المتألق الرقمي

بناء محرك استجابة سريعة للأسئلة (RAG) سريع وفعال باستخدام بيانات مجمعة من الويب وتقنية Together AI يقدم هذا الدليل خطوات عملية لبناء محرك استجابة سريعة للأسئلة (RAG) قادر على الإجابة على الأسئلة بدقة وسرعة، مع الاستشهاد بمصادر المعلومات. سنستخدم في هذا المثال تقنية Together AI… قراءة المزيد

تحسين الاستدلال متعدد اللغات في نماذج اللغات الكبيرة: دراسة جديدة تُستخدم نماذج اللغات الكبيرة القائمة على الاستدلال (RLMs) بشكل متزايد لمحاكاة حل المشكلات خطوة بخطوة من خلال توليد سلاسل استدلال طويلة ومنظمة. تقوم هذه النماذج بتحليل الأسئلة المعقدة إلى أجزاء أبسط، وبناء خطوات منطقية للوصول… قراءة المزيد

الذكاء الاصطناعي الوكيل: ثورة في أتمتة الأعمال يقدم هذا المقال، المستوحى من دليل تنفيذي صادر عن شركة برايس ووترهاوس كوبرز (PwC)، نظرة شاملة حول الذكاء الاصطناعي الوكيل (Agentic AI)، والذي يُعتبر نقلة نوعية في مجال أتمتة الأعمال. فهو لا يقتصر على مجرد أتمتة المهام، بل… قراءة المزيد

نموذج Nemotron-Tool-N1: تعزيز قدرات نماذج اللغات الكبيرة على استخدام الأدوات عبر التعلم المعزز أصبح تزويد نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) بأدوات أو وظائف خارجية نهجًا شائعًا، وقد أظهر نتائج ممتازة في مجالات متنوعة. إلا أن الأبحاث السابقة اعتمدت بشكل كبير على توليد كميات ضخمة من بيانات… قراءة المزيد

  بناء روبوت محادثة ذكي باستخدام MCP-Use و Langchain-Groq يُعدّ بناء روبوتات محادثة قادرة على الوصول إلى الأدوات والخدمات الخارجية تحديًا مثيرًا في مجال الذكاء الاصطناعي. في هذا المقال، سنستعرض خطوات بناء روبوت محادثة بسيط ولكنه فعال، يستخدم مكتبة MCP-Use مفتوحة المصدر للوصول إلى أدوات… قراءة المزيد

دمج الاستدلال والتحقق في نماذج اللغات الكبيرة عبر التعلم المعزز بدون دالة القيمة: تقنية RL^V تُظهر نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) قدرات استثنائية في مجال الاستدلال، وذلك بفضل تقنيات التعلم المعزز (RL) التي تعتمد على مكافآت تتعلق بصحة الإجابات. وقد ابتعدت خوارزميات التعلم المعزز الحديثة، مثل… قراءة المزيد