نقشه راه مهندسی هوش مصنوعی مولد ۲۰۲۶
برای تبدیل شدن به مهندس Generative AI، نیازی به گذراندن ده‌ها دوره آموزشی نیست. تسلط بر مفاهیم کلیدی و اجرای پروژه‌های عملی کافی است. در ادامه، این مسیر یادگیری را در ده گام اصلی بررسی می‌کنیم:
۱. مبانی ترنسفورمرها و LLM: یادگیری معماری، مکانیزم‌های توجه (Attention)، توکنایزرها و نحوه تولید پاسخ توسط مدل‌ها. (مشاهده دوره)
۲. امبدینگ‌ها و دیتابیس‌های برداری: درک مفاهیم تشابه معنایی و کار با ابزارهایی مثل FAISS و Pinecone. (منابع آموزشی)
۳. مهندسی پرامپت و خروجی‌های ساختاریافته: کار با Zero-shot، Few-shot و بهینه‌سازی پرامپت‌ها برای دریافت فرمت JSON.
۴. سیستم‌های RAG: یادگیری اینجست کردن اسناد، بازیابی ترکیبی و رنک‌بندی پاسخ‌ها. (آموزش اصلی)
۵. فریم‌ورک LangChain: اتصال مدل‌ها به ابزارهای جانبی و داده‌های شخصی. (لیست دوره)
۶. معماری Agentic و LangGraph: ساخت جریان‌های کاری هوشمند و خودمختار با مدیریت وضعیت (State Management). (منابع یادگیری)
۷. استقرار (Deployment) در فضای ابری: کار با زیرساخت‌هایی مثل Amazon Bedrock و Azure برای مقیاس‌پذیری و مدیریت هزینه‌ها.
۸. ارزیابی و امنیت: استفاده از ابزارهایی مثل RAGAS برای تشخیص توهم (Hallucination) و ایمن‌سازی در برابر حملات Prompt Injection.
۹. پروتکل MCP: یادگیری استانداردهای جدید برای اتصال مدل‌ها به منابع داده و ابزارهای خارجی. (مستندات اصلی)
۱۰. ساخت پروژه نهایی: پیاده‌سازی کاربردی با تمرکز بر لاگ‌گذاری، مانیتورینگ و رابط کاربری. برای شروع می‌توانید این پروژه‌ها را ببینید:
- تولیدکننده پست خودکار
- چت‌بات با LangGraph
- اپلیکیشن Multi-Agent
به جای دنبال کردنِ بی‌وقفه فریم‌ورک‌های جدید، روی مفاهیم پایه تمرکز کنید و با استقرارِ حداقل یک پروژه کامل، تجربه عملی به دست آورید.
🔗 ادامه مطلب در سایت
#LangGraph #RAGAS
برای تبدیل شدن به مهندس Generative AI، نیازی به گذراندن ده‌ها دوره آموزشی نیست. تسلط بر مفاهیم کلیدی و اجرای پروژه‌های عملی کافی است. در ادامه، این مسیر یادگیری را در ده گام اصلی بررسی می‌کنیم:
۱. مبانی ترنسفورمرها و LLM: یادگیری معماری، مکانیزم‌های توجه (Attention)، توکنایزرها و نحوه تولید پاسخ توسط مدل‌ها. (مشاهده دوره)
۲. امبدینگ‌ها و دیتابیس‌های برداری: درک مفاهیم تشابه معنایی و کار با ابزارهایی مثل FAISS و Pinecone. (منابع آموزشی)
۳. مهندسی پرامپت و خروجی‌های ساختاریافته: کار با Zero-shot، Few-shot و بهینه‌سازی پرامپت‌ها برای دریافت فرمت JSON.
۴. سیستم‌های RAG: یادگیری اینجست کردن اسناد، بازیابی ترکیبی و رنک‌بندی پاسخ‌ها. (آموزش اصلی)
۵. فریم‌ورک LangChain: اتصال مدل‌ها به ابزارهای جانبی و داده‌های شخصی. (لیست دوره)
۶. معماری Agentic و LangGraph: ساخت جریان‌های کاری هوشمند و خودمختار با مدیریت وضعیت (State Management). (منابع یادگیری)
۷. استقرار (Deployment) در فضای ابری: کار با زیرساخت‌هایی مثل Amazon Bedrock و Azure برای مقیاس‌پذیری و مدیریت هزینه‌ها.
