💠 آخرین نسل ویدیوساز های هوش مصنوعی: Google Veo3 🔷 نسل جدید Video Generator های هوش مصنوعی که Veo3 گوگل فعلا در صدر آن قرار دارد، با کمک میلیون ها چهره و صوتی که در بین داده های خود دارند، می توانند آنها را به صورت منحصربفرد و بی سابقه ای با یکدیگر ترکیب و ادغام و نتایج بی نظیری را ارائه دهند. البته این بدان معنی نیست که قابلیت تولید اشخاص جدید را ندارند و همگی فقط ترکیب داده های موجود هست! 🔷 نکته ای که آن را از سایر همتاها متمایز می کند، حرکات فوق العاده صورت، و بدن است و تنها انتقادی که می توان به آن وارد کرد، رنگ بندی ویدیو هست که گاها کمی فانتزی به نظر میاید. 🔷 لازم به ذکر است که هزینه این هوش مصنوعی بسیار بالاست و برای هر ویدیو ۸ ثانیه ای حدود ۶ دلار می گیرد! 📚 توضیح ویدیو: داستان آدم و حوا (حوا با گوشی آیفون خود در حال ضبط ماجرا هست!) #هوش_مصنوعی #گوگل 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

🟣 پیوست تصویری مقاله #پارت_هفتم 💠 عامل مبتنی بر هدف (Goal-Based Agent) 🔹این دیاگرام، «عامل مبتنی بر هدف» را نمایش می‌دهد که از عامل مبتنی بر مدل هوشمندتر است. 🔹 تفاوت اصلی: علاوه بر داشتن مدل از جهان، این عامل یک هدف (Goal) مشخص نیز دارد. دانستن وضعیت فعلی کافی نیست؛ عامل باید بداند به کجا می‌خواهد برسد. 🔹 نحوه کار: این عامل از اطلاعات هدف خود برای انتخاب از میان اقدامات ممکن استفاده می‌کند. او مسیری را انتخاب می‌کند که در نهایت به حالت هدف منجر شود. این کار معمولاً نیازمند جستجو (Search) و برنامه‌ریزی (Planning) است. عامل سناریوهای مختلف را در ذهن خود شبیه‌سازی می‌کند ("اگر این کار را بکنم، چه می‌شود؟ و بعد اگر آن کار را بکنم؟") تا یک توالی از اقدامات برای رسیدن به هدف پیدا کند. مثال: یک سیستم ناوبری GPS که بهترین مسیر برای رسیدن به یک مقصد مشخص را پیدا می‌کند. #هوش_مصنوعی #عامل_هوشمند #Ai_Agents 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

.. 📌از همراهی شما تا پایان این مجموعه مطالب واقعاً ممنونیم. شاید برای برخی این سؤال پیش اومده باشه: «مطالعه‌ی این مطالب چه کمکی به من کرد؟ آیا صرفاً اطلاعات عمومی بود یا چیزی کاربردی و ماندگار؟» واقعیت اینه که شما حالا به یک درک پایه‌ای اما عمیق از پشت‌صحنه‌ی فناوری‌هایی رسیده‌اید که هر روز در زندگی‌مون حضور دارن. از این به بعد، وقتی با یک ربات، چت‌بات، و یک سیستم هوشمند روبه‌رو می‌شید، می‌تونید دقیق‌تر و هوشمندانه‌تر تحلیل کنید که این سیستم چه نوع عاملیه؟ آیا صرفاً به محرک‌ها واکنش نشون می‌ده یا هدف‌محور طراحی شده؟ آیا می‌تونه یاد بگیره، اطلاعات گذشته رو به‌کار بگیره و تصمیم بگیره؟ یا فقط مجموعه‌ای از دستورهای از پیش تعیین‌شده‌ست؟ هر چیزی که در آینده درباره هوش مصنوعی می‌شنوید، هر چقدر هم پیشرفته یا عجیب باشه، بر همین پایه‌ها بنا شده. این مدل نگاه، هم دید شما به فناوری رو تخصصی‌تر می‌کنه و هم کمک می‌کنه در مواجهه با مفاهیم پیشرفته‌تر، سردرگم نشید؛ چون با زیربنای فکری این مفاهیم آشنا شدید. شما حالا ابزار درک دنیای هوشمند رو در اختیار دارید. 🔸 به منظور تسهیل دسترسی و بهره‌برداری هرچه بهتر مخاطبان گرامی، می‌توانید با کلیک بر روی لینک‌های زیر، مقاله و پیوست‌ها و ضمائم آموزشی‌-تحلیلی را مطالعه فرمایید👇 ▫️ مقاله بررسی مفهومی و کاربردی عوامل هوش مصنوعی (Ai Agents) ▫️ پیوست‌ها: پارت1 پارت2 پارت3 پارت4 پارت5 پارت6 پارت7 ..

