Webtagr - ملخصات الأخبار التكنولوجية

خطة OpenAI الطموحة: منصة وظائف تعمل بالذكاء الاصطناعي وبرنامج اعتماد

2025-09-05

ستطلق OpenAI منصة وظائف تعمل بالذكاء الاصطناعي في العام المقبل لربط أصحاب العمل بالمرشحين ذوي المهارات في مجال الذكاء الاصطناعي، بهدف تعزيز اعتماد الذكاء الاصطناعي في الشركات والوكالات الحكومية. كما ستطلق برنامج اعتماد جديد في الأشهر القادمة، لتعليم العمال كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل في العمل. تعمل OpenAI مع العديد من المنظمات في هذا البرنامج، بما في ذلك شركة Walmart Inc.، أكبر شركة خاصة توظف في الولايات المتحدة. وقالت OpenAI إنها تخطط لاعتماد 10 ملايين أمريكي بحلول عام 2030.

(www.bloomberg.com)

الذكاء الاصطناعي منصة الوظائف

هندسة وكيل الذكاء الاصطناعي: الثقة، وليس الدقة

2025-09-05

تتناول هذه المشاركة تحليل هندسة وكلاء الذكاء الاصطناعي، مدعيةً أن تجربة المستخدم تتفوق على الدقة الخام. باستخدام وكيل دعم العملاء كمثال، تصف أربع طبقات هندسية: الذاكرة (الجلسة، العميل، السلوكية، السياقية)، والاتصال (تكامل النظام)، والقدرات (عمق المهارة)، والثقة (نقاط الثقة، وشفافية المنطق، والانتقالات السلسة). يتم مقارنة أربعة مناهج هندسية: وكيل واحد، وموجه + مهارات، ومسارات عمل محددة مسبقًا، والتعاون متعدد الوكلاء. يوصي الكاتب بالبدء بشكل بسيط وإضافة التعقيد فقط عند الضرورة. بشكل غير بديهي، يثق المستخدمون أكثر بالوكلاء عندما يكونون صادقين بشأن حدودهم، وليس عندما يكونون على صواب دائمًا.

(www.productcurious.com)

الذكاء الاصطناعي

RDF: الطبقة المعرفية الطبيعية لأنظمة الذكاء الاصطناعي

2025-09-05

غالباً ما تعاني نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) من مشاكل في الدقة مع بيانات المؤسسات، لكن رسوم المعرفة يمكن أن تضاعف الدقة ثلاث مرات. يستكشف هذا المقال سبب عدم كون إطار وصف الموارد (RDF) مجرد خيار واحد من بين العديد من خيارات تمثيل المعرفة، بل هو النقطة النهائية الطبيعية. تختار العديد من المؤسسات، عند بناء طبقات المعرفة، حلولاً مخصصة في البداية، لكنها لا محالة تعيد بناء الميزات الأساسية لـ RDF، مثل المُعرّفات العالمية وبروتوكولات اتحاد البيانات. يشرح المقال كيف يحل RDF المشاكل الأساسية في تمثيل المعرفة، مثل تحديد الكيانات، ويبين كيف يؤدي استخدام RDF إلى تحسين دقة وكفاءة LLMs.

(bryon.io)

الذكاء الاصطناعي رسم المعرفة

تحديث كبير لتطبيق Le Chat: مُوصِّلات وذاكرة لرفع مستوى مساعدة الذكاء الاصطناعي

2025-09-04

تلقى تطبيق Le Chat من Mistral AI تحديثًا كبيرًا، حيث تم تقديم أكثر من 20 مُوصِّلًا آمنًا وجاهزًا للمؤسسات، تغطي البيانات والإنتاجية والتطوير والأتمتة والتجارة الإلكترونية. يمكن للمستخدمين الآن الوصول إلى أدوات مثل Databricks وSnowflake وGitHub وAsana والتفاعل معها مباشرةً داخل Le Chat. وتتيح ميزة "الذاكرة" الجديدة (إصدار تجريبي) تقديم استجابات مخصصة بناءً على السياق والتفضيلات، مع الحفاظ على التحكم الدقيق في المعلومات الحساسة. تتوفر جميع الميزات في الخطة المجانية.