۸. ارزیابی و امنیت: استفاده از ابزارهایی مثل RAGAS برای تشخیص توهم (Hallucination) و ایمن‌سازی در برابر حملات Prompt Injection.
۹. پروتکل MCP: یادگیری استانداردهای جدید برای اتصال مدل‌ها به منابع داده و ابزارهای خارجی. (مستندات اصلی)
۱۰. ساخت پروژه نهایی: پیاده‌سازی کاربردی با تمرکز بر لاگ‌گذاری، مانیتورینگ و رابط کاربری. برای شروع می‌توانید این پروژه‌ها را ببینید:
- تولیدکننده پست خودکار
- چت‌بات با LangGraph
- اپلیکیشن Multi-Agent
به جای دنبال کردنِ بی‌وقفه فریم‌ورک‌های جدید، روی مفاهیم پایه تمرکز کنید و با استقرارِ حداقل یک پروژه کامل، تجربه عملی به دست آورید.
🔗 ادامه مطلب در سایت
🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما
#LangGraph #RAGAS
🌐 انتشار مدل هوش مصنوعی Atria Dawn با پنجره متنی ۵۱۲ هزار توکنی
آزمایشگاه هوش مصنوعی شانگهای مدل Atria Dawn را با وزن‌های متن‌باز منتشر کرد. این مدل که بر پایه معماری GLM-5.2 MoE با ۷۴۴ میلیارد پارامتر ساخته شده، برای اجرای وظایف تخصصی توسط ایجنت‌های هوش مصنوعی طراحی شده است.
Atria Dawn به طور اختصاصی برای تعامل چندمرحله‌ای با ابزارها بهینه شده و در حوزه‌های زیر کاربرد دارد:
* تحقیقات: جست‌وجو و طبقه‌بندی منابع و طراحی برنامه‌های آزمایش.
* توسعه: ساخت برنامه‌ها، سیستم‌های یادگیری ماشین و محیط‌های تعاملی.
* اسناد: تولید گزارش و ارائه داده‌ها.
* امنیت: شناسایی آسیب‌پذیری‌ها و اصلاح کد.
طبق گزارش تیم توسعه‌دهنده، این مدل در بنچمارک‌هایی مانند AutomationBench، CyberGym، SkillsBench و WideSearch عملکرد بالایی دارد؛ برای نمونه امتیاز آن در AutomationBench برابر با ۵۴.۷ و در CyberGym معادل ۸۶.۸ است.
این مدل تنها از ورودی متنی پشتیبانی می‌کند و وزن‌های آن در نسخه‌های کامل و FP8 با مجوز MIT در دسترس است. امکان استقرار مستقل این مدل از طریق SGLang و vLLM فراهم شده است.
🔗 جزئیات خبر در سایت
آزمایشگاه هوش مصنوعی شانگهای مدل Atria Dawn را با وزن‌های متن‌باز منتشر کرد. این مدل که بر پایه معماری GLM-5.2 MoE با ۷۴۴ میلیارد پارامتر ساخته شده، برای اجرای وظایف تخصصی توسط ایجنت‌های هوش مصنوعی طراحی شده است.
Atria Dawn به طور اختصاصی برای تعامل چندمرحله‌ای با ابزارها بهینه شده و در حوزه‌های زیر کاربرد دارد:
* تحقیقات: جست‌وجو و طبقه‌بندی منابع و طراحی برنامه‌های آزمایش.
* توسعه: ساخت برنامه‌ها، سیستم‌های یادگیری ماشین و محیط‌های تعاملی.
* اسناد: تولید گزارش و ارائه داده‌ها.
* امنیت: شناسایی آسیب‌پذیری‌ها و اصلاح کد.
طبق گزارش تیم توسعه‌دهنده، این مدل در بنچمارک‌هایی مانند AutomationBench، CyberGym، SkillsBench و WideSearch عملکرد بالایی دارد؛ برای نمونه امتیاز آن در AutomationBench برابر با ۵۴.۷ و در CyberGym معادل ۸۶.۸ است.
