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.
-

تحسين محاذاة نماذج اللغات الكبيرة: نهج جديد من ميتا وجامعة نيويورك
تحسين محاذاة نماذج اللغات الكبيرة باستخدام تقنية التعزيز التعلمي شبه المباشر يُعدّ محاذاة نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) مع احتياجات المستخدمين خطوةً بالغة الأهمية لضمان أدائها الأمثل. وتُعتبر تقنيات التعلم المعزز (Reinforcement Learning) أداةً فعّالة لتحقيق هذا الهدف، حيث تُمكّن النماذج من اتخاذ قراراتٍ مُحسّنة بناءً… قراءة المزيد
-
هندسة السياق في الذكاء الاصطناعي: تقنياتها، تطبيقاتها، وأهميتها
هندسة السياق في الذكاء الاصطناعي: تقنياتها، تطبيقاتها، وأهميتها تُعرف هندسة السياق في مجال الذكاء الاصطناعي بأنها العملية المُتعلقة بتصميم، تنظيم، والتلاعب بالسياق المُقدم إلى نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) لتحسين أدائها. بدلاً من ضبط أوزان النموذج أو بنيته، تركز هندسة السياق على المدخلات – بما في… قراءة المزيد
-
بناء أنظمة أسئلة وأجوبة مُعَيارية وقابلة للتصحيح الذاتي باستخدام DSPy
بناء أنظمة أسئلة وأجوبة ذكية وقابلة للتصحيح الذاتي باستخدام DSPy وإطار عمل Gemini يُقدم هذا البرنامج التعليمي شرحًا عمليًا لبناء نظام أسئلة وأجوبة ذكي وقادر على تصحيح نفسه باستخدام إطار عمل DSPy، مدمجًا مع نموذج Gemini 1.5 Flash من جوجل. سنبدأ بتعريف “التوقيعات” المُبنية (Signatures)… قراءة المزيد
-

نموذج الذكاء الاصطناعي Chai-2: ثورة في تصميم الأجسام المضادة
نموذج Chai-2 للذكاء الاصطناعي: تصميم أجسام مضادة دون الحاجة لاختبارات واسعة النطاق يُعلن فريق Chai Discovery عن إطلاق نموذج Chai-2، وهو نموذج ذكاء اصطناعي متعدد الوسائط يُحدث ثورةً في مجال تصميم الأجسام المضادة دون الحاجة لمعرفة مسبقة (De Novo). وقد حقق هذا النموذج معدل نجاح… قراءة المزيد
-

تعزيز المنطق المجرد في نماذج اللغات الكبيرة عبر التعزيز: تقنية AbstRaL
تعزيز المنطق المجرد في نماذج اللغات الكبيرة عبر التعزيز: تقنية AbstRaL تُظهر نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) قدرات استنتاجية مُذهلة، إلا أنها غالباً ما تعاني من ضعف في التعامل مع التغيرات الطفيفة في صياغة الأسئلة أو القيم العددية أو إضافة معلومات غير ذات صلة. يُعرف هذا… قراءة المزيد
-
نموذج تحويل النص إلى كلام بتقنية البث المباشر من كيو تي أي: سرعة فائقة ودقة عالية
نموذج تحويل النص إلى كلام بتقنية البث المباشر من كيو تي أي: سرعة فائقة ودقة عالية أعلنت مختبرات كيو تي أي (Kyutai)، وهي مختبر أبحاث الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر، عن إطلاق نموذج ثوري لتحويل النص إلى كلام (TTS) بتقنية البث المباشر، ويضم ما يقارب ملياري… قراءة المزيد
-

روبوت ذكي يقيس خصائص المواد الجديدة بسرعة فائقة
روبوت ذكي لقياس خصائص المواد شبه الموصلة بسرعة ودقة عالية مقدمة يسعى العلماء جاهدين لاكتشاف مواد شبه موصلة جديدة من شأنها تعزيز كفاءة الخلايا الشمسية والإلكترونيات الأخرى. إلا أن وتيرة الابتكار تعيقها سرعة قياس الباحثين اليدوية لخصائص المواد المهمة. وقد طور باحثون في معهد ماساتشوستس… قراءة المزيد
-

تحسين استنتاج نماذج اللغات الكبيرة: إطار عمل ASTRO
تحسين استنتاج نماذج اللغات الكبيرة: إطار عمل ASTRO لتحقيق قفزات نوعية في الأداء يُشكل تحسين قدرات الاستنتاج في نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) دون إجراء تغييرات على بنيتها المعمارية تحديًا رئيسيًا في تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي وتطبيقاتها. وقد قدم باحثون من Meta AI وجامعة واشنطن إطار… قراءة المزيد
-
دليل شامل لاستخدام OpenAI Codex مع مستودعات GitHub: تطوير مدعوم بالذكاء الاصطناعي بسلاسة
دليل شامل لاستخدام OpenAI Codex مع مستودعات GitHub: تطوير مدعوم بالذكاء الاصطناعي بسلاسة يُعدّ استخدام OpenAI Codex تجربة فريدة تشبه العمل مع مساعد برمجي ذكي. فهو مصمم لتولي المهام الروتينية والشاقة في هندسة البرمجيات، مثل فهم قواعد البيانات الضخمة، وصياغة طلبات السحب (PRs)، والعثور على… قراءة المزيد
-
إطار عمل كروم: ثورة جوجل ديب مايند في بناء نماذج مكافآت متينة وقائمة على السببية لتحسين محاذاة نماذج اللغات الكبيرة
إطار عمل كروم: ثورة في بناء نماذج مكافآت متينة وقائمة على السببية لتحسين محاذاة نماذج اللغات الكبيرة تُعد نماذج المكافآت عنصرًا أساسيًا في محاذاة نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) مع التغذية الراجعة البشرية. ومع ذلك، تواجه هذه النماذج تحديًا رئيسيًا يتمثل في مشكلة “اختراق المكافآت” (Reward… قراءة المزيد