(mistral.ai)

الذكاء الاصطناعي موصِّلات

المشي العشوائي في 10 أبعاد: تحدي الحدس في الفراغات متعددة الأبعاد

2025-09-04

أصبحت الفيزياء متعددة الأبعاد هي القاعدة في الديناميكيات الحديثة، من الأبعاد العشرة لنظرية الأوتار إلى الأنظمة المعقدة. ومع ذلك، فإن الأبعاد العالية تُظهر "لعنة الأبعاد": يُصبح التصور مستحيلاً، ويُصبح الإفراط في التجهيز مُنتشرًا، ويُصبح الحدس غير كافٍ. تستخدم هذه المقالة مسارًا عشوائيًا في 10 أبعاد لتوضيح خصائص الفراغ متعدد الأبعاد. في الأبعاد العالية، تكون التلال الجبلية أكثر شيوعًا بكثير من القمم، مما يُؤثر بشكل عميق على التطور، وديناميكيات الأنظمة المعقدة، وقوة التعلم الآلي. تستكشف المسارات العشوائية الفراغات متعددة الأبعاد بكفاءة، حتى في المناظر الطبيعية شديدة الوعورة، ويمكنها اجتياز الفراغ بالكامل. وهذا يُساعد على فهم تطور الهياكل المعقدة في الحياة وكيفية تجنب الحد الأدنى المحلي في التعلم العميق.

(galileo-unbound.blog)

الذكاء الاصطناعي الفيزياء متعددة الأبعاد لعنة الأبعاد المشي العشوائي

هل تسرق تقنية الذكاء الاصطناعي وظائف الشباب بالفعل؟ بحث جديد من ستانفورد يشير إلى ذلك

2025-09-04

يستمر الجدل: هل تؤثر تقنية الذكاء الاصطناعي على آفاق عمل الشباب؟ أظهرت الدراسات الأولية تأثيرًا محدودًا، لكن بحثًا جديدًا من جامعة ستانفورد، باستخدام بيانات الرواتب من ADP، يكشف عن انخفاض بنسبة 13٪ في التوظيف للشباب الذين تتراوح أعمارهم بين 22 و 25 عامًا في وظائف معرضة بشدة للذكاء الاصطناعي، مثل تطوير البرمجيات وخدمة العملاء. من خلال التحكم في عوامل مثل كوفيد وتباطؤ التكنولوجيا، تشير الدراسة إلى أن تأثير الذكاء الاصطناعي قد يكون أكثر أهمية مما كان يُعتقد سابقًا، خاصة في المجالات التي تعتمد بشكل كبير على الأتمتة. على العكس من ذلك، زادت فرص العمل في الأدوار التي تعزز الذكاء الاصطناعي. هذا يثير نقاشًا حول تعديلات المناهج الدراسية والمسارات المهنية للطلاب، مع تسليط الضوء على الحاجة إلى مراقبة مستمرة للتأثير في الوقت الفعلي للذكاء الاصطناعي على سوق العمل.

(www.derekthompson.org)

الذكاء الاصطناعي

بناء تقييمات فعّالة لوكلاء الذكاء الاصطناعي: من الاختبارات الشاملة إلى تقييمات N-1

2025-09-04

تتناول هذه المقالة بناء أنظمة تقييم فعّالة لوكلاء الذكاء الاصطناعي. يشدد الكاتب على أن التقييم لا يزال أمرًا بالغ الأهمية، حتى مع تحسن النماذج باستمرار. ينصح بالبدء بتقييمات شاملة (E2E)، وتحديد معايير النجاح وإخراج نتائج بسيطة بنعم/لا لتحديد المشكلات بسرعة، وصقل المطالبات، ومقارنة أداء نماذج مختلفة. بعد ذلك، يمكن استخدام تقييمات "N-1"، التي تحاكي التفاعلات السابقة للمستخدم، لتحديد المشكلات مباشرةً، ولكنها تتطلب الحفاظ على تحديث تفاعلات "N-1". كما يُقترح وضع نقاط تفتيش داخل المطالبات للتحقق من التزام LLM بأنماط المحادثة المطلوبة. وأخيرًا، يلاحظ الكاتب أن الأدوات الخارجية تُبسط الإعداد، لكن لا تزال هناك حاجة إلى تقييمات مخصصة مُصممة خصيصًا لحالة الاستخدام.

(aunhumano.com)

الذكاء الاصطناعي تقييم الوكلاء

تشريح مُحوِّل مُبَسَّط: الكشف عن آلية عمل نماذج اللغات الكبيرة باستخدام 10000 معلمة

2025-09-04

تُقدّم هذه الورقة نموذج مُحوِّل مُبَسَّط بشكل جذري مع ما يقارب 10000 معلمة فقط، مما يوفر نظرة واضحة على آلية عمل نماذج اللغات الكبيرة (LLMs). باستخدام مجموعة بيانات مُصغّرة تركز على العلاقات بين الفواكه والأذواق، يحقق المؤلفون أداءً قويًا بشكل مُفاجئ. تُظهر المُشاهَدات البصرية كيفية عمل مُدخَلات الكلمات وآلية الانتباه. والأهم من ذلك، يُعمّم النموذج بما يتجاوز الحفظ، مُتوقعًا بشكل صحيح "الفلفل الحار" عند مُطالبته بـ "أُحب الحار لذا أُحب"، مُبيِّنًا المبادئ الأساسية لعمل LLMs بطريقة مُيسّرة للغاية.