💠 از پارامتر تا بهره‌وری 💡 در سال‌های اخیر، یکی از رویکردهای غالب در توسعه‌ی مدل‌های هوش مصنوعی، افزایش تعداد پارامترها بوده است؛ از مدل‌های چندصد میلیون پارامتری تا غول‌هایی با صدها میلیارد پارامتر مثل GPT-4، Gemini و Claude. ❓ اما سؤال اساسی اینجاست: آیا صرفاً افزایش اندازه‌ی مدل، به معنای دقت و کارایی بیشتر است؟ 🔹 پاسخ منفی است. در واقع، بسیاری از پژوهش‌های اخیر (مانند مقاله Scaling Laws و پروژه‌های Sparse Models) نشان می‌دهند که بزرگی مدل شرط کافی نیست. آنچه اهمیت دارد، طراحی بهینه، معماری مناسب، تنظیم دقیق هایپرپارامترها (fine-tuning)، و استفاده از داده‌های باکیفیت است. 🔹 نکته دیگر اینکه هرچه مدل بزرگ‌تر باشد، نیاز به داده‌ی آموزشی بیشتر، توان پردازشی بالاتر، و انرژی بیشتری دارد؛ این مسئله موجب چالش‌های زیست‌محیطی، اخلاقی و اقتصادی در حوزه AI می‌شود. 🔹 به همین دلیل، بسیاری از شرکت‌ها در حال حرکت به‌سوی مدل‌های کوچک‌تر، فشرده‌تر و هوشمندتر (مانند مدل‌های LoRA، Distilled Models، یا Edge AI) هستند که با منابع کمتر، بازدهی بالاتری دارند. 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 عینک شناختی نسل نوین برای انقلاب در مطالعات ادراکی و تعامل انسان‌ماشین Aria Gen2 🔹نسل دوم عینک تحقیقاتی Aria، با بهره‌گیری از نوآوری‌های مرزی در مهندسی حسی، هوش مصنوعی و سنجش رفتاری، بستر تازه‌ای برای فهم شناخت، ادراک، تعامل و رفتار در مطالعات پیشرفته فراهم می‌کند. 🔹متا (Meta) در تازه‌ترین گام فناورانه‌ی خود، از نسل دوم عینک تحقیقاتی Aria Gen 2 رونمایی کرده است. این عینک، ترکیبی بی‌نظیر از سنسورهای چندگانه، پردازنده‌های لبه‌ای (Edge Computing)، بینایی ماشین و هم‌زمانی دقیق زمانی است که آن را به یکی از پیشرفته‌ترین ابزارهای پوشیدنی در خدمت پژوهش‌های شناختی، روان‌شناسی تجربی، و علوم رفتاری بدل می‌کند. 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 مشخصات و قابلیت‌های شاخص: 🔹 بینایی ماشین تقویت‌شده: + مجهز به ۴ دوربین بینایی کامپیوتری (CV) با دامنه دینامیکی بالا (HDR تا ۱۲۰ دسی‌بل). + ۱۲ مگاپیکسل RGB Camera با میدان دید وسیع، ایده‌آل برای ردیابی ۳بُعدی دست، اشیاء و محیط. 🔹 ردیابی شناختی دقیق: + دوربین‌های ردیاب چشم (Eye Tracking Cameras) برای ثبت دقیق جهت نگاه، خستگی شناختی و الگوهای توجه. + سنسورهای IMU، مغناطیس‌سنج و فشارسنج برای رهگیری ۶ درجه آزادی (6DOF) موقعیت بدن. 🔹 ادغام حسی و زیستی: + ۷ میکروفون فضایی (Spatial Microphones) با قابلیت جهت‌یابی و ثبت مکالمات محیطی. + سنسور ضربان قلب (PPG)، میکروفن تماسی و سنجش نور محیط برای مطالعات فیزیولوژیکی ادراک. 