علی بابا با معرفی مدل هوش مصنوعی جدید خود، هوش مصنوعی Qwen3 گامی بلند به سوی آینده برداشته است. این مدل، که به عنوان نسل سوم از خانواده مدل‌های زبانی Qwen شناخته می‌شود. با ویژگی‌های منحصر به فرد خود، توجه بسیاری از متخصصان و علاقه مندان به حوزه هوش مصنوعی را به خود جلب کرده است.
در تاریخ ۲۹ آوریل ۲۰۲۵، شرکت علی‌بابا از مدل Qwen3 رونمایی کرد. این مدل به عنوان نسخه پیشرفته تر Qwen2.5 معرفی شد. با هدف ارتقاء قابلیت‌های استدلال و تطبیق پذیری در برنامه‌های توسعه یافته است. Qwen3 با بهره گیری از معماری «ترکیبی» (Hybrid Reasoning) طراحی شده است که امکان پردازش همزمان وظایف ساده و پیچیده را فراهم می‌کند.
Qwen 3 از نظر معماری، مشابه بسیاری از مدل‌های مدرن از طراحی مبتنی بر Transformer بهره می‌برد، ولی نکته قابل توجه در آن، استفاده از بهینه‌سازی‌های ویژه در pretraining و fine-tuning است. این مدل در دو نسخه‌ی اصلی Qwen1.5 و Qwen2 توسعه یافته بود. ولی در نسخه‌ی Qwen 3، تلاش شده تا درک عمیق‌تری از زبان و دستورات پیچیده حاصل شود. طبق ارزیابی‌های رسمی، Qwen 3 در برخی بنچمارک‌های استاندارد مانند MMLU، GSM8K و HumanEval عملکردی نزدیک به مدل‌های انحصاری مانند GPT-4 دارد، به‌ویژه در نسخه‌های Qwen3-72B و Qwen3-72B-Instruct.
یکی از برجسته‌ترین ویژگی‌های Qwen3، بهره گیری از معماری ترکیبی است. این معماری به مدل اجازه می‌دهد تا وظایف ساده را با سرعت بالا پردازش کند. که در مواجهه با مسائل پیچیده، از قابلیت‌های استدلالی پیشرفته خود استفاده کند. ویژگی Qwen3 را برای کاربردهای متنوعی از جمله: توسعه نرم افزار، تحلیل داده و تعامل با کاربران مناسب می‌سازد.
Qwen3 با پشتیبانی از ۱۱۹ زبان و گویش مختلف، به یکی از چند زبانه ترین مدل‌های هوش مصنوعی تبدیل شده است. این قابلیت، آن را برای استفاده در بازارهای جهانی و تعامل با کاربران از فرهنگ‌ها و زبان‌های مختلف مناسب می‌سازد
در چند ماه اخیر، کاربران شبکه‌های اجتماعی با پدیده‌ای خیره‌کننده رو به رو شده‌اند؛ تصاویری کارتونی با رنگ‌های شاعرانه، حال و هوایی رویایی و احساسی آشنا از دنیای انیمه، که همگی تنها با چند کلیک و یک عکس ساده خلق شده‌اند. این تصاویر شگفت انگیز به سبک افسانه‌ای استودیو جیبلی طراحی می‌شوند و جالب است بدانید این اتفاق، دیگر تنها در اختیار هنرمندان دیجیتال نیست. امروز، به لطف مدل جدید هوش مصنوعی OpenAI به‌نام GPT4o، ساخت این تصاویر به شکلی ساده و در دسترس برای همگان ممکن شده است. اما چطور؟ در این مقاله، به‌صورت فنی، دقیق و قابل فهم برای کاربران عمومی و متخصصان فناوری بررسی می‌کنیم که ساخت عکس به سبک جیبلی چگونه است.
ساخت عکس به سبک جیبلی چه تفاوتی با سایر سبک‌های انیمه دارد؟
چطور می‌توان با ابزارهای هوش مصنوعی، تصاویر شخصی را به عکس انیمه استودیو جیبلی تبدیل کرد؟
استودیو جیبلی یکی از مشهورترین و تأثیرگذارترین استودیوهای انیمیشن ژاپن است که توسط هایائو میازاکی و ایسائو تاکاهاتا تأسیس شده است. این استودیو به‌خاطر آثار شاعرانه، پر از جزئیات، و عمیقا انسانی خود شناخته می‌شود. فیلم‌هایی مانند: “Spirited Away”،”My Neighbor Totoro” و “Princess Mononoke” نمونه‌هایی برجسته از این سبک هستند.
