23171
Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn
با عرض سلام این یک کار بنیادی هستش که در ادامه مقالات متفاوتی در این حوزه خواهیم داد. نفر دوم اگر کسی تمایل داشت اطلاع بده.
@Raminmousa
Article Title:
AReaL: A Large-Scale Asynchronous Reinforcement Learning System for Language Reasoning
PDF Download Link:
https://arxiv.org/pdf/2505.24298v2.pdf
GitHub:
• https://github.com/inclusionai/areal
Datasets:
• MATH
@Machine_learn
Context Engineering Guide
📚 Read
@Machine_learn
TCANet for motor imagery EEG classification
🖥 Github: https://github.com/tliby/unifork
📕 Paper: https://link.springer.com/article/10.1007/s11571-025-10275-5
🔗 Dataset: https://paperswithcode.com/task/brain-computer-interface
@Machine_learn
UniFork: Exploring Modality Alignment for Unified Multimodal Understanding and Generation
🖥 Github: https://github.com/tliby/unifork
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2506.17202v1
🔗 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/gqa
@Machine_learn
Natural Language Processing with PyTorch
#NLP
@Machine_learn
The Cybernetic Teammate: A Field Experiment on Generative AI Reshaping Teamwork and Expertise
tldr: Person with AI ~ Person who talks and works with teammates.
Source: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5188231
@Machine_learn
با عرض سلام حدودا ٦ ماه مقاله ي مروري تحت عنوان
Survey on evaluation metrics for learnin system
رو داريم مي نويسم و تقريبا گام هاي اخر براي سابميت.
نفرات ١ و ٢ رو براي اضافه شدن در نظر گرفتيم.
در مرحله ي اول هفته ديگه arxiv كار فرستاده ميشه. دوستاني كه مايل هستن به ايدي بنده پيام بدن.
@Raminmousa
🧠 Generative AI Project Template
Project
@Machine_learn
Article Title:
Uncertainty Quantification for Language Models: A Suite of Black-Box, White-Box, LLM Judge, and Ensemble Scorers
PDF Download Link:
https://arxiv.org/pdf/2504.19254v2.pdf
GitHub:
• https://github.com/cvs-health/uqlm
Datasets:
• GSM8K
• SVAMP
• PopQA
==================================
@Machine_learn
5 Things You Need to Know About Agentic AI
📚 Guide
@Machine_learn
از ریاضیات تا ماشینلرنینگ و دیپلرنینگ...
🚩 بوتکمپ تخصصی هوشمصنوعی
🟢 دوره فشرده آمادهسازی برای ورود به بازارکار
✨ آموزش تخصصی، کاربردی و تجربه نزدیک به صنعت!
✔️ اساتید مجرب و فعال در حوزه هوشمصنوعی
✔️ کار گروهی و شبکهسازی
✔️ تمرین و پروژه هدفمند
✔️ منتورینگ اختصاصی
❗️ ظرفیت محدود
💳 پرداخت قسطی
➡️ فرم ثبتنام:
🔗 https://quera.org/r/qrlve
MoSiC: Optimal-Transport Motion Trajectory for Dense Self-Supervised Learning
📚 Read
@Machine_learn
Reinforcement Learning Teachers of Test Time Scaling:
📚 Read
@Machine_learn
Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task
📚 Read
@Machine_learn
با عرض سلام نيازمند شخصي هستيم كه بتونه در پروژه MedicalRec به ما كمك كنه.
Git:https://github.com/Ramin1Mousa/MedicalRec
هدف اين پروژه ارائه ي يك ريكامندر در حوزه پزشكي است كه از ترين مجدد شبكه ها جلوگيري كنه. كه منجر به صرف جوي در هزينه و صرف جوي در انرژي مصرفي ميشه.
مجموعه داده ها شامل ٣٠٠٠ مقاله بوده كه كامل طي ٣ ماه جمع اوري شده است.
هزينه مشاركت ٥٠٠$ هستش و اسم به عنوان نفر دوم در نظر گرفته ميشه.