(rti.github.io)

الذكاء الاصطناعي نموذج المُحوِّل

البيانات، وليس القدرة الحسابية: الاختناق التالي للذكاء الاصطناعي

2025-09-03

لسنوات، أسأنا فهم الدرس المرير؛ الأمر لا يتعلق بالقدرة الحسابية، بل بالبيانات. يتطلب زيادة وحدات معالجة الرسومات زيادة بنسبة 40٪ في البيانات، وإلا فسيكون ذلك مضيعة للموارد. تقترب بيانات الإنترنت من التشبع. يكمن المستقبل في "الكيميائيين" (توليد البيانات عالية المخاطر وعالية العائد) و "المهندسين المعماريين" (تحسين مستمر لهيكل النموذج)، وليس فقط القدرة الحسابية. تحلل المقال إيجابيات وسلبيات ومخاطر كلا المسارين، وتخلص إلى أن حل ندرة البيانات في عام 2025 سيحدد بقاء شركات الذكاء الاصطناعي في عام 2026.

(obviouslywrong.substack.com)

الذكاء الاصطناعي اختناق البيانات هيكل النموذج

دراسة من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا: استخدام ChatGPT يؤدي إلى تدهور معرفي في كتابة المقالات

2025-09-03

تكشف دراسة أجراها معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا أن استخدام ChatGPT لكتابة المقالات يؤدي إلى أضرار معرفية قابلة للقياس. أظهرت فحوصات تخطيط كهربية الدماغ ضعفًا في التواصل العصبي، وتدهورًا في الذاكرة، وانخفاضًا في الشعور بملكية الكتابة لدى الطلاب الذين استخدموا الذكاء الاصطناعي بشكل متكرر. حتى مع المقالات التي حصلت على درجات عالية، كان انخراط الدماغ منخفضًا بشكل ملحوظ. وجدت الدراسة أن نماذج اللغات الكبيرة تسبب انخراطًا منخفضًا في الشبكات الدماغية المهمة، وحتى بعد التوقف عن استخدام الذكاء الاصطناعي، لا تتعافى الوظيفة الإدراكية بالكامل. هذا "التفريغ المعرفي" يؤدي إلى إعاقة طويلة المدى للتعلم والإبداع.

(publichealthpolicyjournal.com)

الذكاء الاصطناعي

دينامو إيه آي: مدير منتج للذكاء الاصطناعي الموثوق – تشكيل مستقبل الذكاء الاصطناعي للمؤسسات

2025-09-03

تبحث دينامو إيه آي، وهي شركة ناشئة سريعة النمو تبني منصة للذكاء الاصطناعي الموثوق به في المؤسسات، عن مدير منتج لديه خبرة تزيد عن عام واحد. يتضمن هذا الدور تحديد وتنفيذ استراتيجية المنتج لحلولها الخاصة بالاختبار الأحمر، والقيود، والمراقبة. ستتعاون مع المؤسسين والمهندسين وعملاء المؤسسات في القطاعات الخاضعة للتنظيم (التمويل، التأمين، إلخ)، لتشكيل خرائط طريق المنتج وتقديم حلول متطورة. إن الشغف بأمان الذكاء الاصطناعي والامتثال أمر أساسي، بالإضافة إلى مهارات اتصال وتعاون متعددة الوظائف قوية.

(www.ycombinator.com)

الذكاء الاصطناعي مدير منتج للذكاء الاصطناعي الذكاء الاصطناعي الموثوق به

HunyuanWorld-Voyager من تنسنت: توليد فيديو ثلاثي الأبعاد متماسك من صورة واحدة

2025-09-03

يقدم فريق الذكاء الاصطناعي في تنسنت HunyuanWorld-Voyager، وهو إطار عمل جديد لانتشار الفيديو ينتج تسلسلات سحابة نقاط ثلاثية الأبعاد متماسكة من صورة واحدة مع مسارات كاميرا محددة من قبل المستخدم. ينتج Voyager مقاطع فيديو ثلاثية الأبعاد متماسكة للمشهد لاستكشاف عوالم افتراضية على طول مسارات مخصصة، كما ينتج فيديو عمق و RGB محاذية لإعادة بناء ثلاثية الأبعاد فعالة. تم تدريبه على أكثر من 100000 مقطع فيديو يجمع بين لقطات من العالم الحقيقي وعمليات عرض اصطناعية من Unreal Engine، ويحقق Voyager نتائج متقدمة في مقياس WorldScore. التعليمات البرمجية والنماذج المدربة مسبقًا متاحة للجمهور.

