المتألق الرقمي

هل تُحسّن الإجابات الخاطئة المنطق الرياضي؟ دراسة مُفاجئة حول تعلم التعزيز مع نماذج Qwen2.5-Math في معالجة اللغات الطبيعية (NLP)، تُستخدم أساليب تعلم التعزيز، مثل تعلم التعزيز مع التغذية الراجعة البشرية (RLHF)، لتحسين مخرجات النماذج من خلال تحسين الاستجابات بناءً على إشارات التغذية الراجعة. يُوسّع متغير… قراءة المزيد

تحليل شامل لمقاطع فيديو اليوتيوب وتوليد تقارير PDF تفاعلية باستخدام Lyzr يقدم هذا المقال شرحًا تفصيليًا لكيفية استخراج ومعالجة وتحليل نصوص مقاطع فيديو اليوتيوب باستخدام إطار عمل Lyzr القوي المدعوم بالذكاء الاصطناعي. يُسهّل Lyzr، من خلال واجهة دردشة بديهية، عملية تحويل محتوى الفيديو إلى وثائق… قراءة المزيد

منصة ميسترال الجديدة: واجهة برمجة تطبيقات متقدمة لإنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي أطلقت شركة ميسترال مؤخراً واجهة برمجة تطبيقات (API) متطورة لإنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي، مصممة لتسهيل تطوير وكلاء قادرين على تنفيذ مجموعة واسعة من المهام، بما في ذلك تشغيل أكواد بايثون، وتوليد الصور، وإجراء توليد… قراءة المزيد

نموذج باندا: ثورة في التنبؤ بالأنظمة الديناميكية غير الخطية يُعَدّ التنبؤ بسلوك الأنظمة الديناميكية غير الخطية، مثل ديناميكيات الموائع أو نشاط الدماغ، تحديًا كبيرًا نظرًا لحساسيتها العالية للظروف الأولية. فأدنى خطأ في نمذجة هذه الأنظمة قد يؤدي إلى نتائج خاطئة بشكل سريع، مما يحد من… قراءة المزيد

هل تستطيع نماذج اللغات الكبيرة حقًا الحكم بالمنطق؟ نماذج المنطق المكافئة لتوسيع نطاق الحوسبة وقت الاختبار يُعد التعلم المعزز (RL) نهجًا أساسيًا في تدريب نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) بعد التدريب الأولي، حيث يستخدم إشارات الإشراف من التغذية الراجعة البشرية (RLHF) أو المكافآت القابلة للتحقق (RLVR).… قراءة المزيد

إنشاء بيانات اصطناعية واقعية باستخدام مكتبة SDV: دليل خطوة بخطوة تُعاني البيانات الواقعية غالبًا من مشاكل التكلفة، والفوضى، والقيود المفروضة من قواعد الخصوصية. تُقدم البيانات الاصطناعية حلاً لهذه المشاكل، وقد أصبحت تُستخدم على نطاق واسع في العديد من التطبيقات، مثل: نماذج اللغات الكبيرة (LLMs): تدريبها… قراءة المزيد