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.

هوش مصنوعی Recall چیست و چگونه کار می‌کند؟

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.

ویژگی‌های هوش مصنوعی ریکال

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.

گرفتن اسکرین‌ شات خودکار از فعالیت‌ها

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.

ذخیره‌ سازی محلی و امنیت بالا

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.

جست‌وجو با زبان طبیعی

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.​

معرفی هوش مصنوعی Llama 4: نسل جدید مدل‌های زبانی متا

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.

مدل‌های اصلی هوش مصنوعی Llama 4 کدامند؟

Llama 4 Scout

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.

Llama 4 Maverick

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.​

Llama 4 Behemoth

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.​

Llama 4 Reasoning

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.

 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.​

معرفی هوش مصنوعی Llama 4: نسل جدید مدل‌های زبانی متا

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.

مدل‌های اصلی هوش مصنوعی Llama 4 کدامند؟

Llama 4 Scout

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.

Llama 4 Maverick

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.​

Llama 4 Behemoth

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.​

 امنیت شبکه‌های کامپیوتری مجموعه‌ای از سیاست‌ها، اقدامات و فناوری‌هاست که به‌منظور حفاظت از یکپارچگی، محرمانگی و دسترسی‌پذیری اطلاعات و منابع شبکه طراحی شده‌اند. با گسترش روزافزون فناوری و افزایش تهدیدات سایبری، تأمین امنیت شبکه به یکی از اولویت‌های اساسی در حوزه فناوری اطلاعات تبدیل شده است.

اهمیت امنیت شبکه‌های کامپیوتری

در دنیای دیجیتال امروز، سازمان‌ها و افراد به‌شدت به شبکه‌های کامپیوتری وابسته‌اند. این وابستگی، نیاز به حفاظت از اطلاعات حساس و جلوگیری از دسترسی‌های غیرمجاز را بیش از پیش نمایان می‌کند. نقض امنیت شبکه می‌تواند منجر به خسارات مالی، از دست رفتن اعتبار و افشای اطلاعات محرمانه شود.

تهدیدات رایج در امنیت شبکه

امنیت شبکه یکی از مهم‌ترین حوزه‌های فناوری اطلاعات است که تهدیدات مختلفی آن را به خطر می‌اندازند. برخی از رایج‌ترین تهدیدات امنیت شبکه عبارتند از:

حملات بدافزاری

شامل ویروس‌ها، کرم‌ها، تروجان‌ها، باج‌افزارها (Ransomware) و جاسوس‌افزارها (Spyware) می‌شود. این بدافزارها معمولا از طریق ایمیل‌های آلوده، دانلودهای ناامن و وب‌سایت‌های مخرب منتشر می‌شوند.

حملات فیشینگ

مهاجمان با ارسال ایمیل‌ها و پیام‌های جعلی، کاربران را فریب می‌دهند تا اطلاعات حساسی مانند رمزهای عبور و اطلاعات بانکی خود را فاش کنند.

حملات مهندسی اجتماعی

هکرها از طریق فریب کاربران و بهره‌گیری از اعتماد آن‌ها، اطلاعات حساس را به دست می‌آورند. شامل تکنیک‌هایی مانند: پیش ‌متن ‌سازی (Pretexting)، طعمه ‌گذاری (Baiting) و حملات Watering Hole می‌شود.

 در دنیای فناوری اطلاعات، مجازی‌ سازی سیستم ‌عامل به‌عنوان یکی از نوآورانه‌ترین راهکارها برای بهینه‌ سازی استفاده از منابع سخت ‌افزاری و افزایش انعطاف ‌پذیری سیستم‌ها شناخته می‌شود. این فناوری به سازمان‌ها و کاربران امکان می‌دهد تا با بهره‌ گیری از چندین سیستم‌ عامل مجازی بر روی یک سخت ‌افزار واحد، کارایی و بهره‌وری را به حداکثر برسانند.

