المتألق الرقمي
مرحبًا بكم في المتألق الرقمي: مدونتك العربية المتخصصة في عالم الذكاء الاصطناعي، حيث نسبر أغوار هذا المجال الواسع لنقدم لك كل ما هو جديد ومفيد. في “المتألق الرقمي”، نلتزم بتبسيط المفاهيم المعقدة ونشر الأبحاث الحديثة والتطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي بأسلوب شيق ومتاح للجميع.
من خلال مقالاتنا، نهدف إلى إثراء المحتوى العربي بمعلومات قيمة وتحليلات دقيقة تساعدك على فهم التقنيات الرائدة واستكشاف الإمكانيات اللامتناهية للذكاء الاصطناعي. انضم إلينا في رحلة معرفية ممتعة تتخطى حدود الخيال، واستكشف معنا كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يغير عالمنا للأفضل.
-

VibeVoice-1.5B: ثورةٌ جديدة في توليد الصوت الاصطناعي مفتوح المصدر
VibeVoice-1.5B: ثورةٌ جديدة في توليد الصوت الاصطناعي مفتوح المصدر أطلقت مايكروسوفت مؤخراً نموذج VibeVoice-1.5B، وهو نموذج مفتوح المصدر لتقنية تحويل النص إلى كلام (TTS)، يُعيد تعريف حدود هذه التقنية من خلال توفير صوتٍ اصطناعيٍّ معبّرٍ، وطويل الأمد، ومتعدد المتحدثين، مرخص برخصة MIT، وقابل للتطوير، ومرن… قراءة المزيد
-

تقييم الصحة الدماغية في المجال العسكري: تقنيات متقدمة لضمان الجاهزية المعرفية
تقييم الصحة الدماغية في المجال العسكري: تقنيات متقدمة لضمان الجاهزية المعرفية مقدمة: أهمية الجاهزية المعرفية في العمل العسكري تُعرف الجاهزية المعرفية بأنها قدرة الفرد على الاستجابة والتكيف مع التغيرات المحيطة به. يشمل ذلك وظائف مثل الحفاظ على التوازن بعد التعثر، أو اتخاذ القرار الصحيح في… قراءة المزيد
-

نموذج اللغة متعدد الوسائط SEA-LION v4: ثورة في معالجة اللغات في جنوب شرق آسيا
نموذج اللغة متعدد الوسائط SEA-LION v4: ثورة في معالجة اللغات في جنوب شرق آسيا أعلنت AI سنغافورة (AISG) بالتعاون مع جوجل عن إطلاق نموذج اللغة متعدد الوسائط مفتوح المصدر SEA-LION v4، المبني على بنية Gemma 3 (27 مليار معلمة). يُصمم هذا النموذج لدعم لغات جنوب… قراءة المزيد
-
اختلافات وحدات معالجة الرسوميات (GPUs) ووحدات معالجة المصفوفات العصبية (TPUs) في تدريب نماذج المحولات الضخمة: مقارنة شاملة
مقدمة: GPUs مقابل TPUs في تدريب نماذج المحولات الضخمة تُعدّ كل من وحدات معالجة الرسوميات (GPUs) ووحدات معالجة المصفوفات العصبية (TPUs) عناصر أساسية في تسريع عملية تدريب نماذج المحولات الضخمة. إلا أن اختلافات أساسية في بنيتها الأساسية، وأداءها، وتوافقها مع الأنظمة البيئية المختلفة، تؤدي إلى… قراءة المزيد
-

**ذكاء اصطناعي طبي مُحسّن: نظام g-AMIE لإجراء تشخيصات طبية دقيقة وآمنة**
ذكاء اصطناعي طبي مُحسّن: نظام g-AMIE لإجراء تشخيصات طبية دقيقة وآمنة يُمثّل التقدم المُذهل في نماذج اللغات الكبيرة (LLM) ثورةً في مجال الذكاء الاصطناعي الطبي، حيث أصبح بإمكان هذه النماذج إجراء حوارات طبية عالية الجودة، وتقديم تشخيصات تفاضلية، ووضع خطط علاجية في بيئات مُحاكاة. إلا… قراءة المزيد
-
مقارنة نماذج اللغات الكبيرة: استخدام تقنية “الساحة كحكم” لتقييم الأداء
مقارنة أداء نماذج اللغات الكبيرة باستخدام تقنية “الساحة كحكم” تُعدّ نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) من أهمّ التطوّرات في مجال الذكاء الاصطناعي، إلا أنّ تقييم أدائها يُشكّل تحديًا. تُقدّم هذه المقالة شرحًا عمليًا لطريقة مبتكرة لتقييم هذه النماذج، وهي طريقة “الساحة كحكم” (LLM Arena-as-a-Judge). بدلاً من… قراءة المزيد
-
بناء أنظمة تنبؤ متعددة النماذج باستخدام GluonTS: دليل شامل مع بيانات اصطناعية وتقييم مرئي متقدم
بناء أنظمة تنبؤ متعددة النماذج باستخدام GluonTS: دليل شامل مع بيانات اصطناعية وتقييم مرئي متقدم يقدم هذا الدليل الشامل شرحًا عمليًا لاستخدام مكتبة GluonTS للتنبؤ بالمتسلسلات الزمنية، مع التركيز على بناء أنظمة تنبؤ مرنة وقابلة للتطوير. سنتعلم كيفية توليد مجموعات بيانات اصطناعية معقدة، وإعدادها، وتطبيق… قراءة المزيد
-
قواعد البيانات الحديثة: أنواعها، تطبيقاتها، وأبرز الابتكارات لعام 2025
مقدمة: فهم عالم قواعد البيانات في عالمنا الذي يعتمد بشكل كبير على البيانات، تُشكل قواعد البيانات العمود الفقري للتطبيقات الحديثة، بدءًا من تطبيقات الهاتف المحمول ووصولاً إلى أنظمة المؤسسات الضخمة. يُعد فهم أنواع قواعد البيانات المختلفة وتطبيقاتها أمراً بالغ الأهمية لاختيار النظام المناسب للاحتياجات المحددة،… قراءة المزيد
-
إطار عمل اتخاذ قرارات بناء مقابل الشراء للذكاء الاصطناعي المؤسسي في الولايات المتحدة
إطار عمل اتخاذ قرارات بناء مقابل الشراء للذكاء الاصطناعي المؤسسي في الولايات المتحدة (2025) يواجه نواب رئيس الذكاء الاصطناعي في الشركات الأمريكية سؤالاً حاسماً: هل نبني قدرات الذكاء الاصطناعي داخلياً، أم نشتريها من مورد خارجي، أم نجمع بين الحلين؟ لم يعد مجال الذكاء الاصطناعي المؤسسي… قراءة المزيد
-
وكيل ذكاء اصطناعي هيكلي قائم على الرسم البياني مع جيميني: تنفيذ كامل بالشفرة
وكيل ذكاء اصطناعي هيكلي قائم على الرسم البياني مع جيميني: تنفيذ كامل بالشفرة في هذا البرنامج التعليمي، سننفذ وكيل ذكاء اصطناعي متقدم قائم على الرسم البياني باستخدام إطار عمل GraphAgent ونموذج Gemini 1.5 Flash. سنُعرّف رسمًا بيانيًا موجهًا للعُقد، حيث يكون كل عقد مسؤولاً عن… قراءة المزيد


