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.
-
إطار عمل MEMOIR: تحرير نماذج اللغات الضخمة مدى الحياة بكفاءة
إطار عمل MEMOIR: تحرير نماذج اللغات الضخمة مدى الحياة بكفاءة يُظهر هذا المقال إطار عمل MEMOIR، وهو حل مبتكر من باحثي المدرسة المتعددة التقنيات في لوزان (EPFL) في سويسرا، مصمم لتحرير نماذج اللغات الضخمة (LLMs) بشكل مستمر وفعال. يتناول MEMOIR تحدي تحديث معرفة نماذج اللغات… قراءة المزيد
-

عقدٌ من التعاون الأكاديمي-الصناعي: إنجازات وتحديات تقنيات المركبات المتطورة
عقد من التعاون الأكاديمي-الصناعي لتعزيز تقنيات المركبات: إنجازات وتحديات الاحتفال بعقد من الإنجازات في السادس من مايو، احتفل اتحاد تقنيات المركبات المتقدمة (AVT) التابع لمعمل أبحاث الشيخوخة في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT AgeLab)، والذي يُعد جزءًا من مركز MIT للنقل واللوجستيات، بمرور عشر سنوات على… قراءة المزيد
-
نماذج MiniCPM4 اللغوية: كفاءة عالية على الأجهزة الطرفية
نماذج MiniCPM4 اللغوية: ثورة في الكفاءة على الأجهزة الطرفية تُعدّ نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) ركيزة أساسية في أنظمة الذكاء الاصطناعي، حيث تُمكّن من مهام متعددة مثل الترجمة الآلية، والمساعدة الافتراضية، والتفكير الآلي من خلال استخدام بنى المحولات (Transformers). ولكن، على الرغم من قدراتها العالية، فإن… قراءة المزيد
-
نموذج Step-Audio-AQAA: ثورة في تفاعل الإنسان مع الحاسوب عبر الصوت
نموذج Step-Audio-AQAA: ثورة في تفاعل الإنسان مع الحاسوب عبر الصوت يُمثّل تطوير نماذج لغة صوتية متقدمة هدفًا رئيسيًا في مجال أنظمة التفاعل الذكي، حيث تسعى هذه النماذج إلى تمكين الحواسيب من الاستجابة للكلام البشري بصوت طبيعي ومعبر. يُوسّع نمذجة الصوت واللغة هذا التصور من خلال… قراءة المزيد
-
نموذج الذكاء الاصطناعي FG2: ثورة في تحديد المواقع الدقيقة للسيارات ذاتية القيادة
نموذج FG2: دقة غير مسبوقة في تحديد المواقع للسيارات ذاتية القيادة في البيئات المحرومة من نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) يُعاني نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) من صعوبات كبيرة في تحديد المواقع بدقة عالية في المناطق الحضرية المكتظة، حيث تعيق ناطحات السحاب إشارات الأقمار الصناعية… قراءة المزيد
-

إطار عمل OThink-R1: التفكير الثنائي لتقليل الحسابات الزائدة في نماذج اللغات الكبيرة
إطار عمل OThink-R1: التفكير الثنائي لتقليل الحسابات الزائدة في نماذج اللغات الكبيرة يُعَدّ استخدام التفكير المتسلسل (Chain-of-Thought) في نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) من العوامل الرئيسية لتحقيق أداء متميز في حلّ المهام المعقدة. لكن، تُظهر هذه النماذج كفاءة منخفضة في التعامل مع المهام البسيطة، حيث تُبذل… قراءة المزيد
-
بناء تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي باستخدام تدفق عمل “التخطيط → الملفات → الكود” في TinyDev
بناء تطبيقات ذكية باستخدام TinyDev: من الفكرة إلى الكود جاهز التنفيذ يقدم هذا البرنامج التعليمي شرحًا لتنفيذ فئة TinyDev، وهي أداة صغيرة وقوية لتوليد كود الذكاء الاصطناعي، تستخدم واجهة برمجة تطبيقات Gemini لتحويل أفكار التطبيقات البسيطة إلى تطبيقات شاملة ومنظمة. صُممت TinyDev للعمل بسلاسة في… قراءة المزيد
-
إعلانٌ مُولّدٌ بالذكاء الاصطناعي يُبهر خلال نهائيات NBA ويُقلّص تكاليف الإنتاج بنسبة 95%
إعلان مُبتكر مُولّد بالذكاء الاصطناعي يُبهر خلال نهائيات NBA ويُقلّص التكاليف بنسبة 95% شهدت نهائيات دوري كرة السلة الأمريكي للمحترفين (NBA) حدثًا استثنائيًا؛ حيث تمّ عرض إعلان تجاري مُولّد بالكامل تقريبًا بواسطة الذكاء الاصطناعي، مما يُمثّل نقلة نوعية في عالم الإعلان. وقد أحدث هذا الإعلان،… قراءة المزيد
-
تعظيم الاتساق الداخلي (ICM): إطار تدريب غير خاضع للإشراف وخالٍ من التصنيف لنماذج اللغات الكبيرة
تعظيم الاتساق الداخلي (ICM): إطار تدريب غير خاضع للإشراف وخالٍ من التصنيف لنماذج اللغات الكبيرة تعتمد أساليب ما بعد التدريب لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs) على الإشراف البشري من خلال الأمثلة أو ملاحظات التفضيل لتحديد السلوكيات المرغوبة. ومع ذلك، يواجه هذا النهج قيودًا كبيرة مع ازدياد… قراءة المزيد
-
نظام التشغيل MemOS: ثورة في إدارة الذاكرة للنماذج اللغوية الضخمة
نظام التشغيل MemOS: ثورة في إدارة الذاكرة للنماذج اللغوية الضخمة تُعتبر النماذج اللغوية الضخمة (LLMs) حجر الزاوية في تحقيق الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، إلا أنها تواجه قيودًا كبيرة في كيفية التعامل مع الذاكرة. تعتمد معظم النماذج اللغوية الضخمة على معرفة ثابتة مخزنة في أوزانها وسياق… قراءة المزيد



