الوسم: منوعات ذكاء اصطناعي

بروتوكول تفاعل الوكيل-المستخدم (AG-UI): ثورة في تفاعل الإنسان مع الذكاء الاصطناعي يُعَدّ بروتوكول تفاعل الوكيل-المستخدم (AG-UI) نقلة نوعية في عالم الذكاء الاصطناعي، حيث يوفر معيارًا مفتوحًا وبسيطًا وقائمًا على الأحداث لربط وكلاء الذكاء الاصطناعي الخلفية بالتطبيقات الأمامية. يُمكن هذا البروتوكول التفاعل في الوقت الفعلي من… قراءة المزيد

بروتوكول AG-UI: تفاعل سلس بين وكلاء الذكاء الاصطناعي وتطبيقات الواجهة الأمامية شهدت وكلاء الذكاء الاصطناعي تطوراً ملحوظاً في أتمتة المهام الخلفية، مثل تلخيص النصوص، وهجرة البيانات، والجدولة. لكن هذه الوكلاء تعمل عادةً خلف الكواليس، مُستجيبة لسير عمل مُحدد مسبقاً، وتُعيد النتائج دون تفاعل المستخدم. ومع… قراءة المزيد

إطلاق NVIDIA لإطار عمل Audio-SDS: توليد وتفكيك الصوت بتقنية الانتشار دون الحاجة إلى بيانات خاصة يُقدّم هذا المقال شرحًا مفصلاً لإطار عمل Audio-SDS الجديد من NVIDIA، وهو إطار عمل متطور قائم على تقنية انتشار البيانات (Diffusion Models) يُمكّن من توليد الصوت وتفكيكه بدقة عالية بناءً… قراءة المزيد

مقاييس الحجم الفعال للحالة: مؤشر جديد لقياس كفاءة استخدام الذاكرة في نماذج التسلسلات تُعد نماذج التسلسلات في تعلم الآلة أدوات أساسية لمعالجة البيانات ذات البنية الزمنية، مثل اللغات الطبيعية، والبيانات الزمنية، والإشارات. تتبع هذه النماذج التبعيات عبر الخطوات الزمنية، مما يُمكّنها من توليد مخرجات متماسكة… قراءة المزيد

تسريع عملية التعلم النشط لتصنيف الأعراض الطبية باستخدام أدالا وجوجل جيميني هذا البرنامج التعليمي يوضح كيفية الاستفادة من إطار عمل أدالا (Adala) لبناء خط أنابيب مُدوّل للتعلم النشط، مُخصص لتصنيف الأعراض الطبية. سنبدأ بتثبيت أدالا والتحقق من تثبيت التبعيات اللازمة، ثم ندمج جوجل جيميني (Google… قراءة المزيد

دليل برمجي لتمكين ذاكرة mem0 مع روبوت Anthropic Claude: محادثات غنية بالسياق يقدم هذا الدليل الشامل طريقة عملية لإنشاء روبوت محادثة متكامل على منصة Google Colab، مستفيدًا من قدرات نموذج Claude من Anthropic بالإضافة إلى مميزات ذاكرة mem0 لاستدعاء المعلومات بسلاسة. يُمكننا هذا المزيج، الذي… قراءة المزيد

ZeroSearch: ثورة آلية جديدة لتدريب نماذج اللغات الكبيرة بدون الحاجة للبحث الفعلي تُعد نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) ركيزة أساسية في العديد من التطبيقات، بدءًا من البرمجة ووصولاً إلى التدريس الأكاديمي والمساعدين الآليين. ومع ذلك، لا تزال هناك قيود جوهرية في تصميم هذه النماذج، أبرزها اعتمادها… قراءة المزيد

الذكاء الاصطناعي للشركات: معالجة النصوص بكفاءة عالية وتكلفة منخفضة تواجه معالجة اللغات الطبيعية في بيئات الشركات تحديات كبيرة، خاصة مع تزايد اعتماد سير العمل على دمج المعلومات من مصادر متنوعة، بما في ذلك الوثائق الداخلية، ومستودعات التعليمات البرمجية، وتقارير الأبحاث، وتدفقات البيانات في الوقت الفعلي.… قراءة المزيد

صفر مطلق: ثورة جديدة في تدريب نماذج اللغات الكبيرة بدون بيانات خارجية يُمثّل تطوير نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) تحديًا هائلاً في مجال الذكاء الاصطناعي، خاصةً فيما يتعلق بقدرتها على الاستنتاج المنطقي. وقد شهدنا تقدمًا ملحوظًا في هذا المجال بفضل تقنية “التعلم المعزز بالمكافآت القابلة للتحقق”… قراءة المزيد