این هوش مصنوعی رایگان، ۸ برابر سریع‌تر از Jev تصمیم می‌گیرد! 😱🚀 | آموزش Laya

🧠 Laya: هوش تصمیم‌گیری متن‌باز، ۸ برابر سریع‌تر از Jev | آموزش کامل + پروژه فارسی آیا به دنبال یک مدل تصمیم‌گیری سریع، رایگان و متن‌باز هستید که جایگزین مناسبی برای Jev باشد؟ Laya با سرعت ۳۳ میلی‌ثانیه‌ای، کالیبراسیون عالی (ECE 0.081) و پشتیبانی از بیش از ۱۰۰ زبان، معادله ساخت Agentهای هوشمند را عوض کرده است. در این ویدئو، از نصب و راه‌اندازی Laya شروع می‌کنیم، یک پروژه واقعی دسته‌بندی پیام‌های پشتیبانی فارسی را پیاده‌سازی می‌کنیم و در نهایت مدل فاین‌تیون‌شده فارسی را با آستانه اطمینان به کار می‌گیریم. اگر می‌خواهید هزینه و تأخیر سیستم‌های AI خود را به حداقل برسانید، این ویدئو را از دست ندهید. ----------------------------------------------------- 🔗 لینک معرفی مدل: https://huggingface.co/convaiinnovati... 🔗 سورس کد آموزش: سورس کد این آموزش در کانال تلگرام قرار داده شده 📱 تلگرام: https://t.me/nxacademy_ir ----------------------------------------------------- 🎯 در این ویدئو یاد می‌گیرید: ✅ Laya چیست و چه تفاوتی با Jev دارد ✅ چرا Laya ۸ برابر سریع‌تر و ۳ برابر کالیبره‌تر از Jev است ✅ نصب و راه‌اندازی Laya با pip در Google Colab ✅ سه نوع سوال در Laya: Choice، Score و Noul ✅ اجرای تصمیم‌گیری با Router و predict_batch ✅ پروژه واقعی: دسته‌بندی پیام‌های پشتیبانی فارسی ✅ تشخیص فیشینگ با نوع Noul و امتیازدهی خطر ✅ استفاده از مدل فاین‌تیون‌شده فارسی `tarfandoon/laya-fa-support` ✅ تنظیم آستانه اطمینان و ارجاع موارد مشکوک به انسان ✅ مقایسه سناریوهای واقعی: پشتیبانی، امنیت، مسیریابی Agent و پردازش چندزبانه ----------------------------------------------------- 🗺️ نقشه راه این ویدئو 00:00 Laya چیست و چرا مهم است؟ 05:14 معرفی Laya و مقایسه با Jev 06:48 سناریوهای واقعی و کاربردها 09:43 نصب و راه‌اندازی Laya 13:25 اولین تصمیم‌گیری با Router 19:17 تشخیص فیشینگ با نوع Noul 21:58 پردازش دسته‌ای با predict_batch 25:39 استفاده از مدل فاین‌تیون‌شده فارسی 30:12 جمع‌بندی و نکات طلایی ----------------------------------------------------- 👨‍💻 این ویدئو برای شماست اگر: 💻 در حال ساخت Agent یا محصول AI هستید 🧠 می‌خواهید بین Laya و Jev یکی را انتخاب کنید 🤖 به مدل‌های تصمیم‌گیری سریع و کم‌هزینه علاقه دارید 📚 می‌خواهید یک پروژه واقعی با پایتون و فارسی پیاده‌سازی کنید 🚀 می‌خواهید هزینه و تأخیر سیستم‌های AI خود را کاهش دهید 🎯 به دنبال یک راهنمای عملی برای فاین‌تیون فارسی هستید ----------------------------------------------------- 🎁 یک تمرین برای شما بعد از دیدن این ویدئو، یک سناریوی واقعی از کسب‌وکار خود انتخاب کنید (مثلاً دسته‌بندی ایمیل‌ها یا پیام‌های مشتریان) و با Laya آن را پیاده‌سازی کنید. سپس آستانه اطمینان را تنظیم کنید و نتیجه را با ما به اشتراک بگذارید. 🧠🚀 ----------------------------------------------------- 💬 در کامنت‌ها بنویسید: شما Laya را برای چه سناریویی استفاده می‌کنید؟ دسته‌بندی، تشخیص فیشینگ یا مسیریابی Agent؟ 👍 اگر ویدئو برایتان مفید بود، لایک کنید و برای کسی که در حال ساخت محصول AI است بفرستید. 🔔 کانال را سابسکرایب کنید تا آموزش‌های بعدی درباره هوش مصنوعی، مهندسی Agent و فاین‌تیون را از دست ندهید. 👉 Subscribe:    / @naiemyf   ----------------------------------------------------- 📺 ویدئوهای پیشنهادی: ▶️    • 🚀 درک دنیای AI به زبان ساده! آینده هوش مصن...   ▶️    • 🚀 RAG را از صفر بساز! پیاده‌سازی Retrieval...   ▶️    • 🧠 ساخت AI Agent در پایتون! 🚀 جستجو، خلاصه‌...   ▶️    • پروژه عملی Agentic RAG با LangGraph 🚀 | سا...   ▶️    • Agentic RAG چیست؟ تفاوت آن با RAG سنتی | ن...   ----------------------------------------------------- 🌐 شبکه‌های اجتماعی 📱 تلگرام: https://t.me/nxacademy_ir 📸 اینستاگرام: /nxacademy_ir 🌍 وب‌سایت: https://nxacademy.ir 🔗 تماس در تلگرام: https://t.me/iritman24 #Laya #Jev #AI #Agent #PersianAI #FineTuning #RAG #LLM #Python #NxAcademy #هوش_مصنوعی #برنامه_نویسی #مدل_تصمیم_گیری #فاین_تیون_فارسی #AgentSkills #VibeCoding