به همین دلیل، تبدیل عکس به سبک کارتونی ژاپنی با الگوگیری از جیبلی، به‌سرعت میان کاربران محبوب شده است
در ماه مه 2024، شرکت OpenAI مدل جدید خود به‌نام GPT4o را معرفی کرد. این مدل نه تنها قدرت درک زبان، صدا و تصویر را به طور هم زمان دارد، بلکه قابلیت‌های پیشرفته‌ای برای پردازش عکس و ایجاد تصاویر جدید به سبک‌های دلخواه را نیز ارائه می‌دهد. یکی از قابلیت‌های جذاب این مدل، ساخت تصویر انیمه با GPT4o است. کافی است یک عکس پرتره ساده از خودتان یا دوستانتان بارگذاری کنید و در ادامه، از مدل بخواهید تا تصویر را به سبک استودیو جیبلی یا حتی شخصیت‌های خاصی از آن تغییر دهد.
تصور کنید رایانه‌تان تمام فعالیت‌های شما را به خاطر می‌سپارد. از مرور صفحات وب گرفته تا نوشتن ایمیل‌ها و مشاهده تصاویر. اکنون، با معرفی هوش مصنوعی Recall در ویندوز ۱۱، این تصور به واقعیت تبدیل شده است. این ویژگی، با بهره‌گیری از هوش مصنوعی، به شما امکان می‌دهد تا به سادگی و با استفاده از زبان طبیعی، به فعالیت‌های گذشته‌تان دسترسی پیدا کنید.
Recall، یکی از قابلیت‌های جدید ویندوز ۱۱ است که به صورت پیش‌نمایش در رایانه کوپایلوت پلاس ارائه شده است. این ویژگی به‌طور مداوم از صفحه‌نمایش شما عکس می‌گیرد و آن‌ها را در یک جدول زمانی ذخیره می‌کند. سپس، با استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی محلی، این تصاویر را پردازش می‌کند تا بتوانید با جست‌وجوی زبان طبیعی، به محتوای مورد نظر خود دسترسی پیدا کنید.
هوش مصنوعی Recall یکی از ویژگی‌های نوآورانه مایکروسافت برای سیستم عامل ویندوز است که تجربه کاربری را به شکل چشمگیری متحول می‌کند. این قابلیت به کاربران امکان می‌دهد به جای جست‌وجو در میان فایل‌ها یا تاریخچه مرورگر، مستقیما در میان لحظاتی که قبلا در رایانه سپری کرده‌اند، جست و جو کنند. Recall این کار را با ثبت خودکار اسکرین‌شات‌هایی از صفحه نمایش انجام می‌دهد و با بهره‌گیری از هوش مصنوعی، آن‌ها را به‌شکلی قابل جست‌وجو دسته‌بندی و تحلیل می‌کند.
یکی از مهم‌ترین ویژگی‌های ریکال، گرفتن مداوم تصاویر از محیط کاری است. این اسکرین شات‌ها هر پنج ثانیه و فقط زمانی که تغییری روی صفحه اتفاق افتاده باشد ثبت می‌شوند.
تمام این اطلاعات به صورت محلی روی دستگاه ذخیره می‌شوند، نه در فضای ابری، که از نظر حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها اهمیت زیادی دارد.
قدرت اصلی Recall در ترکیب این اسکرین‌شات‌ها با قابلیت جست‌وجوی مبتنی بر زبان طبیعی نمایان می‌شود. کافی است کاربر عبارتی مانند «سایتی که درباره کارت گرافیک دیدم» یا «نموداری که دیروز عصر باز کرده بودم» را تایپ کند تا Recall با تحلیل تصاویر ثبت‌شده، آن لحظه خاص را شناسایی و بازنمایی کند.