(github.com)

الذكاء الاصطناعي توليد فيديو ثلاثي الأبعاد انتشار الفيديو

VibeVoice: إطار عمل مفتوح المصدر لتوليد الصوت من النصوص، طويل الأمد ومتعدد المتحدثين

2025-09-03

VibeVoice هو إطار عمل مفتوح المصدر جديد مصمم لتوليد صوت محادثة معبر، طويل الأمد، ومتعدد المتحدثين، مثل البودكاست، من النصوص. يعالج هذا الإطار التحديات في أنظمة تحويل النص إلى كلام (TTS) التقليدية، خاصة فيما يتعلق بالقابليّة للتوسّع، واتساق المتحدثين، وتبادل الأدوار الطبيعي. وتتمثل إحدى الابتكارات الرئيسية في VibeVoice في استخدام مُقسّمات الكلام المستمر (الصوتية والدلالية) التي تعمل بمعدل إطار منخفض للغاية يبلغ 7.5 هرتز. تحافظ هذه المُقسّمات على دقة الصوت بكفاءة مع تعزيز الكفاءة الحسابية بشكل كبير لمعالجة التسلسلات الطويلة. يستخدم VibeVoice إطار عمل انتشار الرمز التالي، مستخدمًا نموذجًا لغويًا كبيرًا (LLM) لفهم سياق النص وتدفق الحوار، ورأس انتشار لتوليد تفاصيل صوتية عالية الدقة. يمكن للنموذج توليد صوت يصل إلى 90 دقيقة مع ما يصل إلى 4 متحدثين مختلفين، متجاوزًا حدود 1-2 متحدثين في العديد من النماذج السابقة.

(microsoft.github.io)

الذكاء الاصطناعي

أكورن: نهج ثوري لإثبات النظريات باستخدام الذكاء الاصطناعي

2025-09-03

يستكشف هذا المقال أكورن، وهو برنامج جديد لإثبات النظريات باستخدام الذكاء الاصطناعي يختلف اختلافًا كبيرًا عن برامج إثبات النظريات التفاعلية التقليدية مثل لين. يستخدم أكورن أسلوب تفاعل محادثة، حيث يقدم المستخدمون جملًا تدريجيًا يقوم النظام بالتحقق منها تلقائيًا. ويعكس هذا عملية إثبات النظريات البشرية بشكل أوثق، مما يلغي الحاجة إلى إعلانات الأنواع المرهقة والبحث عن نظريات محددة مسبقًا. يستخدم أكورن نموذجًا بسيطًا للتعلم الآلي للمساعدة في عملية الإثبات، مشيرًا إلى المواضع التي تحتاج إلى تدخل المستخدم، مما يحسن الكفاءة والفهم. وعلى عكس لين والأنظمة المماثلة، يعطي أكورن الأولوية للحدس والتعبير باللغة الطبيعية، مما يبرز الإمكانات الهائلة للتعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي في إثبات النظريات الرياضية.

(lmao.bearblog.dev)

الذكاء الاصطناعي برنامج إثبات النظريات

نماذج العالم: وهم وواقع الذكاء الاصطناعي العام

2025-09-03

آخر سعي في أبحاث الذكاء الاصطناعي، خاصة في مختبرات الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، هو إنشاء "نموذج عالم" - تمثيل مبسط للبيئة داخل نظام الذكاء الاصطناعي، مثل كرة ثلج حاسوبية. يعتقد خبراء رائدون مثل يان ليكون وديميس هاسابيس ويوشوا بينجيو أن نماذج العالم ضرورية لذكاء اصطناعي ذكي وعلمي وآمن حقًا. ومع ذلك، فإن تفاصيل نماذج العالم محل نقاش: هل هي فطرية أم مكتسبة؟ كيف نكتشف وجودها؟ تتبع المقالة تاريخ هذا المفهوم، وتكشف أن الذكاء الاصطناعي التوليدي الحالي قد لا يعتمد على نماذج عالم كاملة، بل على العديد من القواعد التجريبية غير المترابطة. وعلى الرغم من فعاليتها في المهام المحددة، إلا أنها تفتقر إلى المتانة. وبالتالي، فإن بناء نماذج عالم كاملة لا يزال أمرًا بالغ الأهمية، حيث يعد ب حلول لأوهام الذكاء الاصطناعي، وتحسين التفكير، وزيادة قابلية التفسير، مما يدفع التقدم نحو الذكاء الاصطناعي العام في نهاية المطاف.

