الكاتب: عمر أحمد

إطار عمل جورو: تعزيز استنتاج نماذج اللغات الكبيرة عبر ستة مجالات يُعدّ تطوير قدرات الاستنتاج المنطقي في نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) هدفًا رئيسيًا في مجال الذكاء الاصطناعي. وقد أظهر التعلم المعزز (Reinforcement Learning – RL) إمكاناتٍ كبيرة في هذا الصدد، خاصةً مع نماذج متقدمة مثل… قراءة المزيد

جمّعة 3n: ثورة الذكاء الاصطناعي على الأجهزة الطرفية أعلنت جوجل مؤخراً عن إطلاق نموذج جمّعة 3n، إضافة جديدة لعائلتها من النماذج المفتوحة المصدر، مصمم خصيصاً لإتاحة قدرات الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط على الأجهزة الطرفية. بفضل تصميمه المبتكر الذي يضع الأجهزة المحمولة في المقدمة، يستطيع جمّعة… قراءة المزيد

ميركوري: ثورة في توليد الأكواد البرمجية بسرعة فائقة قدم مختبر Inception Labs نموذجًا لغويًا ضخمًا جديدًا قائمًا على تقنية الانتشار (Diffusion) يُدعى “ميركوري” (Mercury)، مصمم خصيصًا لتوليد الأكواد البرمجية بسرعة فائقة. يُعدّ ميركوري نقلة نوعية في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي، متجاوزًا قيود نماذج اللغة التقليدية.… قراءة المزيد

ألفا جينوم: نموذج عميق للتعلم يغيّر فهمنا للجينوم أعلنت جوجل ديب مايند مؤخراً عن إطلاق ألفا جينوم (AlphaGenome)، وهو إطار عمل جديد قائم على تقنيات التعلم العميق مصمم للتنبؤ بالآثار التنظيمية للاختلافات في تسلسل الحمض النووي عبر مجموعة واسعة من النماذج البيولوجية. يمتاز ألفا جينوم… قراءة المزيد

مخاطر الخصوصية في تتبع استنتاجات نماذج اللغات الكبيرة: دراسة جديدة تُعدّ نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) وخاصةً تلك المُستخدمة كمساعدين شخصيين، مصدر قلق متزايد فيما يتعلق بخصوصية البيانات الحساسة للمستخدمين. فهذه النماذج، وبالأخص نماذج الاستدلال الكبيرة (LRMs)، تعمل عبر عمليات غير مُهيكلة وغير شفافة، مما يُصعّب… قراءة المزيد

مجموعة بيانات MIRIAD: ثورة في دقة نماذج اللغات الكبيرة في المجال الطبي تُعَد نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) بمثابة ثورة مُحتملة في مجال الرعاية الصحية، حيث تُمكّن من تقديم دعم ذكي لاتخاذ القرارات، بالإضافة إلى توفير مساعدين محادثة قابلين للتكيف. إلا أن التحدي الرئيسي يكمن في… قراءة المزيد