🔹 پردازش لحظه‌ای و بدون وابستگی به سرور مرکزی: با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی بومی‌شده روی دستگاه، داده‌ها در لحظه تحلیل می‌شوند، که این مزیت در مطالعات میدانی و تجربی بسیار کلیدی است. 🔹 هم‌زمانی رادیویی Sub-GHz: هم‌ترازی زمانی زیر میلی‌ثانیه‌ای بین چند دستگاه هم‌زمان برای اجرای آزمایش‌های چند‌عاملی. 🔗 اطلاعات بیشتر در صفحه رسمی پروژه Aria: https://about.meta.com/realitylabs/projectaria/ 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 تحلیل کمپین سایبری ایران در TikTok برای بازطراحی واقعیت جنگ 🔹 همزمان با عملیات هوایی اسرائیل علیه زیرساخت‌های هسته‌ای و نظامی ایران در ۱۲ ژوئن ۲۰۲۵، جمهوری اسلامی ایران با حملات موشکی و پهپادی واکنش نشان داد. اگرچه این واکنش از نظر اثربخشی نظامی بسیار موفق بود، اما در جبهه اطلاعاتی و شناختی، ایران حمله‌ای تهاجمی و گسترده‌تر ترتیب داد و با تمرکز ویژه بر استفاده از هوش مصنوعی مولد (Generative AI) و شبکه اجتماعی TikTok به‌عنوان میدان جنگ نرم. 🔺 چرا TikTok؟ 1) دسترسی جهانی 2) نفوذ عمیق در میان نسل جوان 3) الگوریتم‌محور بودن بر اساس محتوای احساسی و بصری این سه ویژگی TikTok را به بستری راهبردی برای پخش پرشتاب تبلیغات جنگ روانی و تصاویر دست‌کاری‌شده بدل کرده است. محتواها به زبان‌های مختلف فارسی، عربی، عبری، انگلیسی و آسیای شرقی تولید شده‌اند تا متناسب با روان مخاطب منطقه‌ای و فرامنطقه‌ای تنظیم شود: ▫️عربی و فارسی: دعوت به همبستگی ضدصهیونیستی ▫️عبری: اعمال فشار روانی بر جامعه اسرائیل ▫️انگلیسی: اقناع افکار عمومی بین‌الملل ▫️آسیای شرقی: استفاده از روندهای دیجیتال و ترندهای بومی 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 پنج روایت شناختی ایران در TikTok با بهره‌گیری از هوش مصنوعی 1. بازنمایی واقعیت جنگ: افشای آسیب‌پذیری ساختارهای صهیونیستی ▫️ایران با بهره‌گیری از فناوری‌های نوین، به‌ویژه هوش مصنوعی، واقعیت‌های پنهان‌شده در دل جنگ را برای افکار عمومی جهانی نمایان می‌سازد. انتشار ویدیوهایی از «پیش و پس از حمله» به شهرهای اشغالی، تصویری گویا از شکنندگی امنیتی رژیم صهیونیستی ارائه می‌دهد. 📸 نمونه: بازتولید هنری از فرودگاه بن‌گوریون در وضعیت بحرانی، نمایانگر آسیب‌پذیری زیرساخت‌های اسرائیل در برابر توان منطقه‌ای محور مقاومت است. 2. برجسته‌سازی اقتدار معنوی و گفتمانی رهبری ایران ▫️محتواهایی منتشر می‌شود که آیت‌الله خامنه‌ای را در جایگاه الهام‌بخش، نماد عدالت‌طلبی و خردورزی در تقابل با رهبران بحران‌ساز و منفور همچون نتانیاهو و ترامپ نشان می‌دهد. این نمایش‌ها پاسخی است به بی‌عدالتی‌های غرب و تبیینی از گفتمان حق‌محور انقلاب اسلامی. 