الكاتب: عمر أحمد
-
تحليل محفظة استثمارية متقدمة وذكاء السوق باستخدام OpenBB
تحليل محفظة استثمارية متقدمة وذكاء السوق باستخدام مكتبة OpenBB هذا البرنامج التعليمي يُغطّسُكَ في عمق قدرات OpenBB المتقدمة لإجراء تحليل شامل للمحفظة الاستثمارية وذكاء السوق. سنبدأ ببناء محفظة مُركّزة على قطاع التكنولوجيا، وجلب بيانات السوق التاريخية، وحساب مقاييس الأداء الرئيسية. ثم نستكشف المؤشرات الفنية المتقدمة،… قراءة المزيد
-
الذكاء الاصطناعي والمنافسة: تحديات قانون مكافحة الاحتكار في عصر الخوارزميات
الذكاء الاصطناعي وقوانين مكافحة الاحتكار: التحديات القانونية في الولايات المتحدة والاتحاد الأوروبي يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في الاقتصاديات السوقية، خاصةً فيما يتعلق بخوارزميات التسعير. تُثير هذه الخوارزميات، وخاصةً تلك التي تعتمد على تقنيات التعلم المعزز (Reinforcement Learning)، مخاوف جديدة تتعلق بقوانين مكافحة الاحتكار. ففي حين… قراءة المزيد
-
تحسين استخدام نماذج اللغات الكبيرة مع RouteLLM
تحسين استخدام نماذج اللغات الكبيرة مع RouteLLM: دليل شامل يُعدّ RouteLLM إطارًا مرنًا لتقديم وتقييم مُوجِّهات نماذج اللغات الكبيرة (LLM routers)، مصممًا لتعظيم الأداء مع تقليل التكلفة. يُتيح لك هذا الإطار تحقيق التوازن الأمثل بين جودة الاستجابة وتكلفة استخدام نماذج اللغات الكبيرة، سواء كانت مفتوحة… قراءة المزيد
-

تقليل بيانات تدريب نماذج اللغة الكبيرة بمقدار 10,000 ضعف: ثورة جوجل في تعلم الآلة
تقليل بيانات تدريب نماذج اللغة الكبيرة بمقدار 10,000 ضعف: ثورة جوجل في تعلم الآلة أعلنت جوجل مؤخراً عن طريقة ثورية لضبط نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، مما يقلل من كمية بيانات التدريب المطلوبة بمقدار يصل إلى 10,000 ضعف، مع الحفاظ على جودة النموذج أو حتى تحسينها.… قراءة المزيد
-
أنماط سير العمل الذكية لتطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي في 2025
أنماط سير العمل الذكية لوكلاء الذكاء الاصطناعي: نحو أتمتة ذكية ومتطورة تُعتبر وكلاء الذكاء الاصطناعي في مفترق طرق حاسم. لم يعد مجرد استدعاء نموذج لغوي كافياً لتقديم حلول جاهزة للإنتاج. في عام 2025، تعتمد الأتمتة الذكية على سير عمل ذكية ومنسقة، وهي بلورات تنسيق معيارية… قراءة المزيد
-
وكيل بحث متقدم PaperQA2 مدعوم بـ Gemini من جوجل لتحليل الأبحاث العلمية
وكيل بحث متقدم PaperQA2 مدعوم بـ Gemini من جوجل لتحليل الأبحاث العلمية هذا البرنامج التعليمي يرشدك خطوة بخطوة لبناء وكيل ذكاء اصطناعي متقدم PaperQA2، مدعومًا بنموذج Gemini من جوجل، مصمم خصيصًا لتحليل الأبحاث العلمية. سنقوم بإعداد البيئة في Google Colab/Notebook، وتكوين واجهة برمجة تطبيقات Gemini،… قراءة المزيد
-

هندسة وكلاء الخلط (MoA): ثورة في أداء نماذج اللغات الضخمة
هندسة وكلاء الخلط (MoA): نقلة نوعية في أداء نماذج اللغات الضخمة تُعد هندسة وكلاء الخلط (Mixture-of-Agents – MoA) نهجًا تحوليًا لتعزيز أداء نماذج اللغات الضخمة (LLM)، خاصةً في المهام المعقدة والمتشعبة التي قد تعاني فيها النماذج المفردة من قصور في الدقة أو المنطق أو التخصص… قراءة المزيد
-
وكلاء الذكاء الاصطناعي في 2025: الدليل الشامل
وكلاء الذكاء الاصطناعي في 2025: الدليل الشامل يُعدّ فهم وكلاء الذكاء الاصطناعي أمراً بالغ الأهمية في عالم التكنولوجيا المتسارع. في هذا المقال، سنستعرض أهم الجوانب المتعلقة بهذه التقنية المتطورة، بدءاً من تعريفها وصولاً إلى تطبيقاتها العملية وتحدياتها المستقبلية. ما هو وكيل الذكاء الاصطناعي (تعريف 2025)؟… قراءة المزيد
-

إتقان نماذج اللغات الكبيرة باستخدام MCP-RL و ART: غوص عميق في التقنية
إتقان نماذج اللغات الكبيرة باستخدام MCP-RL و ART: غوص عميق في التقنية يُمثل تمكين نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) من التفاعل بسلاسة مع بيئات العالم الحقيقي الديناميكية آفاقًا جديدة في هندسة الذكاء الاصطناعي. يوفر بروتوكول سياق النموذج (MCP) بوابة موحدة تسمح لـ LLMs بالتفاعل مع أنظمة… قراءة المزيد
-
إتقان وكلاء نماذج اللغات الكبيرة تلقائيًا باستخدام MCP-RL و ART
إتقان وكلاء نماذج اللغات الكبيرة تلقائيًا باستخدام MCP-RL و ART يُمثّل تمكين نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) من التفاعل بسلاسة مع بيئات العالم الحقيقي الديناميكية تحديًا جديدًا في هندسة الذكاء الاصطناعي. يوفر بروتوكول سياق النموذج (MCP) بوابة موحدة تتيح لـ LLMs التواصل مع أنظمة خارجية عشوائية… قراءة المزيد
