الوسم: منوعات ذكاء اصطناعي

تحسين أداء نماذج اللغات الكبيرة: تقنية توفير الذاكرة الديناميكية من NVIDIA مع تزايد الطلب على المهام التي تتطلب قدرات استنتاجية عالية، أصبح من المتوقع أن تُنتج نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) متواليات أطول أو سلاسل استنتاجية متوازية. ومع ذلك، فإن أداء الاستنتاج يقتصر بشدة على مساحة… قراءة المزيد

قياس سعة الذاكرة في نماذج اللغات: إطار عمل جديد من ميتا يحدد السعة على مستوى البيت يُثير سلوك نماذج اللغات الحديثة في حفظ البيانات تساؤلاتٍ جوهرية حول آلية عملها. فمع نماذج ضخمة مثل المحوّلات التي تحتوي على 8 مليارات بارامتر مُدرّبة على 15 تريليون رمز،… قراءة المزيد

إيثير0: ثورة في مجال التفكير الكيميائي بفضل التعلم المعزز يُعدّ تطوير نماذج اللغات الضخمة (LLMs) خطوةً هائلةً في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث تُعزز دقة هذه النماذج بشكل أساسي من خلال زيادة بيانات التدريب والموارد الحاسوبية. ومع ذلك، ومع محدودية البيانات المتاحة، تحول الاهتمام نحو أساليب… قراءة المزيد

إطار عمل LlamaRL من ميتا: تعزيز تدريب نماذج اللغات الضخمة عبر التعلم المعزز بكفاءة عالية يُعدّ التعلم المعزز أداةً قويةً لضبط نماذج اللغات الضخمة (LLMs) لتحسين أدائها وجعلها أكثر ذكاءً. فهذه النماذج قادرة بالفعل على تنفيذ مجموعة واسعة من المهام، بدءًا من تلخيص النصوص إلى… قراءة المزيد

أدوات “البرمجة بالحدس”: ثورة الذكاء الاصطناعي في تطوير البرمجيات لعام 2025 مع إعادة تعريف تطوير البرمجيات القائم على الذكاء الاصطناعي لكيفية بناء البرامج، برزت “البرمجة بالحدس” (Vibe Coding) كنهج ثوري يسمح للمطورين ببساطة بتحديد ما يريدونه، بينما يقوم وكيل ذكاء اصطناعي ببنائه. وقد صاغ أندريه… قراءة المزيد

تحليل بيانات نصية باستخدام نموذج جوجل جيميني و مكتبة باندا: دليل عملي شامل هذا الدليل يوضح كيفية الاستفادة من قوة نماذج جوجل جيميني جنبًا إلى جنب مع مرونة مكتبة باندا في بايثون لتحليل البيانات. سنقوم بإجراء تحليلات بيانات مباشرة ومتقدمة على مجموعة بيانات تيتانيك الشهيرة،… قراءة المزيد

من النص إلى الفعل: كيف تعيد وكلاء الذكاء الاصطناعي المعززين بالأدوات تعريف نماذج اللغات بالاستدلال والذاكرة والاستقلالية تُظهر نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) قدرات مذهلة في توليد نصوص متماسكة، إلا أنها كانت تعاني من صعوبة في أداء المهام التي تتطلب عمليات دقيقة، مثل الحسابات الرياضية أو… قراءة المزيد

VeBrain: إطار عمل متعدد الوسائط للذكاء الاصطناعي يُمكّن الروبوتات من التفكير البصري والتحكم في العالم الحقيقي يُعَدّ دمج قدرات الإدراك والفعل في مجال الروبوتات تحديًا رئيسيًا. تُظهر نماذج اللغات الكبيرة متعددة الوسائط (MLLMs) وعدًا كبيرًا في تمكين الآلات، مثل الأذرع الروبوتية والروبوتات ذات الأرجل، من… قراءة المزيد