این مدل تنها از ورودی متنی پشتیبانی می‌کند و وزن‌های آن در نسخه‌های کامل و FP8 با مجوز MIT در دسترس است. امکان استقرار مستقل این مدل از طریق SGLang و vLLM فراهم شده است.
🔗 جزئیات خبر در سایت
❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🎬 افزودن قابلیت تدوین ویدیو به ChatGPT
کمپانی CapCut در رویداد اخیر خود در لس‌آنجلس اعلام کرد که طی ماه‌های آینده، یک پلاگین اختصاصی برای ChatGPT عرضه می‌کند.
با استفاده از این ابزار، کاربران می‌توانند ایده خود را در محیط چت توصیف کنند تا هوش مصنوعی یک پیش‌نویس اولیه از ویدیو تولید و تدوین کند. این پیش‌نویس قابلیت ویرایش در همان محیط گفتگو را دارد و برای اصلاحات نهایی و خروجی گرفتن، می‌توان آن را در ویرایشگر تحت وب CapCut باز کرد.
هنوز جزئیاتی درباره نیاز به اشتراک‌های پولی برای دسترسی به این پلاگین منتشر نشده است. این قابلیت در واقع تلاشی از سوی ByteDance برای یکپارچه‌سازی ابزارهای تدوین با مراحل اولیه ایده‌پردازی کاربران در چت‌بات‌هاست. با این حال، همچنان برای انجام تنظیمات دقیق و نهایی، استفاده از محیط ویرایشگر ویدیویی این شرکت ضروری باقی می‌ماند.
#CapCut #ByteDance
کمپانی CapCut در رویداد اخیر خود در لس‌آنجلس اعلام کرد که طی ماه‌های آینده، یک پلاگین اختصاصی برای ChatGPT عرضه می‌کند.
با استفاده از این ابزار، کاربران می‌توانند ایده خود را در محیط چت توصیف کنند تا هوش مصنوعی یک پیش‌نویس اولیه از ویدیو تولید و تدوین کند. این پیش‌نویس قابلیت ویرایش در همان محیط گفتگو را دارد و برای اصلاحات نهایی و خروجی گرفتن، می‌توان آن را در ویرایشگر تحت وب CapCut باز کرد.
هنوز جزئیاتی درباره نیاز به اشتراک‌های پولی برای دسترسی به این پلاگین منتشر نشده است. این قابلیت در واقع تلاشی از سوی ByteDance برای یکپارچه‌سازی ابزارهای تدوین با مراحل اولیه ایده‌پردازی کاربران در چت‌بات‌هاست. با این حال، همچنان برای انجام تنظیمات دقیق و نهایی، استفاده از محیط ویرایشگر ویدیویی این شرکت ضروری باقی می‌ماند.
🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما
#CapCut #ByteDance
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🤖 معرفی مدل Genie 4 برای ساخت محیط‌های تعاملی
گوگل دیپ‌مایند (Google DeepMind) مدل Genie 4 را معرفی کرد که قادر است بر اساس متن یا تصویر، محیط‌های فوتورئالیستیک و تعاملی بسازد. این مدل علاوه بر تولید تصویر، به صورت هم‌زمان صدا، موسیقی و دیالوگ‌های محیط را نیز پردازش می‌کند.
در هنگام اجرای این مدل، کاربران می‌توانند با ارسال دستورات متنی، مواردی مانند زاویه دوربین، شرایط جوی یا حضور افراد در صحنه را تغییر دهند. ساختار فنی این سیستم از ترکیب دو مدل استفاده می‌کند:
* Gemini Omni: مسئولیت پردازش بخش بصری و تولید محیط را بر عهده دارد.
* Gemini 3.8 Flash: وظیفه حفظ تداوم و منطق رویدادها را در طول تعامل کاربر انجام می‌دهد.
این ابزار با هدف آموزش عامل‌های هوش مصنوعی و ربات‌ها پیش از به‌کارگیری در دنیای واقعی طراحی شده و برای حوزه‌هایی مانند تولید بازی، سینما و روزنامه‌نگاری کاربرد دارد.