مجازی‌ سازی سیستم ‌عامل چیست؟

مجازی‌سازی سیستم‌عامل فرآیندی است که در آن هسته یا کرنل سیستم‌عامل اصلی، امکان اجرای چندین سیستم‌عامل مجازی را به‌صورت همزمان و مستقل فراهم می‌کند. در این روش، هر سیستم‌عامل مجازی به‌عنوان یک محیط ایزوله عمل کرده و منابع سخت‌افزاری را با دیگر سیستم‌های مجازی به اشتراک می‌گذارد. این تکنیک به‌ویژه در سرورها و مراکز داده مورد استفاده قرار می‌گیرد تا بهره‌وری از منابع فیزیکی افزایش یابد.

مزایای مجازی ‌سازی سیستم ‌عامل

استفاده از مجازی ‌سازی از نوع سیستم ‌عامل دارای مزایای متعددی است که در ادامه به برخی از مهم‌ترین آن‌ها اشاره می‌کنیم. این فناوری باعث افزایش بهره‌وری منابع سخت‌افزاری می‌شود، زیرا می‌توان از یک سرور برای اجرای چندین ماشین مجازی استفاده کرد، که هرکدام محیط سیستم‌ عامل مستقل خود را دارند. این امر هزینه‌های سخت‌افزاری را کاهش داده و استفاده بهینه‌تری از پردازنده، حافظه و فضای ذخیره‌سازی را ممکن می‌سازد.

علاوه بر این، مجازی‌سازی امکان استقرار سریع‌تر سیستم‌ها و بهبود انعطاف‌پذیری در مدیریت منابع را فراهم می‌کند، به طوری که می‌توان ماشین‌های مجازی را به‌سرعت راه‌اندازی، متوقف یا مهاجرت داد. از دیگر مزایای مهم مجازی‌ سازی سیستم ‌عامل، بهبود امنیت و قابلیت بازیابی است. با جداسازی سیستم ‌عامل‌ها از یکدیگر، خطر انتشار بدافزارها و تهدیدات امنیتی کاهش می‌یابد.

همچنین، در صورت بروز خرابی یا حمله سایبری، می‌توان به‌سادگی از طریق اسنپ‌شات‌ها یا نسخه‌های پشتیبان، سیستم‌ها را به حالت قبلی بازگرداند. علاوه بر این، مجازی‌سازی امکان اجرای آزمایش‌های نرم‌افزاری را بدون تأثیر بر سیستم‌های اصلی فراهم می‌کند، که به توسعه‌دهندگان و مدیران شبکه کمک می‌کند تا تغییرات را با کمترین ریسک پیاده‌سازی کنند.

 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.

هوش مصنوعی Recall چیست و چگونه کار می‌کند؟

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.

ویژگی‌های هوش مصنوعی ریکال

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.

گرفتن اسکرین‌ شات خودکار از فعالیت‌ها

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.

ذخیره‌ سازی محلی و امنیت بالا

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.

 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 دقیقا چیست؟

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؟

چرا ساخت عکس به سبک جیبلی تا این اندازه محبوب است؟

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.

ویژگی‌های سبک بصری جیبلی:

• رنگ‌ های طبیعی، گرم و هماهنگ
• شخصیت‌ های با چهره ‌های کودکانه ولی با احساسات عمیق
• پس ‌زمینه‌های نقاشی‌ شده با جزئیات فوق ‌العاده
• عناصر خیال ‌انگیز در محیط‌های واقع ‌گرایانه
• تاکید بر فضای نوستالژیک و احساسی

 در دنیای پرشتاب فناوری اطلاعات، سازمان‌ها به دنبال راهکارهایی هستند که بتوانند با بهره‌وری بیشتر، هزینه‌های خود را کاهش دهند و در عین حال، امنیت و انعطاف‌پذیری شبکه‌های خود را افزایش دهند. یکی از این راهکارهای نوین، اجرای مجازی ‌سازی شبکه است. این فناوری با ایجاد شبکه‌های مجازی بر روی زیرساخت‌های فیزیکی موجود، امکان مدیریت و پیکربندی ساده‌تر را فراهم می‌کند.

