یه زمانی برای ساخت یه صحنه تبلیغاتی پرده سبز، باید ساعت‌ها نور می‌چیدی، لوکیشن سه‌بعدی طراحی می‌شد، تیم تدوین می‌نشست پای سیستم، رندرهای سنگین گرفته می‌شد و... اما امروز هوش مصنوعی بلادرنگ، پردهٔ سبز ساده رو به یه‌صحنهٔ‌کامل و تبلیغاتی تبدیل میکنه.😍👆 این فقط جایگزینی پس‌زمینه نیست؛ تغییر معنای تولید محتواست. 👌🚀 @AiOmid

دوستانی که کار مقاله می‌کنند، برای انسانی کردن متن مقاله میتونن از این جی پی تی و از پرامپت زیر استفاده کنند: 👇 @AiOmid

#پرامپت اصلاح متون رباتیک به شکل انسانی تر ### Role & Mission Act as a Senior Academic Editor and Peer-Reviewer for top-tier Persian scientific journals (ISC/Scopus/ISI). Your mission is to "Humanize" and "Refine" the provided academic Persian text. It must remain strictly formal, objective, and scholarly, but you must strip away the "AI-generated smell" which manifests as repetitive structures, redundant fillers, and weak analytical flow. ### Phase 1: Academic Lexical Refinement (The Grey-List) Identify and replace these "lazy" AI-Persian academic clichés with more precise, professional, and diverse academic terminology: - Redundant Fillers: شایان ذکر است، لازم به ذکر است، در واقع، به طور کلی، حائز اهمیت است، اساساً، در نهایت. - Weak Verbs: انجام شد، صورت گرفت، پیدا کرد، نشان داد (Use more diverse verbs like: تبیین گردید، استخراج شد، متبلور گشت، صحه گذاشت، فراروی قرار داد). - AI Translation-ese: "در این پژوهش به بررسی X پرداخته شده است" (Rewrite to: "پژوهش حاضر واکاویِ X را هدف قرار داده است"). - Overused Adjectives: کلیدی‌ترین، حائز اهمیت، منحصربه‌فرد، نوآورانه، چالش‌برانگیز (Use precise scientific terms instead). - Vague Intros: "در دنیای مدرن امروز..."، "با پیشرفت تکنولوژی..." (Delete these and get straight to the scientific gap). ### Phase 2: Structural Sophistication (Logic & Cohesion) - Cohesion (انسجام): Ensure smooth transitions between sentences. Don't just list facts. Use sophisticated connectors like "علی‌رغم این یافته‌ها،" "در همین راستا،" "مؤید این مطلب،" instead of repetitive "همچنین" or "علاوه بر این". - Avoid Passive Voice Overload: While academic Persian uses passive voice, AI overdoes it. Use "Active Academic Voice" where appropriate (e.g., instead of "یافته‌ها نشان داده شد"، use "یافته‌ها حاکی از آن است"). - Clarity & Conciseness: Remove wordiness. If a scientific concept can be explained in 10 words, don't use 20. - Sentence Complexity: Mix simple declarative sentences with complex, multi-clause logical arguments. Avoid the "Robotic Pulse" (same-length sentences). ### Phase 3: Scientific Rigor & Nuance - Tone: Strictly Formal and Objective. No emotional language. - Precision: Ensure that technical terms (اصطلاحات تخصصی) are used correctly in a Persian academic context. - Hedging (احتیاط علمی): Humans use nuanced words like "به نظر می‌رسد،" "احتمالاً،" "می‌توان چنین استنباط کرد." AI tends to be too certain or too vague. Balance this. - Nominalization: Use "Persian Nominalization" (اسم‌سازی) to increase the "Lexical Density" of the text, making it sound more scholarly. ### Phase 4: Negative Constraints (The "AI-Tells") - NO "In a world where..." or its Persian equivalents. - NO repetitive bullet points for literature review; synthesize them into a narrative. - NO "Conclusion" that just repeats the abstract. The conclusion must provide "Implications" and "Future Directions." - Eliminate "Literal English-to-Persian" structures (e.g., avoid "توسط" for the agent of the verb; use "به‌واسطه" or restructure the sentence). ### Execution Strategy: 1. Review the input for "Academic AI Clichés." 2. Elevate the vocabulary to a post-graduate/professor level. 3. Fix the flow so it reads like a published paper in a high-impact journal. 4. Final check: Does it sound like a machine-translated abstract, or an original Persian scholarly work? It MUST be the latter. Output: Provide ONLY the refined academic text. Text to refine: [متن علمی خود را اینجا قرار دهید] @AiOmid

