Category: الذكاء الاصطناعي

مقارنة بين ViTs و CNNs: معايير الأداء تُثبت خطأ المعتقدات حول الدقة

2025-05-04

تتناول هذه المقالة الاعتقاد الشائع بأنّ محوّلات الرؤية (ViTs) غير فعّالة في معالجة الصور عالية الدقة. من خلال معايير أداء دقيقة على وحدات معالجة الرسوميات المتنوعة، قارن الكاتب سرعة الاستنتاج، وعمليات الفاصلة العائمة (FLOPs)، واستخدام الذاكرة لكل من ViTs وشبكات الأعصاب التلافيفية (CNNs). تُظهر النتائج أنّ ViTs تُظهر أداءً استثنائياً حتى دقة 1024 × 1024 بكسل، بل تتفوق في كثير من الأحيان على CNNs على الأجهزة الحديثة من حيث السرعة وكفاءة الذاكرة. كما ينتقد الكاتب التركيز المفرط على الدقة العالية، واقترح أنّ الدقة المنخفضة تكفي في أغلب الحالات. وأخيراً، تُقدم المقالة آليات الانتباه المحلي، مما يُحسّن من كفاءة ViTs في الدقة العالية.

الذكاء الاصطناعي

آلة كود الخلوية: آلة ذاتية التكاثر مبسطة

2025-05-04
آلة كود الخلوية: آلة ذاتية التكاثر مبسطة

في عام 1968، ابتكر عالم الكمبيوتر البريطاني إدغار إف. كود آلة خلوية (CA) تضم 8 حالات فقط، مما يبسط آلة فون نيومان ذاتية التكاثر التي تضم 29 حالة. أظهر كود إمكانية وجود آلة ذاتية التكاثر داخل CA الخاص به، لكن التنفيذ الكامل لم يتحقق إلا في عام 2009 بواسطة تيم هوتون. حفز عمل كود المزيد من الأبحاث حول التنظيم المنطقي اللازم للتكاثر الذاتي في الآلات، مما ألهم تحسينات لاحقة من قبل باحثين مثل ديفور ولانغتون، مما أدى إلى تصميمات ذاتية التكاثر أقل تعقيدًا.

الذكاء الاصطناعي فون نيومان

TScale: تدريب نماذج اللغات الكبيرة على أجهزة المستهلك

2025-05-04
TScale: تدريب نماذج اللغات الكبيرة على أجهزة المستهلك

TScale هو إطار عمل لتدريب نماذج اللغات الكبيرة واستنتاجها مكتوب بلغة C++ و CUDA، مصمم للتشغيل على أجهزة المستهلك. يحقق تقليلًا كبيرًا في التكلفة والوقت من خلال بنية مُحسّنة، وحساب منخفض الدقة (fp8 و int8)، وإخراج وحدة المعالجة المركزية، والتدريب الموزع المتزامن وغير المتزامن. حتى نموذج ذو 1 تريليون معلمة يصبح قابلاً للتطبيق مع تقنيات الفهرسة الذكية، مما يسمح بالتدريب على أجهزة الكمبيوتر المنزلية العادية. يُظهر TScale إمكانات هائلة في خفض عتبة الدخول لتدريب نماذج اللغات الكبيرة.

مخطط تنبؤات الذكاء الاصطناعي الخاطئ يصبح ظاهرة عالمية: قصة تحذيرية

2025-05-04
مخطط تنبؤات الذكاء الاصطناعي الخاطئ يصبح ظاهرة عالمية: قصة تحذيرية

أصدر معهد METR للأبحاث غير الربحي تقريراً يوضح التقدم السريع لأنظمة معالجة اللغات الكبيرة في المهام البرمجية، مما أثار نقاشات عالمية. ومع ذلك، فإن فرضية المخطط خاطئة: فهي تستخدم وقت الحل البشري لقياس صعوبة المشكلة ووقت معدل النجاح بنسبة ٥٠٪ للذكاء الاصطناعي كقياس للقدرة. هذا يتجاهل تعقيدات المشاكل المتنوعة، مما يؤدي إلى نتائج عشوائية غير مناسبة للتنبؤ. على الرغم من أن مجموعة بيانات METR ومناقشات حدود الذكاء الاصطناعي الحالية قيّمة، إلا أن استخدام المخطط للتنبؤات بقدرات الذكاء الاصطناعي في المستقبل أمر مضلل. إن انتشاره العالمي يبرز ميلًا للاعتقاد بما يريد المرء أن يصدقه بدلاً من التركيز على الصحة.

