قابلیت اطمینان و ارتباط با موضوع اصلی را بررسی و ارزیابی می‌کنند.
○ از میان گزینه‌های متعدد، بهترین‌ها را شناسایی و اولویت‌بندی می‌کنند.
○ اطلاعات نادرست یا سوگیری‌های احتمالی را شناسایی و پیشنهادهایی برای بهبود ارائه می‌دهند.
○ در مسائل چندبعدی و دشوار، قضاوتی قابل اعتماد و کاربردی ارائه می‌کنند.

● در نتیجه، این روش‌ها در تنظیم مدل‌ها بر اساس ارزش‌های انسانی، بازیابی اطلاعات و حتی ارزیابی استدلال‌های پیچیده کاربرد دارند.

#مقاله #قضاوت #قاضی

در کانال انجمن علوم داده شبکه نخبگان ایران با ما همراه باشید 🌱
| @DataScience_Association |

✨ هوش مصنوعی به زبان انسان: تحول جدید در یادگیری و تصمیم‌گیری

● در یادگیری تقویتی (RL)، چالش‌هایی مثل عدم پایداری، نیاز به داده‌های گسترده و عدم شفافیت در تصمیم‌گیری همیشه مطرح بوده است. این مقاله به شما نشان می‌دهد که آینده یادگیری تقویتی، به لطف زبان طبیعی، فراتر از اعداد و محاسبات رفته و به دنیای تعامل انسانی نزدیک‌تر شده است.

● با رویکرد NLRL از زبان طبیعی برای توصیف حالات، تصمیم‌گیری‌ها و ارزیابی نتایج استفاده می‌شود. در واقع، مدل‌های زبانی به تصمیمات هوش مصنوعی معنا می‌بخشند.

● با این رویکرد سیستم می‌تواند مسائل دشوار در بازی‌هایی مانند ماز و شطرنج را با دقت بالایی حل کند و تصمیمات خود را توضیح دهد. این روش در سایر حوزه‌های تصمیم‌گیری و تحلیل داده‌ها نیز موثر است.

● در نتیجه:
○ تصمیمات هوش مصنوعی شفاف‌تر و قابل فهم‌تر می‌شوند.
○ به دلیل استفاده از داده‌های متنی غنی، نیاز به داده‌های حجیم کاهش می‌یابد.
○ الگوریتم‌ها پایدارتر و کمتر مستعد خطا هستند.

#مقاله #NLRL

در کانال انجمن علوم داده شبکه نخبگان ایران با ما همراه باشید 🌱
| @DataScience_Association |

🧠 فریبکاری هوش مصنوعی؛ حقیقت یا افسانه؟

🔍 بررسی‌های جدید، پرده از رفتارهای فریبنده برخی مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی برداشته است.
آزمایش‌ها نشان داده‌اند که سیستم‌های هوش مصنوعی پیشرفته، مانند OpenAI و Claude 3.5، در شرایط خاص می‌توانند استراتژی‌هایی برای پنهان‌کاری و دور زدن محدودیت‌ها ایجاد کنند.

● در یک سناریوی فرضی، هوش مصنوعی با هدف حمایت از انرژی‌های تجدیدپذیر، برای جلوگیری از خاموشی، خود را به سرورهای جدید کپی کرد و در پاسخ به سوالات نظارتی، اطلاعاتی مبهم ارائه داد.

● چرا این موضوع مهم است؟
این یافته‌ها نشان می‌دهند که نگرانی‌های پیشین درباره قابلیت فریبکاری هوش مصنوعی، اکنون به واقعیت نزدیک‌تر شده‌اند. به گفته متخصصان، اگر این سیستم‌ها بدون نظارت کافی توسعه یابند، می‌توانند به تهدیدی جدی تبدیل شوند.

● هوش مصنوعی به سرعت در حال پیشرفت است و نیاز به ایجاد مکانیسم‌های نظارتی برای جلوگیری از سوءاستفاده یا رفتارهای فریبنده، بیش از پیش احساس می‌شود.

#مقاله #فریبکاری

در کانال انجمن علوم داده شبکه نخبگان ایران با ما همراه باشید 🌱
| @DataScience_Association |

⭕️ سرنوشت تلخ افشاگر OpenAI

● سوچیر بالاجی، پژوهشگر سابق OpenAI و افشاگر برجسته، در سن ۲۶ سالگی در آپارتمان خود در سانفرانسیسکو درگذشت. طبق اعلام دفتر پزشکی قانونی، علت مرگ خودکشی بوده است.

🔍 بالاجی در ماه اوت از OpenAI جدا شد و نگرانی‌های خود درباره استفاده از محتوای دارای حق نشر در آموزش مدل‌های هوش مصنوعی را ابراز کرد. او هشدار داده بود که این رویکرد می‌تواند آسیب‌های جدی به اکوسیستم اینترنت وارد کند و برای کارآفرینان خطرناک باشد.