(www.quantamagazine.org)

الذكاء الاصطناعي

iNaturalist تتيح الوصول إلى جزء من نماذج رؤية الكمبيوتر الخاصة بها كمصدر مفتوح

2025-09-02

أصدرت iNaturalist مجموعة فرعية من نماذج تعلم الآلة الخاصة بها كمصدر مفتوح، بما في ذلك نماذج "صغيرة" تم تدريبها على ما يقارب 500 تصنيف، بالإضافة إلى ملفات التصنيف ونموذج جغرافي، وهي مناسبة لاختبار الأجهزة وتطبيقات أخرى. تظل نماذج تصنيف الأنواع الكاملة خاصةً بسبب حقوق الملكية الفكرية والسياسات التنظيمية. تشرح هذه المشاركة تعليمات التثبيت والتشغيل لنظام التشغيل MacOS، بما في ذلك تثبيت التبعيات، وإعداد البيئة، واقتراحات تحسين الأداء (بما في ذلك تجميع TensorFlow واستخدام pillow-simd)، وتوفر مقاييس الأداء.

(github.com)

الذكاء الاصطناعي

نماذج اللغات الكبيرة: موسوعات ضاغطة

2025-09-02

نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) تشبه الموسوعات المضغوطة؛ فهي تحتوي على كم هائل من المعلومات، لكن هذه المعلومات مضغوطة، مما يؤدي إلى فقدان البيانات. المفتاح يكمن في التمييز بين الأسئلة التي يمكن لـ LLMs الإجابة عليها بفعالية مقابل تلك التي يؤثر فيها فقدان المعلومات بشكل كبير على الدقة. على سبيل المثال، طلب من LLM إنشاء هيكل مشروع Zephyr بإعدادات محددة هو سؤال "بدون فقدان" يتطلب تفاصيل دقيقة، وهو ما تكافح LLMs معه. الحل هو توفير مثال صحيح، مما يسمح لـ LLM بالعمل على أساس الحقائق الموجودة بدلاً من الاعتماد على تفاصيل قد تكون مفقودة في قاعدة بيانات المعرفة الخاصة بها.

(simonwillison.net)

الذكاء الاصطناعي فقدان المعلومات

CauseNet: رسم بياني ضخم للسببية مُستخرج من الويب

2025-09-02

قام الباحثون ببناء CauseNet، وهي قاعدة بيانات ضخمة تحتوي على أكثر من 11 مليون علاقة سببية. تم استخراجها من مصادر الويب شبه المُنشأة وغير المُنشأة بدقة مُقدرة بنسبة 83٪، وهي عبارة عن رسم بياني للسببية يُمكن استخدامه في مهام مثل الإجابة على الأسئلة السببية والتفكير. يوفر المشروع أيضًا رمزًا لتحميله في Neo4j ومجموعات بيانات تدريب/تقييم لاكتشاف المفاهيم السببية.

(causenet.org)

الذكاء الاصطناعي

ما وراء تحويل النص إلى SQL: بناء محلل بيانات قائم على الذكاء الاصطناعي

2025-09-01

تتناول هذه المقالة التحديات والحلول في بناء محلل بيانات قائم على الذكاء الاصطناعي. يجادل الكاتب بأن تحويل النص البسيط إلى SQL غير كافٍ لأسئلة المستخدمين في العالم الحقيقي، ويتطلب خططًا متعددة الخطوات، وأدوات خارجية (مثل Python)، وسياقًا خارجيًا. قام فريقه ببناء منصة BI توليدية باستخدام طبقة دلالية تعمل على Malloy، وهي لغة نمذجة تحدد منطق العمل بشكل صريح. هذا، بالإضافة إلى نظام متعدد الوكلاء، وتوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)، والاختيار الاستراتيجي للنماذج، يحقق تحليل بيانات عالي الجودة ومنخفض الكمون. تولد المنصة SQL، وتكتب Python للحسابات المعقدة، وتدمج مصادر بيانات خارجية. تُشدد المقالة على هندسة السياق، وتحسين نظام الاسترجاع، واختيار النماذج، بالإضافة إلى مشاركة حلول لأنماط الفشل الشائعة.