الذكاء الاصطناعي

عشر كلمات جديدة لعصر التواصل بالذكاء الاصطناعي

2025-05-03
عشر كلمات جديدة لعصر التواصل بالذكاء الاصطناعي

لقد غيّر صعود الذكاء الاصطناعي طريقة تواصلنا بشكل أساسي. تقدم هذه المقالة بعشرة مصطلحات جديدة بشكل هزلي لوصف هذا التغيير، مثل "chatjacked" (اختطاف الذكاء الاصطناعي للمحادثات)، و"prasted" (لصق مخرجات الذكاء الاصطناعي حرفيًا)، و"prompt ponged" (مد وجزر مدفوع بالذكاء الاصطناعي)، و"AI'm a Writer Now" (الكتابة المدعومة بالذكاء الاصطناعي). يُبرز هذا المقال بوضوح تأثير الذكاء الاصطناعي على التواصل، مما يدفع إلى التفكير في المؤلف، والصدق، ومعنى الاتصال الحقيقي. مقال ممتع ولكنه مثير للتفكير، يحثنا على التفكير في كيفية الحفاظ على التواصل الأصيل في عصر الذكاء الاصطناعي.

الذكاء الاصطناعي

الأدب الذي يولده الذكاء الاصطناعي: التحيز والطلاقة

2025-05-03
الأدب الذي يولده الذكاء الاصطناعي: التحيز والطلاقة

تتناول هذه المقالة التحيز ضد الأعمال الأدبية التي يولدها الذكاء الاصطناعي، وهو تحيز يشبه التحيزات التاريخية ضد الكاتبات. يجادل الكاتب بأن اعتبار كتابة الذكاء الاصطناعي معيبة بطبيعتها لمجرد أنها ليست بشرية أمر غير مبرر. ويتعمق المقال في العلاقة بين طلاقة اللغة والفكر، موضحاً أن الكثير من اللغة البشرية اعتيادية وغير انعكاسية، وليست مختلفة جوهرياً عن النصوص التي يولدها الذكاء الاصطناعي. وفي النهاية، يدعو الكاتب إلى تبني نهج منفتح لقراءة الأعمال التي يولدها الذكاء الاصطناعي، حيث أنها قد تكشف عن أشكال غير متوقعة ومبتكرة للتعبير اللغوي.

الذكاء الاصطناعي الكتابة الإبداعية

أثر الذكاء الاصطناعي على العلم والرياضيات: خبراء يتنبؤون بالعقد القادم

2025-05-03
أثر الذكاء الاصطناعي على العلم والرياضيات: خبراء يتنبؤون بالعقد القادم

أجرت مجلة كوانتا مقابلات مع ما يقرب من 100 عالم ورياضي حول تأثير الذكاء الاصطناعي في مجالاتهم. أفاد جميعهم تقريبًا بأنهم شعروا بتأثيرات الذكاء الاصطناعي المدمرة، سواء كانوا مشاركين بشكل مباشر في تطويره أو تأثروا بشكل غير مباشر بإمكاناته. يقوم الكثيرون بتكييف أساليبهم في التجارب، والبحث عن تعاونات جديدة، أو صياغة أسئلة بحثية جديدة تمامًا. ينتهي المقال بسؤال صعب: أين سيؤدي كل هذا في السنوات الخمس إلى العشر القادمة؟ يتفق الخبراء على أن التقدم السريع في الذكاء الاصطناعي يجعل التنبؤات الدقيقة صعبة، وأن تأثيره سيستمر لسنوات عديدة.

الذكاء الاصطناعي

جوجل فاميلي لينك سيسمح للأطفال بالوصول إلى جيميني إيه آي

2025-05-03
جوجل فاميلي لينك سيسمح للأطفال بالوصول إلى جيميني إيه آي

ستتيح جوجل الوصول إلى تطبيقاتها جيميني إيه آي للأطفال عبر أدوات التحكم الأبوية فاميلي لينك على أجهزة أندرويد. بينما يمكن لجيميني المساعدة في واجباتهم المدرسية ورواية القصص، تحذر جوجل الآباء من أن الذكاء الاصطناعي قد يرتكب أخطاء وقد يواجه الأطفال محتوى غير لائق. تضمن جوجل عدم استخدام بيانات الأطفال لتدريب الذكاء الاصطناعي. ينصح الآباء بالتحدث مع أطفالهم لشرح أن جيميني ليس إنسانًا وتجنب مشاركة المعلومات الحساسة. يحتفظ الآباء بالتحكم عبر فاميلي لينك، ويتلقون إشعارات عند أول وصول لطفلهم إلى جيميني ويحتفظون بالقدرة على تعطيل الوصول تمامًا.