مفهوم اجرای مجازی ‌سازی شبکه

مجازی‌سازی شبکه به فرآیندی اطلاق می‌شود که در آن، منابع فیزیکی شبکه مانند: سوئیچ‌ها، روترها و سرورها به صورت مجازی در می‌آیند و به چندین شبکه مجازی تقسیم می‌شوند. این شبکه‌های مجازی می‌توانند به طور مستقل از یکدیگر عمل کنند و به راحتی مدیریت شوند. با استفاده از این فناوری، سازمان‌ها می‌توانند شبکه‌های خود را با انعطاف‌پذیری بیشتری طراحی و پیاده‌سازی کنند.

مزایای مجازی ‌سازی شبکه

با استفاده از مجازی‌ سازی شبکه، نیاز به تجهیزات فیزیکی متعدد کاهش می‌یابد. این امر منجر به صرفه‌جویی در هزینه‌های سخت‌افزاری، نگهداری و انرژی می‌شود. شبکه‌های مجازی به راحتی قابل پیکربندی و تغییر هستند. این ویژگی به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا به سرعت به تغییرات نیازهای شبکه پاسخ دهند. با جداسازی شبکه‌های مجازی از یکدیگر، خطرات امنیتی کاهش می‌یابد. در صورت بروز مشکل در یک شبکه مجازی، سایر شبکه‌ها تحت تأثیر قرار نمی‌گیرند. مدیران شبکه می‌توانند از طریق کنسول‌های مدیریتی، شبکه‌های مجازی را به راحتی نظارت و کنترل کنند. این امر باعث کاهش پیچیدگی‌های مدیریتی می‌شود.

نرم ‌افزارهای مجازی‌ سازی شبکه

برای اجرای مجازی ‌سازی شبکه، نرم ‌افزارهای متعددی وجود دارند که هر کدام ویژگی‌ها و قابلیت‌های خاص خود را دارند:

VMware NSX

VMware NSX یکی از کامل‌ترین و پیشرفته‌ترین نرم‌افزارهای مجازی‌سازی شبکه در جهان است. این پلتفرم به طور خاص برای ادغام با زیرساخت‌های مجازی VMware vSphere طراحی شده و با استفاده از آن می‌توان تمامی عملکردهای شبکه مانند سوئیچینگ، روتینگ، فایروال، بالانس ترافیک و… را به صورت نرم‌افزاری و درون سرورها اجرا کرد.

ویژگی‌های برجسته:

• پیاده‌ سازی Micro-Segmentation برای کنترل دقیق‌تر امنیت
• مدیریت متمرکز از طریق NSX Manager
• پشتیبانی از محیط‌های Multi-Cloud
• اتصال مستقیم به پلتفرم‌های vCenter و Horizon
• مناسب برای: دیتاسنترهای بزرگ، سازمان‌های مالی و دولتی، زیرساخت‌های VDI

 در دنیای امروز که هوش مصنوعی به سرعت در حال پیشرفت است، ابزارهایی مانند ChatGPT تنها به تولید متن محدود نمی‌شوند. یکی از ویژگی‌های جدید و جذاب این پلتفرم، کتابخانه تصاویر ChatGPT انقلابی در مدیریت و استفاده از تصاویر تولیدشده توسط هوش مصنوعی ایجاد کرده است. این مقاله به بررسی کامل این کتابخانه، کاربردها، مزایا و نحوه استفاده از آن می‌پردازد.

معرفی کتابخانه تصاویر ChatGPT

گالری ChatGPT یک ویژگی جدید است که به کاربران امکان می‌دهد تمام تصاویر تولیدشده توسط مدل‌های هوش مصنوعی را در یک مکان مرکزی ذخیره، مرور و مدیریت کنند. این کتابخانه به‌صورت خودکار تصاویر ایجادشده را ذخیره می‌کند و کاربران می‌توانند به ‌راحتی به آن‌ها دسترسی داشته باشند. برای دسترسی به کتابخانه تصاویر چت جی پی تی، کافی است در نسخه وب یا موبایل ChatGPT، از نوار کناری سمت چپ گزینه “Library” را انتخاب کنید. در این بخش، تمامی تصاویر تولیدشده در قالب یک گالری قابل مشاهده هستند.