Journal: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
If: 18.6
@Raminmousa
A Beginner’s Guide to AirTable for Data Analysis
📚 Guide
@Machine_learn
با عرض سلام نفرات ٢ تا ٤ قابل اضافه شدن به مقاله زير مي باشد.
Title:Probability latent for Recurrent Neural Networks Basic deficiencies
abstract:
Time series prediction analyzes patterns in past data to predict the future. Traditional machine learning algorithms, despite achieving impressive results, require manual feature selection. Automatic feature selection along with the addition of the time concept in deep recurrent networks has led to more suitable solutions. The selection of feature order in deep recurrent networks leads to the provision of different results due to the use of back-propagation. The problem of selecting feature order is an NP-complete problem. . ..... The proposed approach has an improvement of 0.49 over the reviewed approaches in some benchmarks.
Price:
2:500$
3:400$
4:250$
@Raminmousa
@Machine_learn
@Paper4money
سلام دوستانی که مقالات مرتبط با یادگیری ماشین و یادگیری عمیق دارند و می خوان افرادی در مقالاتشون مشارکت کنند با رعایت برخی شرایط می تونن در کانالهای ما مقالاتشون رو ثبت کنن.
@Raminmousa
@Machine_learn
@paper4money
AI4Research: A Survey of Artificial Intelligence for Scientific Research
📚 Paper
@Machine_learn
Vine Copulas as Differentiable Computational Graphs
🖥 Github: https://github.com/TY-Cheng/torchvinecopulib
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2506.13318v1
🔗 Tasks: https://paperswithcode.com/task/scheduling
@Machine_learn
Helpful Agent Meets Deceptive Judge: Understanding Vulnerabilities in Agentic Workflows
📄 Book
@Machine_learn
Performance Prediction for Large Systems via Text-to-Text Regression
📚 Paper
@Machine_learn
SWE-bench Goes Live
🖥 Github: https://github.com/microsoft/swe-bench-live
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2505.23419v1
🔗 Tasks: https://paperswithcode.com/dataset/humaneval
For more data science resources:
@Machine_learn
با عرض سلام مي خواهيم مقاله اي براي ACM transaction on Ai ارائه بديم موضوع اصلي حول
Recurrent Neural Network Basic defiences
مي باشد.
نيازمند نفر 4ام هستيم كه بتونن در نگارش و كارها و هزينه كار كمكمون كند. هزينه نفرات براي اين كار كه ١٨ بنچ مارك داره از قرار زير:
1: 700$(❌)
2: 500$❌
3: 400$❌
4: 350$ ✅
دوستاني كه مايل هستن مي تونن به ايدي بنده پيام بدن.
@Raminmousa
Google Cloud donates A2A to Linux Foundation
📚 Read
@Machine_learn
BioPars: A Pretrained Biomedical Large Language Model for Persian Biomedical Text Mining
https://arxiv.org/abs/2506.21567
یکی از کارهایی که دوستان زحمت کشیدن.
این کار حدود ۵ ماه طول کشید .
@Machine_learn
با عرض سلام دو موضوع رو می خواهیم به صورت گروهی ادامه بدیم.
- survey on GAN methods for time series data generation
- survey on highlights the advantages of foundation in new learning methods for time series data
این دو مقاله به صورت جلسه ای برگزار میشه و هر هفته ۱.۵ ساعت تدریس رو خواهم داشت برای کسانی که می خوان شرکت کنند. هر مقاله ۶ نفر خواهد داشت و هزینه هر نفر ۲۰۰$ خواهد بود.
دوستانی که اولین مقالشون و یا میخوان داخل این مقالات شرکت کنند به ایدی بنده مراجعه کنند.
@Raminmousa
@Machine_learn
@Paper4money
Awesome Math Books
📚 Books
@Machine_learn
This channels is for Programmers, Coders, Software Engineers.
0️⃣ Python
1️⃣ Data Science
2️⃣ Machine Learning
3️⃣ Data Visualization
4️⃣ Artificial Intelligence
5️⃣ Data Analysis
6️⃣ Statistics
7️⃣ Deep Learning
8️⃣ programming Languages
✅ /channel/addlist/8_rRW2scgfRhOTc0
✅ /channel/Codeprogrammer