روبوت DeepMind يحقق مستوى تنافسيًا بشريًا في تنس الطاولة

2025-05-02
روبوت DeepMind يحقق مستوى تنافسيًا بشريًا في تنس الطاولة

طور فريق من Google DeepMind روبوتًا قادرًا على المنافسة في تنس الطاولة على مستوى الخبراء البشريين. البحث، المفصل في ورقة منشورة وأشرطة فيديو مصاحبة، يعرض الأداء المذهل للروبوت في بيئة معقدة وديناميكية، مما يمثل تقدمًا كبيرًا في الروبوتات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. شارك العديد من باحثي DeepMind في المشروع، مما يبرز قوة البحث التعاوني.

الذكاء الاصطناعي تنس الطاولة

عرض توضيحي للاستدلال على GPT-2 في المتصفح باستخدام WebGL2

2025-05-02
عرض توضيحي للاستدلال على GPT-2 في المتصفح باستخدام WebGL2

هذا المشروع الرائع يجلب تمريرة الامام الكاملة لنموذج GPT-2 الصغير (117 مليون معلمة) إلى المتصفح باستخدام WebGL2. من خلال الاستفادة من WebGL2 shaders للحساب على وحدة معالجة الرسومات و js-tiktoken لتمييز BPE (بدون الحاجة إلى WASM)، فإنه يقوم بتشغيل GPT-2 مباشرةً في المتصفح. يقوم برنامج نصي بلغة بايثون بتنزيل الأوزان المدربة مسبقًا، ويتم إنشاء الواجهة الأمامية باستخدام Vite لاستبدال الوحدات الساخنة. هذا مثال رائع على جلب نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة إلى المتصفح، مما يبرز قدرات تقنيات الويب المتطورة.

الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي يُنتج أكثر من 500 مزيجًا غريبًا لأنواع موسيقية

2025-05-02
الذكاء الاصطناعي يُنتج أكثر من 500 مزيجًا غريبًا لأنواع موسيقية

أنتج برنامج ذكاء اصطناعي غامض أكثر من 500 مزيجًا غير عادي لأنواع موسيقية، مثل "ريغي عربي قوطي" و "صوت الساكسفون التوارقي". هذه المزائج تجمع بجرأة بين ثقافات وأساليب موسيقية متنوعة، مما يُظهر إمكانيات الذكاء الاصطناعي غير المحدودة في مجال صناعة الموسيقى. وهذا يُثير التساؤلات حول مستقبل تأليف الموسيقى، ويُوفر للموسيقيين إلهامًا إبداعيًا جديدًا.

الذكاء الاصطناعي الموسيقى النوع

مساعدو الكتابة القائم على الذكاء الاصطناعي يُوَحِّدون أساليب الكتابة في جنوب الكرة الأرضية

2025-05-02
مساعدو الكتابة القائم على الذكاء الاصطناعي يُوَحِّدون أساليب الكتابة في جنوب الكرة الأرضية

تكشف دراسة أجرتها جامعة كورنيل أن مساعدي الكتابة القائمين على الذكاء الاصطناعي قد يُوَحِّدون أساليب الكتابة نحو المعايير الغربية، مما يؤثر بشكل خاص على مليارات المستخدمين في جنوب الكرة الأرضية. وقد وجدت الدراسة أن كتابة المستخدمين الهنود والأمريكيين أصبحت أكثر تشابهًا عند استخدام مساعد للذكاء الاصطناعي، وذلك بشكل رئيسي على حساب أساليب الكتابة الهندية. وعلى الرغم من أن كلا المجموعتين شهدتا زيادة في سرعة الكتابة، إلا أن الهنود حققوا مكاسب أقل في الإنتاجية بسبب تصحيح اقتراحات الذكاء الاصطناعي بشكل متكرر. وقد اقترحت تقنيات الذكاء الاصطناعي غالبًا الأطعمة والمناسبات الأمريكية، بل واستبدلت المشاهير الهنود بآخرين غربيين. ويُطلق الباحثون على هذه الظاهرة اسم "استعمار الذكاء الاصطناعي"، ويحثون شركات التكنولوجيا على التركيز على الفروقات الدقيقة الثقافية لإنشاء أدوات ذكاء اصطناعي أكثر شمولاً.