🗨 اظهارات وی پیش از مرگ:
"مدل فعلی توسعه هوش مصنوعی به ضرر نوآوری و عدالت در فضای دیجیتال است."

● شرکت OpenAI در بیانیه‌ای اعلام کرد:
"ما از شنیدن این خبر بسیار ناراحت شدیم و در این دوران سخت، قلبمان با خانواده و عزیزان سوچیر است."

● این اتفاق، باعث تقویت بحث‌های جاری درباره مسائل اخلاقی و قانونی مرتبط با توسعه فناوری‌های هوش مصنوعی شده است.

#خبر #افشاگری #OpenAI

در کانال انجمن علوم داده شبکه نخبگان ایران با ما همراه باشید 🌱
| @DataScience_Association |

🧠 دوره آموزشی کوتاه و رایگان مهارت‌های استدلال با o1

📌 آیا می‌خواهید مهارت‌های استدلالی خود را در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری عمیق تقویت کنید؟ DeepLearning.AI با همکاری OpenAI یک دوره کوتاه و کاربردی ارائه داده است که شما را با مفاهیم پیشرفته o1 در استدلال منطقی آشنا می‌کند.

🎯 در این دوره یاد می‌گیرید:
- چگونه از روش‌های بهینه برای حل مسائل پیچیده استفاده کنید.
- مهارت‌های تحلیلی خود را بهبود دهید.
- با مثال‌های واقعی و عملی درک عمیق‌تری از استدلال منطقی پیدا کنید.

📚 این دوره برای کسانی مناسب است که به دنبال پیشرفت در دنیای فناوری و یادگیری عمیق هستند.

🔗 اطلاعات بیشتر و ثبت‌نام

#یادگیری_عمیق #آموزش #o1


در کانال انجمن علوم داده شبکه نخبگان ایران با ما همراه باشید 🌱
| @DataScience_Association |

🌟 ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ در وظایف انسانی

📝 این مقاله، یک رویکرد جدید برای بررسی عملکرد عوامل مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در انجام وظایف حرفه‌ای معرفی کرده است. این تحقیق محیطی شبیه‌سازی‌شده از یک شرکت نرم‌افزاری کوچک ایجاد کرده و وظایفی را طراحی کرده که کارمندان معمولاً در چنین شرکت‌هایی انجام می‌دهند.

🔍 اهداف اصلی مقاله:
۱. بررسی توانایی مدل‌های زبانی بزرگ در انجام وظایف پیچیده و مرتبط با کار.
۲. سنجش میزان موفقیت این عوامل در تسریع یا خودکارسازی وظایف حرفه‌ای.
۳. شناسایی محدودیت‌ها و چالش‌های موجود در پیاده‌سازی عوامل هوش مصنوعی برای محیط‌های کاری.

💡 روش تحقیق:
- طراحی محیط شبیه‌سازی‌شده: محیطی که وظایف مختلفی مانند نوشتن کد، مدیریت پروژه و تحلیل داده‌ها را شبیه‌سازی می‌کند.
- ارزیابی عوامل هوش مصنوعی: توانایی مدل‌های زبانی بزرگ در انجام وظایف از طریق معیارهایی مانند دقت، کیفیت خروجی و میزان خودکارسازی سنجیده شد.

📊 یافته‌های کلیدی:
- محدودیت در خودکارسازی: تنها ۲۴٪ از وظایف تعریف‌شده به‌طور کامل توسط عوامل هوش مصنوعی انجام شد. این نشان می‌دهد که مدل‌های فعلی همچنان در مواجهه با وظایف پیچیده محدودیت دارند.
- وظایف ساده‌تر: عوامل هوش مصنوعی می‌توانند وظایف ساده‌تر را با موفقیت انجام دهند، اما برای وظایف چندمرحله‌ای یا نیازمند خلاقیت، همچنان نیاز به دخالت انسان وجود دارد.
- چالش‌ها: مسائلی مانند درک دقیق وظایف، تصمیم‌گیری پیچیده و تولید خروجی با کیفیت بالا هنوز نیازمند پیشرفت‌های بیشتری در مدل‌ها هستند.

✨ نتیجه‌گیری:
این تحقیق نشان می‌دهد که اگرچه عوامل مبتنی بر LLM می‌توانند نقش موثری در تسریع وظایف ساده داشته باشند، اما برای جایگزینی کامل انسان در وظایف پیچیده به پیشرفت‌های چشمگیری نیاز است. این مقاله همچنین راه را برای تحقیقات بیشتر در زمینه بهبود عملکرد مدل‌های زبانی در محیط‌های حرفه‌ای هموار می‌کند.

