الكاتب: عمر أحمد
-
بناء تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي باستخدام تدفق عمل “التخطيط → الملفات → الكود” في TinyDev
بناء تطبيقات ذكية باستخدام TinyDev: من الفكرة إلى الكود جاهز التنفيذ يقدم هذا البرنامج التعليمي شرحًا لتنفيذ فئة TinyDev، وهي أداة صغيرة وقوية لتوليد كود الذكاء الاصطناعي، تستخدم واجهة برمجة تطبيقات Gemini لتحويل أفكار التطبيقات البسيطة إلى تطبيقات شاملة ومنظمة. صُممت TinyDev للعمل بسلاسة في… قراءة المزيد
-
إعلانٌ مُولّدٌ بالذكاء الاصطناعي يُبهر خلال نهائيات NBA ويُقلّص تكاليف الإنتاج بنسبة 95%
إعلان مُبتكر مُولّد بالذكاء الاصطناعي يُبهر خلال نهائيات NBA ويُقلّص التكاليف بنسبة 95% شهدت نهائيات دوري كرة السلة الأمريكي للمحترفين (NBA) حدثًا استثنائيًا؛ حيث تمّ عرض إعلان تجاري مُولّد بالكامل تقريبًا بواسطة الذكاء الاصطناعي، مما يُمثّل نقلة نوعية في عالم الإعلان. وقد أحدث هذا الإعلان،… قراءة المزيد
-
تعظيم الاتساق الداخلي (ICM): إطار تدريب غير خاضع للإشراف وخالٍ من التصنيف لنماذج اللغات الكبيرة
تعظيم الاتساق الداخلي (ICM): إطار تدريب غير خاضع للإشراف وخالٍ من التصنيف لنماذج اللغات الكبيرة تعتمد أساليب ما بعد التدريب لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs) على الإشراف البشري من خلال الأمثلة أو ملاحظات التفضيل لتحديد السلوكيات المرغوبة. ومع ذلك، يواجه هذا النهج قيودًا كبيرة مع ازدياد… قراءة المزيد
-
نظام التشغيل MemOS: ثورة في إدارة الذاكرة للنماذج اللغوية الضخمة
نظام التشغيل MemOS: ثورة في إدارة الذاكرة للنماذج اللغوية الضخمة تُعتبر النماذج اللغوية الضخمة (LLMs) حجر الزاوية في تحقيق الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، إلا أنها تواجه قيودًا كبيرة في كيفية التعامل مع الذاكرة. تعتمد معظم النماذج اللغوية الضخمة على معرفة ثابتة مخزنة في أوزانها وسياق… قراءة المزيد
-
توليد محولات LoRA من النص: ثورة في تكييف نماذج اللغات الكبيرة
توليد محولات LoRA من النص: ثورة في تكييف نماذج اللغات الكبيرة تُعد نماذج المحولات (Transformers) ركيزة أساسية في مجال الذكاء الاصطناعي، خاصةً في مجالات فهم اللغة الطبيعية، والترجمة الآلية، والاستدلال. وقد شهدت نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) تطوراً هائلاً في الحجم والتعقيد، مما مكّنها من إنجاز… قراءة المزيد
-
OpenThoughts: منهجية مُبتكرة لإنشاء بيانات تدريب مُحسّنة لنماذج الاستدلال
OpenThoughts: منهجية مُبتكرة لإنشاء بيانات تدريب مُحسّنة لنماذج الاستدلال يُظهر التقدم المُذهل في نماذج الاستدلال، مثل DeepSeek-R1 و o3، قدرات استثنائية في مجالات الرياضيات والبرمجة والعلوم. ويعتمد هذا التقدم على تقنيات ما بعد التدريب، مثل الضبط الدقيق المُشرف (SFT) وتعلم التعزيز (RL). ومع ذلك، فإن… قراءة المزيد
-
تنفيذ أكواد الذكاء الاصطناعي بأمان باستخدام Daytona SDK: دليل شامل
تنفيذ أكواد الذكاء الاصطناعي بأمان باستخدام Daytona SDK: دليل شامل يقدم هذا الدليل الشامل خطوات عملية للاستفادة من بيئة Daytona الآمنة لتنفيذ أكواد Python غير موثوقة أو مُولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي داخل بيئة Notebook بشكل آمن. سنبدأ بخطوات إنشاء Sandbox أساسية وتنفيذ أكواد بسيطة، ثم… قراءة المزيد
-

نماذج الذكاء الاصطناعي من جوجل: تنبؤات مناخية دقيقة على مستوى المناطق
نماذج الذكاء الاصطناعي من جوجل: ثورة في دقة وتكلفة التنبؤات المناخية الإقليمية تُعدّ نماذج مناخ الأرض أدوات أساسية في التنبؤ بالتغيرات البيئية والتحضير للمستقبل. ومع ذلك، فإنّ احتياجاتها الحاسوبية العالية تجعل من الصعب تشغيلها بدقة كافية لتقديم تنبؤات محلية مفصلة. ففي الوقت الحالي، تقتصر معظم… قراءة المزيد
-
إطار عمل متعدد الوسائط VLM-R³: ثورة في معالجة الصور واللغة
إطار عمل VLM-R³ متعدد الوسائط: إعادة تعريف معالجة المعلومات البصرية واللغوية يُعَدّ تطوير القدرة على التفكير متعدد الوسائط في الآلات خطوةً حاسمةً نحو تقليد العمليات المعرفية البشرية. فبدمج المعلومات البصرية واللغوية، تستطيع هذه الأنظمة أداء مهامّ معقدة تتطلب فهماً بصرياً متقدماً، مثل حلّ المسائل الرياضية… قراءة المزيد
-

نماذج العالم المرئية المتقدمة: ميتا تطلق V-JEPA 2 مفتوحة المصدر
نماذج العالم المرئية المتقدمة: ميتا تطلق V-JEPA 2 مفتوحة المصدر يُسعدنا أن نعلن عن إطلاق ميتا لـ V-JEPA 2، وهو نموذج عالمي مفتوح المصدر وقابل للتطوير مصمم للتعلم من مقاطع الفيديو على نطاق الإنترنت، مما يُمكّن من فهم بصري قوي، والتنبؤ بالحالات المستقبلية، والتخطيط بدون… قراءة المزيد