الذكاء الاصطناعي اللغة

الدوبامين: إشارة الدماغ لـ "الكل واضح" لإخماد الخوف

2025-05-01

اكتشف علماء الأعصاب في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا أن إطلاق الدوبامين على طول دائرة دماغية محددة يعمل كإشارة "الكل واضح"، يعلم الدماغ كيفية إخماد الخوف. أظهر بحثهم على الفئران أن الدوبامين يستهدف مجموعات مختلفة من الخلايا العصبية داخل اللوزة، مشفرًا ذاكرة لإخماد الخوف. هذه الآلية، عندما تعمل بشكل صحيح، تستعيد الهدوء. وعندما تنقطع، يمكن أن تساهم في القلق أو اضطراب ما بعد الصدمة. حددت الدراسة هدفًا علاجيًا محتملاً لاضطرابات المرتبطة بالخوف، مما يشير إلى أن التدخلات قد تقوم بتعديل مستقبلات الدوبامين أو الخلايا العصبية المحددة للتأثير على تكوين و إخماد ذاكرة الخوف.

الذكاء الاصطناعي إخماد الخوف اللوزة

محرك بحث جوجل في وضع الذكاء الاصطناعي يدخل مرحلة تجريبية عامة

2025-05-01
محرك بحث جوجل في وضع الذكاء الاصطناعي يدخل مرحلة تجريبية عامة

يُطلق جوجل محرك بحثه في وضع الذكاء الاصطناعي لنسبة صغيرة من المستخدمين في الولايات المتحدة. سيُجيب هذا البحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي على الاستفسارات بإجابات مُولدة بالذكاء الاصطناعي بناءً على مُؤشر جوجل، على عكس نتائج البحث التقليدية. يقع وضع الذكاء الاصطناعي بشكل بارز في علامة تبويب البحث، ويتنافس مع عروض مماثلة من بيربلكسيتي وأوبن إيه آي. وقد أزال جوجل قائمة الانتظار وأضاف ميزات مثل عمليات البحث المُحفظة وبطاقات قابلة للنقر للمنتجات والأماكن، مما يحسّن تجربة المستخدم.

الذكاء الاصطناعي

مجموعة بيانات صوتية للعواطف: سبع عواطف مختلفة

2025-05-01

تحتوي هذه المجموعة من البيانات على عينات صوتية تمثل سبع عواطف مختلفة: محايد، سعيد، هادئ، حزين، غاضب، خائف، منزعج، مفاجئ. العدد الكبير من مقاطع الصوت يوفر موارد قيّمة لتدريب واختبار نماذج التعرف على العواطف، مما يساهم بشكل كبير في مجال الحوسبة العاطفية في الذكاء الاصطناعي.

واي بوينت: أتمتة التخطيط الحضري بالذكاء الاصطناعي - توظيف أول مهندس

2025-05-01
واي بوينت: أتمتة التخطيط الحضري بالذكاء الاصطناعي - توظيف أول مهندس

تقوم واي بوينت بثورة في التخطيط الحضري من خلال الأتمتة بالذكاء الاصطناعي، معالجة أوجه القصور والتكاليف العالية المرتبطة بالشركات الاستشارية التقليدية. إنهم يبحثون عن أول مهندس لبناء أنظمة الهندسة الخاصة بهم من الصفر. تشمل المشاريع ضبط نماذج YOLO بدقة لقطاع الأرصفة، وتطوير نظام لمعالجة وثائق تخطيط المدن، وأتمتة إنشاء توصيات السلامة في التقاطعات. المرشح المثالي هو مبرمج قوي، ومتعلم سريع، وحلّال للمشاكل، وعاشق لتحسين التخطيط الحضري.

الذكاء الاصطناعي

تكاملات وكلاود للبحث المتقدم: ترقية قوية

2025-05-01
تكاملات وكلاود للبحث المتقدم: ترقية قوية

أعلنت شركة أنثروبيك عن تحديثات رئيسية لكلاود، حيث أدخلت تكاملات تسمح للمطورين بربط تطبيقات وأدوات متنوعة، بالإضافة إلى توسيع قدراتها البحثية. يسمح وضع البحث المتقدم لكلاود بالبحث في الويب، وGoogle Workspace، والتطبيقات المتكاملة الآن، لإجراء بحوث تستغرق حتى 45 دقيقة، مع تقديم تقارير شاملة مع الاستشهادات. أصبح البحث على الويب متاحًا عالميًا لجميع مستخدمي كلاود المدفوعين. هذه التحديثات تعزز بشكل كبير وظائف كلاود وكفاءته، مما يجعله أداة تعاون أكثر قوة.

الذكاء الاصطناعي التكاملات

حروب الفهم: الحجم مقابل المعنى في عصر نماذج اللغات الكبيرة

2025-05-01
حروب الفهم: الحجم مقابل المعنى في عصر نماذج اللغات الكبيرة

مع تجاوز نماذج المحولات للمستويات البشرية في معايير معالجة اللغات الطبيعية، اندلع جدال حول قدراتها، مما أدى إلى ما يسمى بـ "حروب الفهم" في الفترة من 2020 إلى 2022. وقد جادل اختبار "الأخطبوط" الذي أجرته بيندر وزملاؤها بأن النماذج التي تحاكي اللغة إحصائيًا لا تستطيع فهم المعنى. وقد أدى ظهور نموذج GPT-3 إلى تفاقم هذا الصراع، حيث أذهلت قدرته الباحثين، إلا أنه أثار مخاوف تتعلق بالسلامة والأخلاقيات. وقد سلط هذا الجدل الضوء على الخلافات في المنهجية والاتجاه بين الأوساط الأكاديمية والصناعية، مما أدى إلى "حرب أهلية" داخل مجال معالجة اللغات الطبيعية.

الذكاء الاصطناعي

اتجاه مقلق: خريجو الجامعات الجدد يواجهون سوق عمل صعبة

2025-05-01
اتجاه مقلق: خريجو الجامعات الجدد يواجهون سوق عمل صعبة

سوق العمل لخريجي الجامعات الشباب في الولايات المتحدة أسوأ بكثير مما كان عليه في العقود الماضية. يبلغ معدل البطالة نسبة مقلقة تبلغ 5.8٪، حتى خريجو ماجستير إدارة الأعمال من البرامج المرموقة يكافحون للعثور على عمل. هناك ثلاثة تفسيرات محتملة: الآثار المتبقية للجائحة والكساد الكبير؛ عائد استثمار أقل لشهادة جامعية؛ وإمكانية التغيير التي تحدثها تقنية الذكاء الاصطناعي، والتي تستطيع أتمتة المهام التي كان يقوم بها سابقًا العمال المكتبيون المبتدئون. على الرغم من أن تأثير الذكاء الاصطناعي على الوظائف لا يزال غير واضح، إلا أن معاناة الخريجين الجدد بمثابة تحذير، قد يشير إلى مشاكل اقتصادية قصيرة المدى، أو تغير في قيمة التعليم العالي، أو تأثير الذكاء الاصطناعي على المدى الطويل في سوق العمل.

الحفريات الرقمية في الذكاء الاصطناعي: كيف تتغلغل المصطلحات غير المنطقية في معرفتنا

2025-05-01
الحفريات الرقمية في الذكاء الاصطناعي: كيف تتغلغل المصطلحات غير المنطقية في معرفتنا

اكتشف العلماء مصطلحًا غير منطقي هو "المجهر الإلكتروني الخضري" ينتشر عبر نماذج الذكاء الاصطناعي. بدأ الأمر بأخطاء في عملية رقمنة أوراق بحثية من خمسينيات القرن الماضي، وتضخم بسبب أخطاء الترجمة، حتى أصبح جزءًا لا يتجزأ من نماذج اللغات الكبيرة. يُبرز هذا التحديات التي تواجهها مجموعات البيانات الضخمة المستخدمة في تدريب النماذج، وعدم الشفافية، وطبيعة الأخطاء المتكررة في الذكاء الاصطناعي. يُشكل هذا الحدث مشكلات خطيرة للبحث الأكاديمي والنشر، مما يدفعنا إلى التفكير في كيفية الحفاظ على أنظمة المعرفة الموثوقة.

الذكاء الاصطناعي موثوقية المعرفة

سوء فهم "ترميز الأجواء": فرصة ضائعة

2025-05-01
سوء فهم

أساء ناشران وثلاثة مؤلفون فهم معنى "ترميز الأجواء" بشكل أساسي، حيث خلطوا بينه وبين البرمجة بمساعدة الذكاء الاصطناعي. يجادل الكاتب بأن ترميز الأجواء الحقيقي، كما حدده أندريه كارباثي، ينطوي على استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء التعليمات البرمجية دون التركيز على تفاصيل التعليمات البرمجية؛ إنه نهج منخفض التعليمات البرمجية للمبرمجين غير المحترفين. يعرب الكاتب عن خيبة أمله لأن الناشرين والمؤلفين لم يفهموا تعريف كارباثي بالكامل، مما أضاع فرصة كبيرة لإنشاء كتاب قيم حول كيفية تمكين غير المبرمجين من إنشاء برامج مخصصة باستخدام الذكاء الاصطناعي دون تعلم البرمجة التقليدية.

الذكاء الاصطناعي منخفض التعليمات البرمجية

هايبر بارام: واجهة المستخدم المفقودة لبيانات الذكاء الاصطناعي، الآن مفتوحة المصدر

2025-05-01

يتصدى هايبر بارام لتحدٍّ بالغ الأهمية في مجال تعلم الآلة: وهو نقص الأدوات سهلة الاستخدام لاستكشاف مجموعات البيانات الضخمة. وتتيح مجموعته من الأدوات مفتوحة المصدر، بما في ذلك هايبر باركيه (قارئ باركيه في المتصفح)، وهايبر باركيه رايتر (مصدر باركيه)، وهاي تابِل (جدول رِياكت قابل للتطوير)، وأيس بيرد (قارئ آيس بيرج)، وهاي لامّا (محلل بيانات وصفية لطرازات لامّا)، وواجهة سطر الأوامر هايبر بارام، استكشاف البيانات وإدارتها التفاعلي مباشرةً في المتصفح. ومن خلال الاستفادة من صيغ البيانات الفعّالة وجافا سكريبت عالية الأداء، يسمح هايبر بارام لعلماء البيانات بالعمل مع بيانات ضخمة محلياً وبطريقة خاصة، دون الحاجة إلى بنية تحتية خادومية معقدة. ويُعطي هذا النهج الأولوية لأمن البيانات وامتثالها.

الذكاء الاصطناعي

فضيحة معايير قياس الذكاء الاصطناعي: هل قامت شركات التكنولوجيا الكبرى بالتلاعب بـ Chatbot Arena؟

2025-05-01
فضيحة معايير قياس الذكاء الاصطناعي: هل قامت شركات التكنولوجيا الكبرى بالتلاعب بـ Chatbot Arena؟

تتهم ورقة بحثية جديدة من كوهير، ستانفورد، معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، و Ai2 منظمة LM Arena، المسؤولة عن منصة قياس أداء نماذج المحادثة الشهيرة Chatbot Arena، بتفضيل شركات الذكاء الاصطناعي الكبرى بشكل غير عادل، مثل Meta و OpenAI و Google و Amazon. يزعم الباحثون أن هذه الشركات سُمح لها باختبار العديد من متغيرات النماذج بشكل خاص، وقمع النتائج السيئة لتعزيز ترتيبها في لوحة النتائج. وبتحليل أكثر من 2.8 مليون معركة، وجدت الدراسة أدلة على معدلات أخذ عينات مرتفعة، مما أعطى هذه الشركات ميزة غير عادلة. تُنكر LM Arena النتائج، مشيرة إلى وجود عدم دقة، وتخطط لتحسين خوارزمية أخذ العينات، لكنها تنفي التلاعب بالتصنيفات. يثير هذا الجدل مخاوف بشأن الإنصاف والشفافية في قياس أداء نماذج الذكاء الاصطناعي، ويسلط الضوء على الأساليب التنافسية التي تستخدمها شركات التكنولوجيا الكبرى في سباق الذكاء الاصطناعي.

تشغيل Qwen3 محليًا على جهاز Mac مجانًا: حلقة وكيل مع Localforge

2025-05-01
تشغيل Qwen3 محليًا على جهاز Mac مجانًا: حلقة وكيل مع Localforge

تشرح هذه المشاركة كيفية تشغيل نموذج اللغة الكبير Qwen3 القوي مجانًا على جهاز Mac، ودمجه في وكيل باستخدام Localforge. يرشد الكاتب القارئ بعناية خلال تثبيت مكتبة MLX، وإعداد خادم النموذج، وتكوين Localforge، مع عرض كل من أسلوبي Ollama وMLX لتشغيل Qwen3. يستخدم الكاتب بنجاح وكيل Qwen3 لأداء مهام مثل سرد الملفات، وحتى عرض موقع ويب تم إنشاؤه بواسطة الوكيل. تبرز المشاركة جدوى تشغيل نماذج LLMs القوية محليًا وإنشاء وكلاء بدون تكلفة.

الذكاء الاصطناعي

Phi Silica: نموذج لغوي صغير وعالي الكفاءة لأجهزة الكمبيوتر التي تعمل بنظام Windows 11 Copilot+

2025-05-01
Phi Silica: نموذج لغوي صغير وعالي الكفاءة لأجهزة الكمبيوتر التي تعمل بنظام Windows 11 Copilot+

حقق فريق العلوم التطبيقية في مايكروسوفت إنجازًا في كفاءة الذكاء الاصطناعي على أجهزة الكمبيوتر التي تعمل بنظام Windows 11 Copilot+ (مدعومة بمعالجات Snapdragon من الفئة X) باستخدام نهج متعدد التخصصات. نموذجهم اللغوي الصغير، Phi Silica، يحسن بشكل كبير من كفاءة الطاقة، وسرعة الاستنتاج، وكفاءة الذاكرة. يدعم Phi Silica العديد من ميزات Copilot+ PC، بما في ذلك انقر للقيام به، وإعادة الكتابة على الجهاز، وملخصات في Word و Outlook، ويوفر SLM مُحسّن مسبقًا للمطورين. تقنيات مثل قياس كمية الوزن 4 بت، والدمج المُضمن في الذاكرة، و QuaRot (طريقة جديدة لقياس الكمية 4 بت) تقلل بشكل كبير من حجم الذاكرة وتحقق استنتاجًا كميًا عالي الدقة 4 بت. يتميز بوقت الحصول على أول رمز 230 مللي ثانية للطلبات القصيرة، ومعدل إنتاج يصل إلى 20 رمزًا/ثانية.

الذكاء الاصطناعي نموذج لغوي صغير

مايكروسوفت تكشف النقاب عن نموذج الاستنتاج Phi-4: نماذج لغة صغيرة تتفوق على نماذج أكبر

2025-05-01
مايكروسوفت تكشف النقاب عن نموذج الاستنتاج Phi-4: نماذج لغة صغيرة تتفوق على نماذج أكبر

أطلقت مايكروسوفت عائلتها الجديدة من نماذج اللغة الصغيرة (SLMs) Phi-4، بما في ذلك Phi-4-reasoning و Phi-4-reasoning-plus و Phi-4-mini-reasoning. تُظهر هذه النماذج قدرات استنتاجية مُذهلة، خاصة في مجال الاستنتاج الرياضي، حيث تتفوق على نماذج أكبر في بعض المعايير. تم تحسين نموذج Phi-4-mini-reasoning للبيئات التي لديها موارد محدودة، مثل الأجهزة المحمولة والحوسبة الطرفية. تُشدد مايكروسوفت على التزامها بالذكاء الاصطناعي المسؤول، وتستخدم العديد من تدابير السلامة للتخفيف من المخاطر المحتملة. تتوفر هذه النماذج على Azure AI Foundry و Hugging Face، وقد تم دمج بعضها في أجهزة الكمبيوتر الشخصية Copilot+ التي تعمل بنظام Windows 11.

DeepSeek-Prover-V2: إحداث ثورة في التفكير الرياضي الرسمي من خلال التعلم المعزز

2025-04-30
DeepSeek-Prover-V2: إحداث ثورة في التفكير الرياضي الرسمي من خلال التعلم المعزز

DeepSeek-Prover-V2 هو نموذج لغة كبير مفتوح المصدر مصمم لإثبات النظريات الرسمية في Lean 4. يستخدم خط أنابيب إثبات نظريات متكرر مدعوم بواسطة DeepSeek-V3 والتعلم المعزز لدمج كل من التفكير الرياضي غير الرسمي والرسمي. يبدأ النموذج بتحليل المشكلات المعقدة إلى أهداف فرعية باستخدام DeepSeek-V3، وتركيب أدلة هذه الأهداف الفرعية لإنشاء بيانات أولية للتعلم المعزز. يحقق DeepSeek-Prover-V2-671B أداءً متطورًا، حيث يصل إلى معدل نجاح 88.9٪ في اختبار MiniF2F وحل 49 مشكلة من PutnamBench. كما تم تقديم مجموعة بيانات مرجعية جديدة، وهي ProverBench، والتي تحتوي على 325 مشكلة رسمية من مسابقات المدارس الثانوية والكتب المدرسية.

الذكاء الاصطناعي إثبات النظريات

MiMo-7B: نموذج لغوي ضخم ذو 7 مليارات معلمة يفوق نماذج 32 مليار معلمة في مجال الاستدلال

2025-04-30
MiMo-7B: نموذج لغوي ضخم ذو 7 مليارات معلمة يفوق نماذج 32 مليار معلمة في مجال الاستدلال

تقدم شاومي MiMo-7B، وهو نموذج لغوي ضخم يتألف من 7 مليارات معلمة، مصمم خصيصًا للاستدلال. من خلال بيانات واستراتيجيات تدريب أولية مُحسّنة، بالإضافة إلى تقنيات مبتكرة في التعلم المعزز، يُظهر MiMo-7B أداءً استثنائيًا في مهام الاستدلال الرياضي وكتابة الأكواد، متجاوزًا حتى النماذج الأكبر حجمًا التي تحتوي على 32 مليار معلمة. النموذج مفتوح المصدر ويتضمن نقاط تفتيش للنموذج الأساسي، ونموذج SFT، والنماذج المدربة بتقنية التعلم المعزز، مما يوفر موارد قيّمة لتطوير نماذج لغة ضخمة تتمتع بقدرات استدلال قوية.

الذكاء الاصطناعي قدرات استدلال

انفجار نماذج الذكاء الاصطناعي: سباق القمة في عامي 2024 و 2025

2025-04-30

شهد عامي 2024 و 2025 طفرة غير مسبوقة في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي. من Stable Diffusion 3 إلى GPT-4o، ومن Gemini إلى Claude 3، أطلقت عمالقة التكنولوجيا والشركات الناشئة سيلاً من النماذج الجديدة، مما أثار منافسة شديدة في مجالات توليد الصور، وتوليد الفيديو، وتوليد النصوص، والنماذج متعددة الوسائط. وقد عزز صعود النماذج المفتوحة المصدر التقدم السريع وإمكانية الوصول إلى تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. وتستمر هذه "معركة النماذج" في التطور، مع زيادة عدد المعلمات والقدرات بشكل مستمر، مما يشكل في نهاية المطاف المشهد المستقبلي للذكاء الاصطناعي.

الذكاء الاصطناعي

اختبار عشوائية نماذج اللغات الكبيرة يكشف عن تحيز غير متوقع

2025-04-30

أجرى هذا الاختبار اختبارًا لعشوائية العديد من نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) من OpenAI و Anthropic. من خلال جعل النماذج تقذف عملة معدنية وتتنبأ بأرقام عشوائية بين 0 و 10، اكتشف الباحثون تحيزًا كبيرًا في نتائجها، مما يكشف أنها ليست عشوائية حقًا. على سبيل المثال، في تجربة رمي العملة، أظهرت جميع النماذج تفضيلًا لـ "صورة الوجه"، حيث أظهر GPT-o1 التحيز الأكثر تطرفًا بنسبة 49٪. في التنبؤ بالأرقام الزوجية/الفردية، فضلت معظم النماذج الأرقام الفردية، حيث أظهر Claude 3.7 Sonnet أقوى تحيز بنسبة 47٪. تُبرز النتائج أن حتى نماذج LLMs المتقدمة قد تُظهر أنماطًا غير متوقعة تتأثر بتوزيعات بيانات التدريب الخاصة بها.

الذكاء الاصطناعي العشوائية التحيز
1 2 19 20 21 23 25 26 27 48 49