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.
-

وكلاء البحث العميق: خارطة طريق منهجية لأنظمة البحث الذاتية القائمة على نماذج اللغات الكبيرة
وكلاء البحث العميق: خارطة طريق منهجية لأنظمة البحث الذاتية القائمة على نماذج اللغات الكبيرة يقدم باحثون من جامعة ليفربول، ومعمل نوح آرك في هواوي، وجامعة أكسفورد، وكلية لندن الجامعية، تقريراً يشرح “وكلاء البحث العميق” (DR agents)، وهو نموذج جديد في مجال البحث الذاتي. تعتمد هذه… قراءة المزيد
-

معالجة النصوص الطويلة جداً: إطار عمل MemAgent القائم على التعلم المعزز
معالجة النصوص الطويلة جداً: إطار عمل MemAgent القائم على التعلم المعزز يُشكل التعامل مع الوثائق الطويلة للغاية تحديًا مستمرًا لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs). حتى مع تقنيات مثل استقراء الطول والانتباه المتناثر، غالبًا ما تعاني النماذج من تدهور الأداء وتكاليف حسابية عالية. للتغلب على هذه المشكلة،… قراءة المزيد
-
دليل شامل لوكلاء الذكاء الاصطناعي: الهندسة المعمارية، الأطر، والتطبيقات العملية (2025)
دليل شامل لوكلاء الذكاء الاصطناعي: الهندسة المعمارية، الأطر، والتطبيقات العملية (2025) ما هو وكيل الذكاء الاصطناعي؟ وكيل الذكاء الاصطناعي هو نظام برمجي مستقل قادر على إدراك بيئته، وتفسير البيانات، والتفكير، وتنفيذ الإجراءات لتحقيق أهداف محددة دون تدخل بشري مباشر. على عكس الأتمتة التقليدية، يدمج وكلاء… قراءة المزيد
-
بناء فريق بحثي متعدد الوكلاء بالذكاء الاصطناعي باستخدام LangGraph و Gemini لتوليد التقارير تلقائيًا
بناء فريق بحثي متعدد الوكلاء بالذكاء الاصطناعي باستخدام LangGraph و Gemini لتوليد التقارير تلقائيًا هذا البرنامج التعليمي يوضح كيفية بناء نظام بحثي متكامل متعدد الوكلاء باستخدام LangGraph وواجهة برمجة التطبيقات Gemini من جوجل. سنستخدم وكلاء متخصصين في أدوار محددة: باحث، محلل، كاتب، ومشرف، كل منهم… قراءة المزيد
-

نموذج لغة كبير بدون مشاركة البيانات: فلِكس أولمو يُثبت إمكانية ذلك
نموذج لغة كبير بدون مشاركة البيانات: فلِكس أولمو يُثبت إمكانية ذلك يُعَد تطوير نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) عمليةً تتطلب تاريخيًا الوصول المركزي إلى مجموعات بيانات واسعة، وكثير منها حساس أو محمي بحقوق الطبع والنشر أو يخضع لقيود في الاستخدام. يُحد هذا القيد بشدة من مشاركة… قراءة المزيد
-
درعLLM: تعزيز أمن نماذج اللغات الكبيرة عبر أنظمة متعددة الوكلاء التكيفية وقت الاستنتاج
درعLLM: تعزيز أمن نماذج اللغات الكبيرة عبر أنظمة متعددة الوكلاء التكيفية وقت الاستنتاج يُشكل ازدياد التهديدات المتجهة نحو نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) تحديًا متزايدًا. فقد أصبحت هذه النماذج هدفًا رئيسيًا لهجمات متطورة سريعًا، بما في ذلك حقن المُطالبات، واختراق القيود، واستخراج البيانات الحساسة. ولذلك، بات… قراءة المزيد
-
وكيل ChatGPT: ثورة الذكاء الاصطناعي في الأتمتة العملية
وكيل ChatGPT: ثورة الذكاء الاصطناعي في الأتمتة العملية في 17 يوليو 2025، أطلقت شركة OpenAI وكيل ChatGPT، محولةً بذلك مساعد المحادثة ChatGPT إلى وكيل ذكاء اصطناعي موحد قادر على تنفيذ مهام معقدة متعددة الخطوات بشكل مستقل، بدءًا من تصفح الويب وحتى تنفيذ الأكواد، وذلك ضمن… قراءة المزيد
-

نمذجة سلوك النفايات النووية تحت الأرض: نحو حلول آمنة وموثوقة
نمذجة سلوك النفايات النووية تحت الأرض: نحو حلول آمنة وموثوقة مقدمة يشهد العالم عودةً ملحوظةً لطاقة النووية، مما يبرز مجدداً أهمية إيجاد حلول آمنة وفعالة للتخلص من النفايات النووية. وتُعد عملية التخلص من هذه النفايات في التشكيلات الجيولوجية العميقة تحت الأرض الحلّ الأمثل على المدى… قراءة المزيد
-
نموذج GLM-4.1V-Thinking: نقلة نوعية في فهم ومعالجة البيانات متعددة الوسائط
نموذج GLM-4.1V-Thinking: فهم ومعالجة متقدمة للبيانات متعددة الوسائط يُعدّ فهم البيانات متعددة الوسائط (النصوص والصور والفيديوهات) تحديًا رئيسيًا في مجال الذكاء الاصطناعي. وتُعتبر نماذج اللغة والرؤية (VLMs) أداةً أساسيةً في تطوير أنظمة ذكية قادرة على فهم محتوى الوسائط المتعددة بشكل دقيق. لكنّ متطلبات هذه النماذج… قراءة المزيد
-

نموذج Canary-Qwen-2.5B من NVIDIA: ثورة في التعرف على الكلام وفهم اللغة الطبيعية
نموذج Canary-Qwen-2.5B: دمجٌ متطورٌ بين التعرف على الكلام والنماذج اللغوية الضخمة أصدرت شركة NVIDIA مؤخراً نموذج Canary-Qwen-2.5B، وهو نموذج هجين ثوري يجمع بين تقنيتي التعرف الآلي على الكلام (ASR) والنماذج اللغوية الضخمة (LLM). وقد تصدّر هذا النموذج قائمة OpenASR على منصة Hugging Face بمعدل خطأ… قراءة المزيد