امکانات کلیدی گالری ChatGPT

ویرایش تصاویر (Editing)

کتابخانه تصاویر ChatGPT به کاربران این امکان را می‌دهد که بدون نیاز به نرم‌افزارهای جانبی، مستقیما در محیط ChatGPT تصاویر را ویرایش کنند. این فرآیند با استفاده از دستورات متنی (Prompt-based editing) انجام می‌شود. برای مثال، کاربر می‌تواند بگوید: «این تصویر را به سبک کارتونی در بیاور» یا «نور تصویر را کم کن». در اینجا، مدل هوش مصنوعی به‌طور هوشمند درخواست کاربر را درک می‌کند و تغییرات لازم را اعمال می‌کند. این قابلیت انعطاف زیادی به کاربران می‌دهد، به‌ویژه کسانی که دانش فنی یا گرافیکی زیادی ندارند، اما می‌خواهند تصاویر خود را به‌طور حرفه‌ای ویرایش کنند.

همچنین، اگر تصویر نیاز به تغییر جزئی‌تری داشته باشد، مانند اصلاح یک بخش کوچک یا تغییر رنگ پس‌زمینه، می‌توان درخواست را به‌طور دقیق بیان کرد. این موضوع باعث می‌شود کاربران بتوانند با زبان ساده، خروجی‌های حرفه‌ای و سفارشی دریافت کنند.

ابزار انتخاب (Select Tool)

این ابزار پیشرفته به کاربر امکان می‌دهد بخش خاصی از تصویر را انتخاب کند و دقیقا همان بخش را ویرایش نماید. برای مثال، اگر تصویری از یک اتاق باشد و کاربر بخواهد فقط یک صندلی در آن تصویر را تغییر رنگ دهد، می‌تواند با ابزار Select روی صندلی کلیک کرده و تغییرات را تنها روی همان ناحیه اعمال کند.

 امروزه هوش مصنوعی به ‌عنوان یکی از پیشروترین فناوری‌ها، در حال تغییر و تحول در زمینه‌های مختلف است. یکی از جدیدترین نوآوری‌ها در این حوزه، پلتفرم Signs از شرکت انویدیا است که با هدف تسهیل یادگیری زبان اشاره آمریکایی (ASL) توسعه یافته است. این پلتفرم هوش مصنوعی Signs با همکاری انجمن کودکان ناشنوای آمریکا و آژانس خلاق Hello Monday طراحی شده و تجربه‌ای نوین در آموزش زبان اشاره ارائه می‌دهد.

هوش مصنوعی Signs؛ پلتفرم جدید انویدیا

Signs یک پلتفرم تعاملی مبتنی بر هوش مصنوعی است که به کاربران امکان می‌دهد تا با استفاده از آواتارهای سه‌بعدی، حرکات و نشانه‌های زبان اشاره را بیاموزند. این پلتفرم با بهره‌گیری از فناوری تشخیص حرکات، به کاربران بازخورد آنی ارائه می‌دهد و به بهبود مهارت‌های آن‌ها در زبان اشاره کمک می‌کند.

ویژگی‌های کلیدی پلتفرم Signs

هوش مصنوعی Signs، توسعه‌یافته توسط شرکت انویدیا با همکاری انجمن آمریکایی کودکان ناشنوا و آژانس خلاقیت Hello Monday، با هدف ساده‌تر کردن یادگیری زبان اشاره آمریکایی (ASL) طراحی شده است.
ویژگی‌های کلیدی این پلتفرم عبارت‌اند از:

آواتار سه ‌بعدی برای نمایش حرکات در پلتفرم Signs

این ویژگی به کاربران کمک می‌کند تا حرکات زبان اشاره را به‌صورت بصری مشاهده کرده و بهتر یاد بگیرند.

بازخورد آنی از طریق دوربین

کاربران می‌توانند هنگام تمرین، دوربین خود را فعال کرده و پلتفرم با ارائه بازخورد فوری، به بهبود مهارت‌های آن‌ها کمک می‌کند. پشتیبانی از ۱۰۰ علامت اشاره‌ای با برنامه گسترش به ۱۰۰۰ علامت: در حال حاضر، پلتفرم از ۱۰۰ علامت پشتیبانی می‌کند و انویدیا قصد دارد این تعداد را به ۱۰۰۰ علامت افزایش دهد.