الكاتب: عمر أحمد

إدارة الذاكرة الذكية في نماذج اللغات الكبيرة: إطار عمل Memory-R1 تُعتبر نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) ركيزةً أساسيةً في العديد من الإنجازات الحديثة في مجال الذكاء الاصطناعي، بدءًا من روبوتات المحادثة ومساعدي البرمجة ووصولاً إلى الإجابة على الأسئلة والكتابة الإبداعية. مع ذلك، تعاني هذه النماذج من… قراءة المزيد

نماذج هرمس 4: ثورةٌ في معالجة اللغة الطبيعية بالذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر أعلنت شركة Nous Research مؤخراً عن إطلاق عائلة نماذج هرمس 4 (Hermes 4)، وهي مجموعة من نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة الوزن (Open-Weight) ذات قدرات استنتاجية متقدمة. تتوافر هذه النماذج بثلاثة أحجام مختلفة، 14… قراءة المزيد

تقنية استرجاع المعلومات المعززة بالذكاء الاصطناعي (RAG) الذكية: تعريف شامل تُعرف تقنية استرجاع المعلومات المعززة بالذكاء الاصطناعي (RAG) الذكية بأنها تجمع بين نقاط القوة في تقنية RAG التقليدية – حيث تسترجع نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) المعلومات وتُدعم نواتجها بسياق خارجي – وبين عملية صنع القرار… قراءة المزيد

DeepConf: ثورة جديدة في استنتاج نماذج اللغة الكبيرة تُعَدّ نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) نقلة نوعية في مجال الاستنتاج الاصطناعي، حيث ساهمت تقنيات التفكير الموازي والاتساق الذاتي في تحقيق تقدم ملحوظ. ومع ذلك، تواجه هذه التقنيات تنازلاً أساسياً: فزيادة عدد مسارات الاستنتاج يُحسّن الدقة، لكن على… قراءة المزيد

نموذج اللغة الانحدارية الجديد من جوجل: ثورة في التنبؤ بأداء الأنظمة الصناعية يُقدّم هذا المقال شرحًا تفصيليًا لنموذج اللغة الانحدارية (RLM) الجديد من جوجل، والذي يُحدث ثورة في طريقة التنبؤ بأداء الأنظمة الصناعية المعقدة. يُتيح هذا النموذج القائم على نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) التنبؤ بدقة… قراءة المزيد