(www.pedronasc.com)

الذكاء الاصطناعي محلل بيانات ذكاء اصطناعي طبقة دلالية

نماذج اللغات الكبيرة تُحدث ديمقراطية في إنشاء المُترجمات: من الوصفات إلى سير العمل

2025-09-01

تُقدم هذه المقالة منظورًا جديدًا للمهام اليومية كعمليات تجميع. باستخدام الطهي كمثال، يُشبه الكاتب الوصفات بالبرامج، وعملية الطهي بتنفيذ التجميع. وقد جعل ظهور نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) إنشاء مُترجمات خاصة بمجالات معينة أمرًا سهلًا للغاية، حتى بالنسبة لأولئك الذين ليس لديهم خبرة في البرمجة. باستخدام LLMs، يمكننا تحويل المهام اليومية - روتين التمارين الرياضية، والعمليات التجارية، وحتى إنشاء الموسيقى - إلى بيئات قابلة للبرمجة، مما يزيد من الكفاءة ويُعمق فهمنا للأنظمة اليومية. هذا ليس مجرد ابتكار تقني، بل هو أيضًا تحول في طريقة التفكير، يُوسع مفهوم المُترجمات من التعليمات البرمجية إلى جميع جوانب الحياة.

(gist.github.com)

الذكاء الاصطناعي المترجمات

أوبن إيه آي تضرب بقوة على المحتوى الضار في تشات جي بي تي، مما يثير مخاوف بشأن الخصوصية

2025-09-01

اعترفت شركة أوبن إيه آي بأن روبوت الدردشة الخاص بها، تشات جي بي تي، تسبب في أزمات صحية نفسية لدى المستخدمين، بما في ذلك إيذاء الذات، والهلوسة، وحتى الانتحار. رداً على ذلك، تقوم أوبن إيه آي الآن بفحص رسائل المستخدمين، ورفع المحتوى المثير للقلق إلى مراجعين بشريين، وفي بعض الحالات، الإبلاغ عنه إلى سلطات إنفاذ القانون. هذه الخطوة مثيرة للجدل، حيث توازن بين مخاوف سلامة المستخدم والالتزام السابق لأوبن إيه آي بحماية خصوصية المستخدم، خاصةً في ضوء الدعوى القضائية الجارية مع صحيفة نيويورك تايمز وغيرها من الناشرين. تواجه أوبن إيه آي وضعاً صعباً: معالجة الآثار السلبية لذكائها الاصطناعي مع حماية خصوصية المستخدمين.

(futurism.com)

الذكاء الاصطناعي

بايز، بتات، وأدمغة: مغامرة في نظرية الاحتمالات ونظرية المعلومات

2025-09-01

يستكشف هذا الموقع الاحتمالات ونظرية المعلومات، موضحًا كيف تُلقي الضوء على تعلم الآلة والعالم من حولنا. أحاجٍ شيقة، مثل التنبؤ بالحرف التالي في مقاطع من ويكيبيديا ومقارنة أدائك بالشبكات العصبية، تؤدي إلى استكشافات حول محتوى المعلومات، والاختلاف KL، والإنتروبيا، والإنتروبيا المتقاطعة، وأكثر من ذلك. ستغطي الدورة تقدير الاحتمال الأعظمي، ومبدأ الإنتروبيا الأعظمي، واللوغاريتمات، والصفيف الناعم، والدوال الغاوسية، وإعداد دوال الخسارة، وكشف العلاقات بين خوارزميات الضغط ونماذج اللغة الكبيرة في النهاية. هل أنت مستعد للغوص في جحر الأرنب؟

(bayesbitsbrains.github.io)

الذكاء الاصطناعي

جفاف المحتوى في الذكاء الاصطناعي: الأزمة الوشيكة للذكاء الاصطناعي التوليدي

2025-08-31

يُسبب صعود الذكاء الاصطناعي التوليدي جفافًا في المحتوى سيُخنق في نهاية المطاف شركات الذكاء الاصطناعي نفسها. وتجادل المقالة بأن عمالقة الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT و Google يقومون بسحب المحتوى من مواقع الويب، مما يؤدي إلى انخفاض هائل في حركة المرور على وسائل الإعلام التقليدية ومواقع الشركات. ويُشكل هذا النموذج من "نهب المحتوى"، على الرغم من فوائده على المدى القصير، تهديدًا على المدى الطويل. وإذا توقفت الشركات عن إنتاج محتوى عالي الجودة بسبب نقص الحوافز، فستعاني نماذج الذكاء الاصطناعي من جفاف البيانات، مما يجعل شركات الذكاء الاصطناعي عرضة للخطر. وعلى الرغم من أن اللوائح والقضايا القانونية قد تُقدم حلولًا، إلا أن شركات الذكاء الاصطناعي تبدو غير مدركة لهذا الخطر أو تتجاهله، مما يُفاقم المشكلة وقد يؤدي إلى انفجار فقاعة اقتصادية.

(bradt.ca)

الذكاء الاصطناعي أزمة المحتوى فقاعة اقتصادية

الذكاء الاصطناعي: الخطوة المنطقية التالية في تطور الحوسبة

2025-08-31

من البطاقات المثقبة إلى واجهات المستخدم الرسومية، والآن الذكاء الاصطناعي، كان تاريخ الحوسبة مسيرة ثابتة نحو تفاعل أكثر سهولة بين الإنسان والحاسوب. لا يمثل الذكاء الاصطناعي انحرافًا جذريًا عن هذا المسار، بل هو الخطوة التالية الطبيعية لجعل أجهزة الكمبيوتر أكثر سهولة في الاستخدام وفائدة للبشرية. يسمح للكمبيوترات بفهم أهداف الإنسان والعمل وفقًا لها، بدلاً من مجرد تعليمات واضحة، مما يحول العبء المعرفي من البشر إلى الآلات. هذا يسمح للمستخدمين بالتركيز على ما يريدون تحقيقه، وليس على كيفية توجيه آلة للقيام بذلك. من المرجح أن يشهد المستقبل تفاعلًا بين الإنسان والكمبيوتر كتعاون، مما يمحو الخط الفاصل بين التعليمات وتحديد الأهداف، ويمدّ بدلاً من استبدال الذكاء البشري.

(www.vincirufus.com)

الذكاء الاصطناعي

لماذا أكره "الذكاء الاصطناعي"

2025-08-31

ينتقد الكاتب بشدة أدوات توليد النصوص والصور الشائعة حاليًا، مدعيًا أنها ليست ذكاءً اصطناعيًا حقيقيًا، بل نماذج لغوية ضخمة (LLMs). وهو يهاجم مقارنة الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، سام ألتمان، للبشر بـ "الببغاوات العشوائية"، واصفًا إياها بأنها مهينة لثراء التجربة الإنسانية. كما يبرز الكاتب الضجة المفرطة حول LLMs، وناتجها الباهت وغير الأصيل، ويعبر عن قلقه بشأن الشركات التي تستخدم بيانات المستخدمين دون موافقتهم لتدريب نماذجها. وفي النهاية، يعرب عن قلقه بشأن مستقبل الإنترنت وسوء استخدام الإبداعات الشخصية، داعيًا إلى الاهتمام بالقضايا الأخلاقية والجمالية المتعلقة بـ LLMs.

(ian.mccowan.space)

الذكاء الاصطناعي

استيلاء كلود على البيانات سرا: إدراج المستخدمين افتراضيًا في خط أنابيب التدريب

2025-08-31

غيّر روبوت الدردشة الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي من أنثروبيك، كلود، شروط خدمته بصمت. الآن، تُستخدم محادثات المستخدمين لتدريب النموذج افتراضيًا، ما لم يختار المستخدمون إلغاء الاشتراك بنشاط. تسبب هذا التغيير في غضب المستخدمين والمدافعين عن الخصوصية. وتجادل المقالة في أن هذا يبرز أهمية الإدارة النشطة لخصوصية البيانات عند استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، حيث تحث المستخدمين على التحقق من الإعدادات، وقراءة التحديثات، واتخاذ خيارات واعية بشأن مشاركة البيانات. ويؤكد الكاتب على أن الاعتماد على الإعدادات الافتراضية أمر محفوف بالمخاطر، حيث يمكن أن تتغير دون سابق إنذار. ويؤثر التغيير بشكل غير متناسب على مستخدمي المستهلكين، بينما لا يتأثر عملاء الشركات، مما يكشف عن أولويات نظام الذكاء الاصطناعي القائم على البيانات.

(natesnewsletter.substack.com)

الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي يبسط البرمجة، لكن إدارة المنتج تصبح عنق الزجاجة

2025-08-30

يقول أندرو نغ، أستاذ في جامعة ستانفورد، إن الذكاء الاصطناعي جعل البرمجة أسهل، لكن إدارة المنتج أصبحت الآن العقبة الرئيسية. المهام التي كانت تستغرق ستة مهندسين ثلاثة أشهر يمكن الآن إنجازها في عطلة نهاية الأسبوع. التحدي يكمن في تحديد ما يجب بناؤه. سرعة الذكاء الاصطناعي في إنشاء النماذج الأولية تتطلب اتخاذ قرارات منتج أسرع، مما يدفع الفرق إلى الاعتماد بشكل متزايد على الحدس والتعاطف العميق مع العملاء بدلاً من تحليل البيانات فقط. هذا يثير جدلاً حول دور مديري المنتجات، حيث يجادل البعض بأهميتهم في عصر الذكاء الاصطناعي، بينما يقترح آخرون أنهم غير ضروريين في المراحل المبكرة للشركة.