در دنیای پرشتاب هوش مصنوعی، هر روز شاهد معرفی مدل‌های جدیدی هستیم که مرزهای توانایی‌های ماشین‌ها را جا به جا می‌کنند. یکی از تازه‌ترین و بحث برانگیزترین این مدل‌ها، هوش مصنوعی Llama 4 از شرکت متا است که با ویژگی‌های منحصر به فرد خود، توجه بسیاری را به خود جلب کرده است.
Llama 4 نسل جدید مدل‌های زبانی توسعه یافته توسط شرکت Meta (فیسبوک سابق) است که در سال ۲۰۲۵ معرفی شد. این مدل‌ها ادامه دهنده مسیر موفق سری Llama 2 هستند، اما با ارتقاء چشمگیر در دقت، توان پردازشی و ظرفیت پردازش متن‌های طولانی‌تر. از جمله نسخه‌های Scout برای پردازش طولانی، Maverick برای مکالمه و برنامه‌نویسی و نسخه‌های آزمایشی همچون Behemoth با دو تریلیون پارامتر که هنوز در حال آموزش هستند. Llama 4 به‌ویژه با بهره گیری از معماری نوآورانه MoE (Mixture of Experts)، موفق شده تعادلی میان قدرت و بهره‌وری ایجاد کند.
یکی از ویژگی‌های منحصر به فرد این نسل، استفاده از پنجره زمینه تا ۱۰ میلیون توکن است که امکان درک متون بسیار طولانی را فراهم می‌کند. همچنین متا با در دسترس قرار دادن مدل‌های Llama 4 در پلتفرم‌هایی مانند: WhatsApp، Instagram و Hugging Face، به دنبال تلفیق این هوش مصنوعی قدرتمند با زندگی روزمره کاربران و توسعه دهندگان است. هرچند که این مدل‌ها با مجوزی نسبتا محدود منتشر شده‌اند، اما همچنان نقش مهمی در آینده هوش مصنوعی مولد ایفا می‌کنند.
این مدل با ۱۰۹ میلیارد پارامتر که با بهره گیری از پنجره زمینه ۱۰ میلیون توکنی، توانایی پردازش متون طولانی را دارد. هوش مصنوعی Llama 4 با استفاده از معماری MoE (Mixture of Experts) طراحی شده است.
مدلی با ۴۰۰ میلیارد پارامتر که در زمینه‌های استدلال و کدنویسی عملکردی در سطح مدل‌های پیشرفته‌ای مانند GPT-4o دارد. این مدل نیز از معماری MoE بهره می‌برد و در بنچمارک‌های مختلف، نتایج قابل‌توجهی کسب کرده است.
این مدل هوش مصنوعی Llama 4 با ۲ تریلیون پارامتر که هنوز در مرحله آموزش قرار دارد. متا ادعا می‌کند این مدل در بنچمارک‌های حوزه STEM از رقبایی مانند GPT-4.5 پیشی می‌گیرد.
مدلی که تمرکز آن بر بهبود توانایی‌های استدلالی است و انتظار می‌رود در آینده‌ای نزدیک معرفی شود. جهت کسب اطلاعات بیشتر در رابطه با تکنولوژی های جدید و مجازی سازی با شرکت رهاکو به شماره 02154521 تماس بگیرید.
آیا تا به حال به این فکر کرده‌اید که چگونه اطلاعات با سرعت و دقت در شبکه‌های کامپیوتری منتقل می‌شوند؟ یکی از عوامل کلیدی در این فرآیند، کابل شبکه استاندارد نقش اساسی در اتصال دستگاه‌ها و انتقال داده‌ها ایفا می‌کند. کابل‌های شبکه، واسطه‌هایی هستند که برای اتصال و انتقال داده‌ها بین دستگاه‌های مختلف در یک شبکه کامپیوتری استفاده می‌شوند. این کابل‌ها با توجه به نوع و استانداردشان، می‌توانند سرعت‌ها و پهنای باند متفاوتی را پشتیبانی کنند.
کابل‌های شبکه به دسته‌های مختلفی تقسیم می‌شوند که هر کدام ویژگی‌ها و کاربردهای خاص خود را دارند.
این نوع کابل‌ها شامل دو نوع اصلی هستند: