المشاركات حسب الفئة

["llmops"]

استخدام الرموز ينفجر والإنفاق على الذكاء الاصطناعي يتراجع للنصف: استراتيجية الإعدادات الافتراضية الأفضل لدى Coinbase

وصفة الرئيس التنفيذي لـ Coinbase بريان أرمسترونغ للتحكم في كلفة الذكاء الاصطناعي لم تكن حدود الاستخدام ولا تنبيهات الإنفاق، بل إعدادات افتراضية أفضل وتوجيه و...

الضبط الدقيق للنماذج اللغوية الكبيرة داخليًا دون تصدير بيانات المرضى - بنية الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية والعلوم الحيوية في المنشآت المحلية

سير عمل متكامل يتيح للمؤسسات الصحية ضبط النماذج اللغوية الكبيرة المتخصصة في المجال وخدمتها على مجموعات GPU داخلية دون إرسال بيانات المرضى إلى سحابة خارجية. ي...

맨 위로 이동 ↑

["research"]

أبرز أوراق الذكاء الاصطناعي هذا الأسبوع (6/28-7/5): التعلم المعزز بالتغذية الراجعة الميتامعرفية، الذاكرة كمهارة، وأنماط خوادم MCP

من نشرة dair.ai الأسبوعية لأوراق الذكاء الاصطناعي، نتعمق في قراءة ثلاث أوراق بحثية من منظور ThakiCloud. RLMF الذي يتفوق على التعلم المعزز القياسي بنسبة تصل إ...

الحروف التي لا يقرأها نموذج الإشراف: عدم تناظر المُجزِّئ اللغوي (Tokenizer) وقنواته الخفية في ضبط الذكاء الاصطناعي

يقوم خط الدفاع الأساسي في ضبط الذكاء الاصطناعي (AI control)، القائل بأن النموذج القوي غير الموثوق يمكن ضبطه عبر نموذج إشراف أضعف موثوق به، على افتراض أن نموذ...

NVIDIA ASPIRE: روبوتات تحوّل الفشل إلى مهارات

تتخلّص الروبوتات من محاولاتها وأخطائها في كل مرة تحلّ فيها مهمة، ثم تتعثّر من الصفر في المهمة التالية. نظام ASPIRE من NVIDIA نظام تعلّم مستمر يكتب فيه نموذج ...

맨 위로 이동 ↑

["tutorials"]

맨 위로 이동 ↑

["agentops"]

التوجيه نحو النموذج الفائز في كل مهمة: قياس حقيقي لخفض تكلفة أتمتة الوكلاء 44 مرة باستخدام النماذج مفتوحة الأوزان

معظم أعباء عمل أتمتة الوكلاء لا تتطلب استدلالاً عالياً بقدر ما تتطلب استدعاء أدوات وتنفيذ خطوط أنابيب. نجحنا في تحويل طلبات تشغيل حقيقية إلى استدعاءات أدوات ...

حوكمة الذكاء الاصطناعي وأتمتة التدقيق في القطاع المالي: الامتثال التنظيمي والتحكم في الوكلاء المستقلين

دراسة حالة افتراضية تستعرض كيف يمكن للبنوك وشركات الأوراق المالية وشركات التأمين استيفاء متطلبات تخزين البيانات محليًا وسجلات التدقيق والرقابة الداخلية عند ن...

맨 위로 이동 ↑

["dev"]

دليل بناء الذكاء الاصطناعي السيادي للقطاع العام المعزول: بنية مرجعية لنماذج اللغة الكبيرة على البيئات المحلية

دليل للمؤسسات الحكومية والقطاع العام التي لا تستطيع استخدام الخدمات السحابية الخارجية لتشغيل نماذج اللغة الكبيرة بأمان على البنية التحتية لوحدات معالجة الرسو...

الهندسة الحقيقية وراء ‘الذكاء الاصطناعي الذي يعمل أثناء نومك’: تحليل معمّق لسير العمل الديناميكي والعوامل المتوازية في Opus 4.8

مقالة على منصة X بعنوان ‘40 سير عمل لكسب المال أثناء النوم’ أحدثت ضجة في أوساط المطورين. الإطار التسويقي مبالغ فيه، لكن الهندسة الكامنة وراءه حقيقية: سير عمل...

맨 위로 이동 ↑

["news"]

Samsung وSK Hynix تُعلنان استثمارات محلية بقيمة 4,755 تريليون وون خلال عشر سنوات: من مصانع الذاكرة في هونام إلى مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي بطاقة 15 غيغاواط

في 29 يونيو 2026، أعلنت شركتا Samsung Electronics وSK hynix عن خطط استثمارية محلية مشتركة بقيمة 4,755 تريليون وون على مدى عشر سنوات. نستعرض تفاصيل الإعلان ال...

المنطق الحقيقي وراء الاستثمار المفرط لعمالقة التقنية في وحدات معالجة الرسوميات: التأمين غير المتماثل وبوابة رسوم الجيل القادم

تُقدَّر النفقات الرأسمالية المجمَّعة لشركات هايبر سكيل الأربع الكبرى عام 2026 بنحو $725B، بزيادة 77% عن العام السابق. تُقرأ هذه النفقات التي تبدو وكأنها فقاع...

맨 위로 이동 ↑

["culture"]

맨 위로 이동 ↑

["owm"]

맨 위로 이동 ↑

["careers"]

خريطة طريق تعلم هندسة الذكاء الاصطناعي

نحن نشارك خريطة طريق التعلم لأولئك الذين يريدون بدء هندسة الذكاء الاصطناعي. هذه الخريطة منظمة للسماح بالتعلم التدريجي للمجالات الأساسية لهندسة الذكاء الاصطنا...

맨 위로 이동 ↑

["datasets"]

맨 위로 이동 ↑

["datasets", "llmops"]

إطلاق مجموعة بيانات NVIDIA Nemotron متعددة اللغات بستة ملايين مثال – تعزيز منظومة الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر

تُطلق NVIDIA مجموعة بيانات استدلال متعددة اللغات تضم ستة ملايين مثال، وتوفر بيانات تدريب عالية الجودة تغطي خمس لغات: الفرنسية والإسبانية والألمانية والإيطالي...

맨 위로 이동 ↑

["research", "llmops"]

맨 위로 이동 ↑

["datasets", "tutorials"]

맨 위로 이동 ↑

["datasets", "research"]

맨 위로 이동 ↑

["culture", "dev"]

맨 위로 이동 ↑