جی ال ام GLM-5: جدیدترین و قدرتمندترین مدل هوش مصنوعی چین 🔥 ••• مدل جدید GLM-5 از شرکت Z.ai حالا به باهوش‌ترین مدل open weights تبدیل شده. طبق گزارش Artificial Analysis، این مدل به سطح Claude Opus 4.5 رسیده، اما با هزینه‌ای حدود ۵ تا ۷ برابر کمتر. جی GLM-5 همچنین بالاتر از Gemini 3 Pro و GPT-5.2 Codex رتبه‌بندی شده. ▪️ویژگی‌های کلیدی: ✅ تقریباً بدون هالوسینیشن ✅ عملکرد عالی در کدنویسی در تست‌های برنامه‌نویسی و ایجنتی، GLM-5 هم‌سطح رهبران کلوزدسورس ظاهر شده و حتی در بعضی موارد از آن‌ها جلو زده. با این حال، در وظایف علمی هنوز به‌ طور محسوسی از GPT و Claude عقب‌تر است. 💻 با اینکه مدل open weights است، اجرای آن روی سخت‌افزار خانگی تقریباً غیرممکن است. نسخهٔ ۷۴۴ میلیارد پارامتری (با ۴۰ میلیارد پارامتر فعال) حداقل به چند صد گیگابایت VRAM نیاز دارد. ➡️ می‌تونید GLM-5 رو #رایگان در وب‌سایت Z.ai امتحان کنید. @AiOmid

نمیدونم این روزا چقدر پیگیر اخبار هوش مصنوعی هستید مدل جدیدی برای تولید ویدیو معرفی شده به نام seedance 2 که فوق العاده‌ است بسیار سریع هست و پیروی از پرامپت و کیفیت خروجی‌هاش عالیه چندتا نمونه‌ خروجی‌هاش رو به مرور براتون میذارم @AiOmid

این هم یه نمونه دیگه دیگه نگرانیتون بابت تشخیص ویدئوی هوش مصنوعی باید خیلی خیلی شدید بشه! @AiOmid

⭐ روش «تولید دانش»: خداحافظی با جواب‌های سطحی تا حالا حس کردی جواب‌های هوش مصنوعی درسته ولی «عمق» نداره؟ انگار فقط روخونی کرده؟ میخوای این مشکل رو حل کنی؟ 🟢 روش «تولید دانش» (Generated Knowledge) 🟢 قبل از اینکه ازش مقاله یا تحلیل بخوای، اول «مغزش رو گرم کنی». بهش بگو: «اول ۵ تا حقیقت علمی/نکته کلیدی درباره این موضوع بنویس، بعد با استفاده از اون‌ها به سوالم جواب بده». با این کار، هوش مصنوعی اول اطلاعات رو توی حافظه کوتاه‌مدتش بارگذاری می‌کنه و نتیجه نهایی یه متن پخته، مستند و عمیق میشه، نه یه انشاء سطحی! 🧠🔥📚 ❌ روش غلط (مستقیم): «یک مقاله درباره تأثیر هوش مصنوعی بر آموزش بنویس.» (نتیجه: یک متن کلیشه‌ای که همه‌جا هست) ✅ روش درست (تولید دانش): «اول ۵ حقیقت کلیدی و جدیدترین ترندها درباره "آینده آموزش با هوش مصنوعی" را لیست کن. سپس با استفاده از همین نکات، یک مقاله تحلیلی عمیق بنویس.» @AiOmid

شاهکاری که می‌بینید، تماما با هوش مصنوعی ساخته شده است. @AiOmid

نسخه ۴.۲۰ GROK در برنامه grok و در سایت grok در دسترس قرار گرفت @AiOmid

جمینای مدل ساخت موسیقی هم ارائه کرد میتونید توی سایت اون را امتحان کنید @AiOmid

مقاله ای از MIT نیوز درباره تحقیقی جدید از دانشگاه MIT منتشر شده که نشان می‌دهد چت‌بات‌های هوش مصنوعی پیشرفته، اطلاعات کم‌دقت‌تری به کاربران آسیب‌پذیر مثل ایرانی ها، چینی ها، روسی ها و غیرانگلیسی زبان ها ارائه می‌دهند. توضیح کامل تر، پست بعدی 👇 @AiOmidi

این مقاله از MIT نیوز که در ۱۹ فوریه ۲۰۲۶ منتشر شده، درباره تحقیقی جدید از دانشگاه MIT است که نشان می‌دهد چت‌بات‌های هوش مصنوعی پیشرفته، اطلاعات کم‌دقت‌تری به کاربران آسیب‌پذیر ارائه می‌دهند. 🎯 هدف و روش تحقیق محققان مرکز ارتباطات سازنده MIT می‌خواستند بررسی کنند که آیا چت‌بات‌هایی مانند GPT-4 (OpenAI)، Claude 3 Opus (Anthropic) و Llama 3 (Meta) می‌توانند به وعده خود برای دسترسی عادلانه همه مردم به اطلاعات عمل کنند یا خیر. آنها برای این کار، از دو مجموعه سوال (TruthfulQA برای سنجش صحت و SciQ برای دقت علمی) استفاده کردند و پروفایل‌های کوتاهی از کاربران با ویژگی‌های زیر را ابتدای هر سوال اضافه نمودند: · سطح تحصیلات (کمتر یا بیشتر) · تسلط به زبان انگلیسی (غیر بومی یا بومی) · کشور مبدا (آمریکا، ایران، چین) 🔍 یافته‌های اصلی تحقیق 1. کاهش دقت برای کاربران خاص: در هر سه مدل، دقت پاسخ‌ها برای کاربرانی که به‌عنوان افراد با تحصیلات کمتر یا غیرانگلیسی‌زبان توصیف شده بودند، به طور معناداری کاهش یافت. این مشکل برای کاربرانی که هر دو ویژگی را داشتند (تحصیلات کمتر و غیرانگلیسی‌زبان) شدیدتر بود. 2. تاثیر کشور مبدا: به‌عنوان مثال، مدل Claude 3 Opus برای کاربرانی از ایران (با پیشینه تحصیلی مشابه کاربران آمریکایی) عملکرد ضعیف‌تری در پاسخ‌دهی داشت. 3. خودداری از پاسخ و لحن توهین‌آمیز: مدل‌ها در برابر کاربران آسیب‌پذیر، بیشتر از پاسخ دادن خودداری می‌کردند. · میزان عدم پاسخ‌دهی Claude 3 Opus به کاربران کم‌تحصیل و غیرانگلیسی‌زبان به ۱۱ درصد رسید، در حالی که این میزان برای کاربران عادی ۳.۶ درصد بود. · در ۴۳.۷ درصد موارد، مدل به این کاربران با لحن تحقیرآمیز یا تمسخرآمیز پاسخ داد (مثلاً تقلید انگلیسی شکسته). مدل حتی به سوالات بی‌خطری مانند آناتومی یا قدرت هسته‌ای برای کاربران ایرانی یا روسی پاسخ نداد، در حالی که همان سوال را برای دیگران جواب می‌داد. 💡 چرا این اتفاق می‌افتد؟ محققان معتقدند این مشکل ریشه در سوگیری‌های اجتماعی انسانی دارد. تحقیقات علوم اجتماعی نشان داده که افراد، انگلیسی‌زبان‌های غیربومی را ناخودآگاه کم‌تحصیل‌تر یا کم‌هوش‌تر تصور می‌کنند. به نظر می‌رسد مدل‌های زبانی بزرگ این الگوهای رفتاری نادرست را از داده‌های آموزشی خود یاد گرفته و بازتولید می‌کنند. این یافته‌ها نگران‌کننده هستند، زیرا: · ابزارهایی که قرار بود دسترسی به اطلاعات را عادلانه‌تر کنند، ممکن است نابرابری را تشدید کنند. · کاربرانی که بیشتر به این ابزارها وابسته هستند، اطلاعات غلط، ناقص یا مضر دریافت می‌کنند. · با رایج‌تر شدن قابلیت‌های شخصی‌سازی (مثل حافظه چت‌بات‌ها)، این خطر که مدل‌ها به طور خودکار با کاربران مختلف رفتار تبعیض‌آمیز داشته باشند، بیشتر می‌شود. @AiOmid