در حال حاضر دسترسی به این مدل محدود به تسترهای تاییدشده است و در هفته‌های آینده برای مشترکین Google AI Ultra در پروژه Genie فعال می‌شود.
گوگل دیپ‌مایند (Google DeepMind) مدل Genie 4 را معرفی کرد که قادر است بر اساس متن یا تصویر، محیط‌های فوتورئالیستیک و تعاملی بسازد. این مدل علاوه بر تولید تصویر، به صورت هم‌زمان صدا، موسیقی و دیالوگ‌های محیط را نیز پردازش می‌کند.
در هنگام اجرای این مدل، کاربران می‌توانند با ارسال دستورات متنی، مواردی مانند زاویه دوربین، شرایط جوی یا حضور افراد در صحنه را تغییر دهند. ساختار فنی این سیستم از ترکیب دو مدل استفاده می‌کند:
* Gemini Omni: مسئولیت پردازش بخش بصری و تولید محیط را بر عهده دارد.
* Gemini 3.8 Flash: وظیفه حفظ تداوم و منطق رویدادها را در طول تعامل کاربر انجام می‌دهد.
این ابزار با هدف آموزش عامل‌های هوش مصنوعی و ربات‌ها پیش از به‌کارگیری در دنیای واقعی طراحی شده و برای حوزه‌هایی مانند تولید بازی، سینما و روزنامه‌نگاری کاربرد دارد.
در حال حاضر دسترسی به این مدل محدود به تسترهای تاییدشده است و در هفته‌های آینده برای مشترکین Google AI Ultra در پروژه Genie فعال می‌شود.
🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما
هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🤖 انتشار مدل جدید GPT-6.1 Terra برای تعامل با رابط کاربری شرکت OpenAI مدل جدیدی به نام GPT-6.1 Terra را منتشر کرد که با تمرکز بر استدلال تصویری و کار با سیستم‌عامل طراحی شده است. این مدل می‌تواند رابط کاربری نرم‌افزارها را ببیند و مستقیماً در محیط کامپیوتر…
🤖 انتشار مدل GPT-6.1 Terra توسط OpenAI
شرکت OpenAI مدل جدیدی با نام GPT-6.1 Terra را عرضه کرده است. این مدل در مقایسه با مدل Sol عملکرد ضعیف‌تری دارد، اما با قیمت پایین‌تر عرضه شده و برای قابلیت‌های
بر اساس داده‌های بنچمارک‌های اخیر، عملکرد این مدل در مقایسه با سایر نسخه‌ها به شرح زیر است:
* در آزمون Terminal-Bench 4.0، مدل‌های Terra و Sol در بازه هزینه‌های پایین (زیر ۳ دلار) عملکرد رقابتی دارند، هرچند رتبه‌های برتر متعلق به مدل‌های گران‌تر مانند Claude Sonnet 5.5 و GPT-6 Astra است.
* در نرخ خطای واقعی (Factual error rate)، مدل‌های سری Terra در مقایسه با GPT-6 Astra، در بازه هزینه‌ای مشابه نرخ خطای کمتری را ثبت کرده‌اند.
* در آزمون Agents' Last Exam، مدل GPT-6 Astra همچنان بالاترین نمره و هزینه را در میان مدل‌های سری GPT داراست.
شرکت OpenAI مدل جدیدی با نام GPT-6.1 Terra را عرضه کرده است. این مدل در مقایسه با مدل Sol عملکرد ضعیف‌تری دارد، اما با قیمت پایین‌تر عرضه شده و برای قابلیت‌های
computer use بهینه‌سازی شده است. در حال حاضر این مدل برای تمامی کاربران اشتراکی در دسترس قرار گرفته و قیمت API آن ۱ دلار برای ورودی و ۵ دلار برای خروجی به ازای هر میلیون توکن تعیین شده است.بر اساس داده‌های بنچمارک‌های اخیر، عملکرد این مدل در مقایسه با سایر نسخه‌ها به شرح زیر است:
* در آزمون Terminal-Bench 4.0، مدل‌های Terra و Sol در بازه هزینه‌های پایین (زیر ۳ دلار) عملکرد رقابتی دارند، هرچند رتبه‌های برتر متعلق به مدل‌های گران‌تر مانند Claude Sonnet 5.5 و GPT-6 Astra است.