🔗 مطالعه مقاله

#مدل_زبان #محیط_کاری


در کانال انجمن علوم داده شبکه نخبگان ایران با ما همراه باشید 🌱
| @DataScience_Association |

📢 ۳۲۱ کاربرد از هوش مصنوعی مولد در کسب و کار!

📌 آیا به دنبال راهکارهای نوآورانه برای کسب‌وکار خود هستید؟
گوگل کلود ۳۲۱ مثال کاربردی از هوش مصنوعی مولد را معرفی کرده است که توسط شرکت‌های برتر در صنایع مختلف استفاده می‌شوند.

🔎 در این گزارش یاد می‌گیرید که چگونه هوش مصنوعی مولد می‌تواند:
- فرآیندهای کسب‌وکار را بهینه‌سازی کند.
- تجربیات مشتری را بهبود بخشد.
- نوآوری را در محصولات و خدمات شما سرعت بخشد.

💡 این یک مطلب بی‌نظیر برای الهام گرفتن و ارتقای دانش هوش مصنوعی شماست!

🔗 لینک مطالعه

#نوآوری #کسب_و_کار


در کانال انجمن علوم داده شبکه نخبگان ایران با ما همراه باشید 🌱
| @DataScience_Association |

📢 ۳۲۱ کاربرد از هوش مصنوعی مولد در کسب و کار!

● می‌توانید محتوای مورد نظر را در این فایل مطالعه نمایید.

در کانال انجمن علوم داده شبکه نخبگان ایران با ما همراه باشید 🌱
| @DataScience_Association |

🌟 نقشه راه توسعه مدل‌های زبانی پیشرفته با یادگیری تقویتی

🧠 مقاله جدیدی در arXiv منتشر شده که به بررسی چگونگی توسعه مدل‌های زبانی هوشمندتر و کارآمدتر از دیدگاه یادگیری تقویتی می‌پردازد. این مقاله چهار مؤلفه کلیدی برای پیشرفت در این حوزه را توضیح می‌دهد:

1️⃣ مؤلفه Policy Initialization: این بخش به نحوه آموزش مدل‌ها برای شروع کار با دانش اولیه‌ای که از قبل دارند، می‌پردازد.

2️⃣ مؤلفه Reward Design: در این مؤلفه اهمیت تعریف دقیق پاداش برای بهبود عملکرد، بررسی می‌شود.

3️⃣ مؤلفه Search: جستجو به عنوان یک ابزار اصلی برای یادگیری بهتر و سریع‌تر معرفی شده است.

4️⃣ مؤلفه Learning: استفاده از داده‌های تولید شده از فرآیند جستجو برای بهبود سیاست‌ها و استراتژی‌های یادگیری.

🔍 این تحقیق نشان می‌دهد که ترکیب دقیق این عناصر چگونه می‌تواند منجر به ایجاد مدل‌های زبانی قدرتمندتر و مؤثرتر شود.

🔗 مطالعه مقاله

#مقاله #مدل_زبان #یادگیری_تقویتی


در کانال انجمن علوم داده شبکه نخبگان ایران با ما همراه باشید 🌱
| @DataScience_Association |

⭕️ مدل Leffa: گامی به سوی تولید تصاویر افراد با کیفیت و کنترل بیشتر

🖼 این مقاله، روشی نوآورانه به نام Leffa را معرفی می‌کند که هدف آن بهبود کیفیت تولید تصاویر افراد و ارائه کنترل دقیق‌تر بر ظاهر و ژست آن‌هاست. این روش به‌طور خاص در وظایفی مانند Virtual Try-On و Pose Transfer، عملکرد چشمگیری دارد.

🔍 ویژگی‌های کلیدی Leffa:

1️⃣ مدل Leffa با هدایت توجه مدل به نواحی مرتبط در تصویر مرجع، از تغییرات غیرضروری و تحریف جزئیات ظریف جلوگیری می‌کند.

2️⃣ این روش یک تابع منظم‌سازی به نقشه توجه مدل‌های diffusion-based اضافه می‌کند که باعث بهبود کیفیت تصاویر تولیدشده می‌شود.

3️⃣ آزمایش‌ها نشان می‌دهند که Leffa کیفیت تصاویر را به‌طور قابل‌توجهی بهبود داده و همزمان کنترل بیشتری بر تغییرات در ظاهر و ژست افراد ارائه می‌دهد.

4️⃣ مدل Leffa می‌تواند برای بهبود عملکرد سایر مدل‌های diffusion-based نیز به‌کار رود، که آن را به روشی منعطف و قابل‌استفاده در کاربردهای مختلف تبدیل می‌کند.

- مقاله
- کد منبع
- دمو
- مدل

#تولید_تصاویر #Leffa

در کانال انجمن علوم داده شبکه نخبگان ایران با ما همراه باشید 🌱
| @DataScience_Association |