الوسم: منوعات ذكاء اصطناعي
-
تقنية RAG الذكية: استخداماتها وأفضل أدواتها لعام 2025
تقنية استرجاع المعلومات المعززة بالذكاء الاصطناعي (RAG) الذكية: تعريف شامل تُعرف تقنية استرجاع المعلومات المعززة بالذكاء الاصطناعي (RAG) الذكية بأنها تجمع بين نقاط القوة في تقنية RAG التقليدية – حيث تسترجع نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) المعلومات وتُدعم نواتجها بسياق خارجي – وبين عملية صنع القرار… قراءة المزيد
-
DeepConf: ثورة جديدة في استنتاج نماذج اللغة الكبيرة
DeepConf: ثورة جديدة في استنتاج نماذج اللغة الكبيرة تُعَدّ نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) نقلة نوعية في مجال الاستنتاج الاصطناعي، حيث ساهمت تقنيات التفكير الموازي والاتساق الذاتي في تحقيق تقدم ملحوظ. ومع ذلك، تواجه هذه التقنيات تنازلاً أساسياً: فزيادة عدد مسارات الاستنتاج يُحسّن الدقة، لكن على… قراءة المزيد
-
بروتوكول سياق النموذج (MCP): هل هو HTTP الجديد للذكاء الاصطناعي؟
بروتوكول سياق النموذج (MCP): هل هو HTTP الجديد للذكاء الاصطناعي؟ يُعدّ بروتوكول سياق النموذج (MCP) نقلة نوعية في عالم تفاعل أنظمة الذكاء الاصطناعي، حيث يهدف إلى توفير نفس الوظيفة التي قام بها بروتوكول HTTP للويب، لكن هذه المرة للوكلاء ومساعدي الذكاء الاصطناعي. إذا كنت تعمل… قراءة المزيد
-
نموذج اللغة الانحدارية الجديد من جوجل: ثورة في التنبؤ بأداء الأنظمة الصناعية
نموذج اللغة الانحدارية الجديد من جوجل: ثورة في التنبؤ بأداء الأنظمة الصناعية يُقدّم هذا المقال شرحًا تفصيليًا لنموذج اللغة الانحدارية (RLM) الجديد من جوجل، والذي يُحدث ثورة في طريقة التنبؤ بأداء الأنظمة الصناعية المعقدة. يُتيح هذا النموذج القائم على نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) التنبؤ بدقة… قراءة المزيد
-
وكيل ذكاء اصطناعي متقدم باستخدام Semantic Kernel و Gemini: دليل عملي
وكيل ذكاء اصطناعي متقدم باستخدام Semantic Kernel و Gemini: دليل عملي في هذا البرنامج التعليمي، سنقوم ببناء وكيل ذكاء اصطناعي متقدم باستخدام مكتبة Semantic Kernel بالاقتران مع نموذج Gemini المجاني من جوجل، وسنفعل ذلك بسلاسة على منصة Google Colab. سنبدأ بتوصيل مكونات Semantic Kernel كأدوات،… قراءة المزيد
-
نماذج Jet-Nemotron اللغوية: سرعة فائقة وتكلفة منخفضة في الاستدلال
نماذج Jet-Nemotron: ثورة في كفاءة نماذج اللغات الكبيرة أحدث باحثو NVIDIA نقلة نوعية في مجال كفاءة الاستدلال في نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، وذلك بإطلاقهم عائلة نماذج Jet-Nemotron (2 مليار و 4 مليار معلمة). تتميز هذه النماذج بقدرتها على تحقيق سرعة إنتاج النصوص أعلى بـ 53.6… قراءة المزيد
-
جيميني 2.5 فلاش إيمج: ثورة جوجل في تعديل الصور بتقنية الذكاء الاصطناعي
جيميني 2.5 فلاش إيمج: ثورة جوجل في تعديل الصور بتقنية الذكاء الاصطناعي قدمَت جوجل مؤخراً نموذجها الجديد لتوليد وتعديل الصور، جيميني 2.5 فلاش إيمج، والذي يُعدّ نقلة نوعية في عالم الذكاء الاصطناعي. يتميز هذا النموذج بقدرته على توليد وتعديل الصور بدقة عالية وسرعة فائقة، وذلك… قراءة المزيد
-
أمن التعلم الآلي في عمليات DevOps (MLSecOps): دليل شامل لأدوات عام 2025
أمن التعلم الآلي في عمليات DevOps (MLSecOps): دليل شامل لأدوات عام 2025 يُحدث التعلم الآلي (ML) ثورة في مختلف الصناعات، مدعماً الابتكار في مجالات متنوعة مثل الخدمات المالية، والرعاية الصحية، والأنظمة الذاتية، والتجارة الإلكترونية. ومع ذلك، ومع قيام المؤسسات بتشغيل نماذج التعلم الآلي على نطاق… قراءة المزيد
-
تسريع استنتاج نماذج اللغات الضخمة بخمسة أضعاف: حلٌّ مبتكرٌ يتغلب على التشاؤم
تسريع استنتاج نماذج اللغات الضخمة بخمسة أضعاف: حلٌّ مبتكرٌ يتغلب على التشاؤم في عالم الذكاء الاصطناعي سريع التطور، تُشغّل نماذج اللغات الضخمة (LLMs) مثل GPT-4 و Llama كل شيء، بدءًا من روبوتات الدردشة ووصولاً إلى مساعدي البرمجة. لكن هناك سرًّا مُخبّأ: قد يكون استنتاج نموذج… قراءة المزيد
-
بناء خط أنابيب تعلم آلي موثوق به من طرف إلى طرف باستخدام MLE-Agent و Ollama محلياً
بناء خط أنابيب تعلّم آلي موثوق به محلياً باستخدام MLE-Agent و Ollama يُقدم هذا البرنامج التعليمي طريقةً لدمج MLE-Agent مع Ollama لإنشاء سير عمل تعلّم آلي محلي بالكامل، وخالٍ من واجهات برمجة التطبيقات الخارجية (APIs). سنقوم بإعداد بيئة قابلة للتكرار في Google Colab، وتوليد مجموعة… قراءة المزيد