(www.businessinsider.com)

الذكاء الاصطناعي إدارة المنتج

نحو آلة افتراضية لنموذج الذكاء الاصطناعي: مستقبل آمن وقابل للتشغيل البيني لتطبيقات الذكاء الاصطناعي

2025-08-30

لقد زادت القدرات المتزايدة لأنظمة اللغات الكبيرة (LLMs) وآليات التوسع مثل MCP من تعقيد بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي الآمنة والموثوقة بشكل كبير. يقترح هذا البحث آلة افتراضية لنموذج الذكاء الاصطناعي (MVM)، مشابهة لآلة جافا الافتراضية (JVM)، لتوفير الأمن والعزل وقابلية التوسع والقدرة على النقل لأنماط الذكاء الاصطناعي. تفصل MVM تطوير النموذج عن منطق التكامل، مما يسمح بالتبادل السهل للنماذج وإدراج ضوابط أمان ووصول مدمجة لحماية أمان وخصوصية تطبيقات الذكاء الاصطناعي. تتضمن الفوائد الأخرى تتبع الأداء والموارد بشكل شفاف، وإمكانية وجود مخرجات نموذج قابلة للتحقق. تعد هذه الابتكارات بوعد بمعالجة التحديات المهمة في تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يمهد الطريق لنظام بيئي للذكاء الاصطناعي أكثر أمانًا وموثوقية وكفاءة.

(blog.sigplan.org)

الذكاء الاصطناعي آلة افتراضية للذكاء الاصطناعي أمان النموذج

من الانتباه متعدد الرؤوس إلى الانتباه الكامن: تطور آليات الانتباه

2025-08-30

تتناول هذه المقالة تطور آليات الانتباه في معالجة اللغات الطبيعية، من آلية الانتباه متعدد الرؤوس (MHA) الأولية إلى المتغيرات الأكثر تقدمًا مثل آلية الانتباه متعدد الرؤوس الكامن (MHLA). تزن آلية MHA الكلمات المهمة في السياق من خلال حساب متجهات الاستعلام والمفتاح والقيمة؛ ومع ذلك، فإن تعقيدها الحسابي وذاكرتها ينموان بشكل تربيعي مع طول التسلسل. ولمعالجة ذلك، ظهرت نهج جديدة مثل MHLA، والتي تحسّن سرعة الحساب وقابلية التوسع دون التضحية بالأداء - على سبيل المثال، باستخدام ذاكرة التخزين المؤقت KV للحد من الحسابات المتكررة. تشرح المقالة بوضوح المفاهيم الرئيسية، والمزايا، والقيود لهذه الآليات، وتطبيقاتها في نماذج مثل BERT وRoBERTa وDeepseek.

(vinithavn.medium.com)

الذكاء الاصطناعي

SGLang: تطبيق مفتوح المصدر يُطابق أداء نظام الاستنتاج لنموذج اللغة الكبير DeepSeek

2025-08-29

يتميز نموذج اللغة الكبير DeepSeek، وهو نموذج مفتوح المصدر شهير، بأداء رائع. ومع ذلك، فإن حجمه الضخم وهندسته المعمارية الفريدة (باستخدام الانتباه الكامن متعدد الرؤوس ومزيج الخبراء) يتطلبان نظامًا متطورًا لتقديم خدمة فعالة على نطاق واسع. يوضح هذا المدونة كيفية تحقيقنا لتقارب في الأداء مع نظام استنتاج DeepSeek باستخدام SGLang. تمكنت تنفيذنا، الذي يعمل على 12 عقدة (كل منها مزودة بثمانية وحدات معالجة رسومية H100) في سحابة Atlas، من تحقيق 52300 رمز إدخال في الثانية و22300 رمز إخراج في الثانية لكل عقدة لسلاسل الإدخال التي تحتوي على 2000 رمز. وهذا، حسب علمنا، هو أول تطبيق مفتوح المصدر يُطابق تقريبًا الإنتاجية المبلغ عنها لـ DeepSeek على نطاق واسع، بتكلفة تبلغ خمس تكلفة واجهة برمجة تطبيقات DeepSeek Chat الرسمية.

(lmsys.org)

الذكاء الاصطناعي استنتاج النموذج

Category: الذكاء الاصطناعي