* در نرخ خطای واقعی (Factual error rate)، مدل‌های سری Terra در مقایسه با GPT-6 Astra، در بازه هزینه‌ای مشابه نرخ خطای کمتری را ثبت کرده‌اند.
* در آزمون Agents' Last Exam، مدل GPT-6 Astra همچنان بالاترین نمره و هزینه را در میان مدل‌های سری GPT داراست.
🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما
💡 Nace AI مدل Drex را برای جستجو منتشر کرد
Nace AI مدل Drex خود را برای جستجوی اسناد معرفی کرده است. این سیستم به جای تکه‌های متنی، صفحات مستندات ارجاع داده شده را به عوامل هوش مصنوعی (AI agents) ارائه می‌دهد.
ایده اصلی این است که جستجو مجموعه‌ای از تصمیم‌گیری‌هاست. Drex ابتدا پرسش را به دو دسته «جستجوی سریع» یا «جستجوی عمیق توسط عامل» طبقه‌بندی می‌کند. سپس فضای جستجو را از پوشه به فایل، بخش، صفحه و در نهایت جدول و ستون داخل یک صفحه گسترده محدود می‌کند. تنها صفحات منتخب به مدل زبانی بزرگ (LLM) می‌رسند و پاسخ نهایی شامل ارجاع به فایل و صفحه است.
طبق گزارش Nace، این مدل در بنچمارک BrowseComp-Plus با GPT-5 به امتیاز 92.05% رسیده و به طور متوسط 12.61 فراخوانی جستجو در هر پرسش داشته که 16.6 برابر کمتر از بهترین ورودی قبلی است. همچنین در VisDocAgentBench امتیاز 77.5% R@1 را کسب کرده که 10 امتیاز بالاتر از Claude Opus 5 است. در MADQA با Gemini 3.5 Flash به 94.7% و در OfficeQA Pro، تمام 9 پیکربندی عامل Nace به تعداد نوبت کمتری نیاز داشتند.
🇮🇷 سایت | تلگرام
Nace AI مدل Drex خود را برای جستجوی اسناد معرفی کرده است. این سیستم به جای تکه‌های متنی، صفحات مستندات ارجاع داده شده را به عوامل هوش مصنوعی (AI agents) ارائه می‌دهد.
ایده اصلی این است که جستجو مجموعه‌ای از تصمیم‌گیری‌هاست. Drex ابتدا پرسش را به دو دسته «جستجوی سریع» یا «جستجوی عمیق توسط عامل» طبقه‌بندی می‌کند. سپس فضای جستجو را از پوشه به فایل، بخش، صفحه و در نهایت جدول و ستون داخل یک صفحه گسترده محدود می‌کند. تنها صفحات منتخب به مدل زبانی بزرگ (LLM) می‌رسند و پاسخ نهایی شامل ارجاع به فایل و صفحه است.
طبق گزارش Nace، این مدل در بنچمارک BrowseComp-Plus با GPT-5 به امتیاز 92.05% رسیده و به طور متوسط 12.61 فراخوانی جستجو در هر پرسش داشته که 16.6 برابر کمتر از بهترین ورودی قبلی است. همچنین در VisDocAgentBench امتیاز 77.5% R@1 را کسب کرده که 10 امتیاز بالاتر از Claude Opus 5 است. در MADQA با Gemini 3.5 Flash به 94.7% و در OfficeQA Pro، تمام 9 پیکربندی عامل Nace به تعداد نوبت کمتری نیاز داشتند.
🇮🇷 سایت | تلگرام
🧠 معماری SLEEP گوگل برای یادگیری مداوم مدل‌های زبانی
گوگل معماری SLEEP را معرفی کرده است؛ یک چارچوب جدید برای آموزش مداوم مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) که به آن‌ها اجازه می‌دهد دانش جدید را بدون فراموش کردن اطلاعات قبلی کسب کنند. مشکل اصلی در یادگیری مداوم، «فراموشی فاجعه‌بار» است، جایی که مدل با یادگیری اطلاعات جدید، مهارت‌های قبلی خود را از دست می‌دهد.