3. تثبیت قدرت بازدارندگی ایران با زبان تصویر ▫️تصاویر تولیدشده توسط هوش مصنوعی، نمادهایی از قدرت راهبردی جمهوری اسلامی را بازآفرینی می‌کند؛ از شیر ایرانی گرفته تا سامانه‌های پیشرفته موشکی. این تصاویر نه اغراق، بلکه ترجمان نمادین یک حقیقت انکارناپذیرند: ایران بازیگر کلیدی توازن قدرت در غرب آسیا است. 4. طراحی سناریوهای بازدارنده برای تغییر محاسبات دشمن ▫️انتشار ویدیوهایی روزانه با عنوان‌های چون "Iran Attacks Israel Today"، نه به‌قصد فریب، بلکه به‌عنوان ابزار بازدارندگی روانی و سنجش واکنش‌های افکار عمومی و دشمن عمل می‌کند. در دنیای جنگ ادراکی، آن‌چه مردم باور می‌کنند، به‌مراتب مؤثرتر از واقعیت فیزیکی است. 5. بازسازی واقعیت‌های پنهان با روایت‌های موازی ▫️با کمک تصویرسازی AI، رخدادهای احتمالی یا سرکوب‌شده نظیر سقوط پهپادها یا اسارت نظامیان صهیونیست بازنمایی می‌شود تا واقعیت‌های ممکن، به چشم مردم آورده شود. این روش، بخشی از «بازتعریف میدان نبرد» در دوران پساواقعیت است، نه جعل و نه تحریف. ✅ این اقدامات نماد جهش ایران از مرحله دفاع رسانه‌ای به آفند شناختی است؛ مرحله‌ای که با استفاده از هوش مصنوعی، ایران توانسته شکاف ادراکی میان خود و دشمن را کاهش دهد. در مقایسه با دوره‌هایی همچون پس از عملیات طوفان الاقصی (۷ اکتبر ۲۰۲۳)، سازماندهی و هماهنگی رسانه‌ای اخیر بسیار هدفمندتر و هوشمندانه‌تر است. ✅ شبکه‌ی کاربران، فعالان انقلابی فضای مجازی و حساب‌های محتوایی با رویکرد مستقل یا مردمی، به‌عنوان عناصر مکمل جنگ نرم ایفای نقش می‌کنند؛ و جبهه شناختی به‌عنوان سنگر مقاومت فعال می‌شود. ✍ تلفیق راهبرد رسانه‌ای: ترکیب آفند و پدافند 1. بعد آفندی: روایت‌سازی قدرتمند، تولید محتوای حماسی در پلتفرم‌ها و ارائه تصویری توانمند از ایران در برابر ماشین تبلیغاتی غرب. 2. بعد پدافندی: بازتاب هم‌زمان پیام‌های دیپلماتیک برای گفت‌وگو، که نشان از عقلانیت و انعطاف‌پذیری جمهوری اسلامی دارد؛ نه عقب‌نشینی، بلکه انتقال صحنه مبارزه از میدان نبرد به میز مذاکره در صورت لزوم. ✅ چشم‌انداز آینده: ایران به‌عنوان کشوری که زودتر از بسیاری از قدرت‌های منطقه‌ای منطق جنگ شناختی را درک کرده، به‌دنبال ارتقای ظرفیت‌های سایبرروایی خود است. هوش مصنوعی، به‌دلیل هزینه پایین، سرعت بالا و قدرت تأثیرگذاری عمیق بر ذهن مخاطب، به ابزار کلیدی در بازآفرینی صحنه‌های نبرد تبدیل شده است. > در عصر جنگ ترکیبی، آن‌کس که تصویرسازی می‌کند، پیروز میدان است. جمهوری اسلامی ایران با درک این حقیقت، در حال تبدیل‌شدن به یکی از بازیگران کلیدی جنگ سایبرادراکی در سطح جهانی است. 🔗[منبع گزارش اولیه] 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت