الوسم: منوعات ذكاء اصطناعي
-
وكيل بحث متقدم PaperQA2 مدعوم بـ Gemini من جوجل لتحليل الأبحاث العلمية
وكيل بحث متقدم PaperQA2 مدعوم بـ Gemini من جوجل لتحليل الأبحاث العلمية هذا البرنامج التعليمي يرشدك خطوة بخطوة لبناء وكيل ذكاء اصطناعي متقدم PaperQA2، مدعومًا بنموذج Gemini من جوجل، مصمم خصيصًا لتحليل الأبحاث العلمية. سنقوم بإعداد البيئة في Google Colab/Notebook، وتكوين واجهة برمجة تطبيقات Gemini،… قراءة المزيد
-

هندسة وكلاء الخلط (MoA): ثورة في أداء نماذج اللغات الضخمة
هندسة وكلاء الخلط (MoA): نقلة نوعية في أداء نماذج اللغات الضخمة تُعد هندسة وكلاء الخلط (Mixture-of-Agents – MoA) نهجًا تحوليًا لتعزيز أداء نماذج اللغات الضخمة (LLM)، خاصةً في المهام المعقدة والمتشعبة التي قد تعاني فيها النماذج المفردة من قصور في الدقة أو المنطق أو التخصص… قراءة المزيد
-
وكلاء الذكاء الاصطناعي في 2025: الدليل الشامل
وكلاء الذكاء الاصطناعي في 2025: الدليل الشامل يُعدّ فهم وكلاء الذكاء الاصطناعي أمراً بالغ الأهمية في عالم التكنولوجيا المتسارع. في هذا المقال، سنستعرض أهم الجوانب المتعلقة بهذه التقنية المتطورة، بدءاً من تعريفها وصولاً إلى تطبيقاتها العملية وتحدياتها المستقبلية. ما هو وكيل الذكاء الاصطناعي (تعريف 2025)؟… قراءة المزيد
-

إتقان نماذج اللغات الكبيرة باستخدام MCP-RL و ART: غوص عميق في التقنية
إتقان نماذج اللغات الكبيرة باستخدام MCP-RL و ART: غوص عميق في التقنية يُمثل تمكين نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) من التفاعل بسلاسة مع بيئات العالم الحقيقي الديناميكية آفاقًا جديدة في هندسة الذكاء الاصطناعي. يوفر بروتوكول سياق النموذج (MCP) بوابة موحدة تسمح لـ LLMs بالتفاعل مع أنظمة… قراءة المزيد
-
إتقان وكلاء نماذج اللغات الكبيرة تلقائيًا باستخدام MCP-RL و ART
إتقان وكلاء نماذج اللغات الكبيرة تلقائيًا باستخدام MCP-RL و ART يُمثّل تمكين نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) من التفاعل بسلاسة مع بيئات العالم الحقيقي الديناميكية تحديًا جديدًا في هندسة الذكاء الاصطناعي. يوفر بروتوكول سياق النموذج (MCP) بوابة موحدة تتيح لـ LLMs التواصل مع أنظمة خارجية عشوائية… قراءة المزيد
-

نماذج لغة “كوين” من علي بابا: ثورةٌ في عالم النماذج اللغوية الصغيرة
نماذج لغة “كوين” من علي بابا: ثورةٌ في عالم النماذج اللغوية الصغيرة قدم فريق “كوين” التابع لشركة علي بابا نموذجين لغويين صغيرين قويين: Qwen3-4B-Instruct-2507 و Qwen3-4B-Thinking-2507. على الرغم من احتوائهما على 4 مليارات بارامتر فقط، إلا أنهما يقدمان قدرات استثنائية في المهام العامة والمتخصصة، مع… قراءة المزيد
-
دليل المطور لقدرات نموذج GPT-5 من OpenAI
دليل المطور لقدرات نموذج GPT-5 من OpenAI يقدم هذا المقال شرحًا مفصلًا لقدرات نموذج GPT-5 الجديد من OpenAI، والذي يُعدّ نقلة نوعية في مجال معالجة اللغة الطبيعية. سنتناول في هذا الدليل أهم الميزات الجديدة، وكيفية استخدامها عمليًا، مع أمثلة برمجية توضيحية. تثبيت المكتبات والحصول على… قراءة المزيد
-
بناء نظام بحث متعدد الوكلاء باستخدام وكلاء OpenAI: دليل شامل
بناء نظام بحث متعدد الوكلاء باستخدام وكلاء OpenAI: دليل شامل يُقدم هذا الدليل الشامل طريقة عملية لبناء نظام بحث متعدد الوكلاء باستخدام وكلاء OpenAI، مع التركيز على استخدام أدوات الوظائف، وتسليم المهام بين الوكلاء، وذاكرة الجلسة. سنبدأ من الصفر، ونشرح كل خطوة بالتفصيل، مع توفير… قراءة المزيد
-
Meta CLIP 2: ثورة في معالجة اللغات والصور متعددة اللغات
Meta CLIP 2: ثورة في معالجة اللغات والصور متعددة اللغات تُعد تقنية التدريب المسبق التبايني للغة والصورة (CLIP) ركيزة أساسية في نماذج الرؤية متعددة الوسائط الحديثة، حيث تُمكّن تطبيقات مثل تصنيف الصور بدون بيانات تدريبية (Zero-shot) وتعمل كمشفرات بصرية في نماذج اللغات الكبيرة متعددة الوسائط… قراءة المزيد
-

CoAct-1: نظام متعدد الوكلاء ثوري يجمع بين التحكم القائم على واجهة المستخدم الرسومية والتنفيذ البرمجي المباشر
CoAct-1: نظام متعدد الوكلاء ثوري يجمع بين واجهة المستخدم الرسومية والتنفيذ البرمجي المباشر يُقدم باحثون من جامعة جنوب كاليفورنيا، وسيلزفورس للذكاء الاصطناعي، وجامعة واشنطن، نظام CoAct-1، وهو نظام متعدد الوكلاء يستخدم الحاسوب (CUA) رائد يُمثل قفزة نوعية في تشغيل الحاسوب بشكل ذاتي. من خلال رفع… قراءة المزيد