SLEEP دو حالت اصلی دارد:
* فعال (Waking): مدل با داده‌های ورودی تعامل کرده و اطلاعات را در حافظه کوتاه‌مدت ذخیره می‌کند.
* خواب (Sleeping): دریافت داده‌های جدید متوقف می‌شود. مدل از بلوک‌های حافظه اضافی MoE (Mixture of Experts) استفاده کرده و دانش را به وزن‌های خود منتقل می‌کند تا از تداخل با اطلاعات تثبیت‌شده جلوگیری شود. پس از این مرحله، حافظه موقت آزاد می‌شود.
همچنین مرحله‌ای به نام «رویا» (Dreaming) وجود دارد که در آن، ترکیب‌های تصادفی از متخصصان (experts) نمونه‌های آموزشی تولید می‌کنند. سیستم مفیدترین نمونه‌ها را انتخاب کرده و برای آموزش بیشتر استفاده می‌کند.
🔗 ادامه مطلب در سایت
🇮🇷 سایت | تلگرام
گوگل معماری SLEEP را معرفی کرده است؛ یک چارچوب جدید برای آموزش مداوم مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) که به آن‌ها اجازه می‌دهد دانش جدید را بدون فراموش کردن اطلاعات قبلی کسب کنند. مشکل اصلی در یادگیری مداوم، «فراموشی فاجعه‌بار» است، جایی که مدل با یادگیری اطلاعات جدید، مهارت‌های قبلی خود را از دست می‌دهد.
SLEEP دو حالت اصلی دارد:
* فعال (Waking): مدل با داده‌های ورودی تعامل کرده و اطلاعات را در حافظه کوتاه‌مدت ذخیره می‌کند.
* خواب (Sleeping): دریافت داده‌های جدید متوقف می‌شود. مدل از بلوک‌های حافظه اضافی MoE (Mixture of Experts) استفاده کرده و دانش را به وزن‌های خود منتقل می‌کند تا از تداخل با اطلاعات تثبیت‌شده جلوگیری شود. پس از این مرحله، حافظه موقت آزاد می‌شود.
همچنین مرحله‌ای به نام «رویا» (Dreaming) وجود دارد که در آن، ترکیب‌های تصادفی از متخصصان (experts) نمونه‌های آموزشی تولید می‌کنند. سیستم مفیدترین نمونه‌ها را انتخاب کرده و برای آموزش بیشتر استفاده می‌کند.
🔗 ادامه مطلب در سایت
🇮🇷 سایت | تلگرام
🤖 معرفی مدل هوش مصنوعی Gemini 4 Carbon
گوگل مدل جدید Gemini 4 Carbon را با تمرکز بر قابلیت‌های سایبری و پردازش‌های طولانی‌مدت معرفی کرد. این مدل در نسخه ۵.۰ شاخص هوش (Intelligence Index) با امتیاز ۵۹ در جایگاه اول قرار گرفته است.
مهم‌ترین نتایج این مدل در ارزیابی‌های امنیت سایبری عبارتند از:
- امتیاز ۸۸.۲ درصد در SEC-bench Pro برای شناسایی آسیب‌پذیری‌ها
- امتیاز ۵۴.۸ درصد در ExploitGym برای بهره‌برداری از باگ‌ها
- امتیاز ۷۱ درصد در CWE-bench برای ارائه وصله‌های امنیتی
#Gemini4Carbon #SEC_bench_Pro
گوگل مدل جدید Gemini 4 Carbon را با تمرکز بر قابلیت‌های سایبری و پردازش‌های طولانی‌مدت معرفی کرد. این مدل در نسخه ۵.۰ شاخص هوش (Intelligence Index) با امتیاز ۵۹ در جایگاه اول قرار گرفته است.
مهم‌ترین نتایج این مدل در ارزیابی‌های امنیت سایبری عبارتند از:
- امتیاز ۸۸.۲ درصد در SEC-bench Pro برای شناسایی آسیب‌پذیری‌ها
- امتیاز ۵۴.۸ درصد در ExploitGym برای بهره‌برداری از باگ‌ها
- امتیاز ۷۱ درصد در CWE-bench برای ارائه وصله‌های امنیتی
🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما
#Gemini4Carbon #SEC_bench_Pro