الوكيل يُعلّم نفسه بمهارات كتبها بنفسه: كيف يحل SEED مشكلة المكافأة النادرة
العائق الحقيقي في التعلّم المعزّز للوكلاء (agentic RL) هو أن المكافأة تصل مرة واحدة فقط، في نهاية المسار (trajectory). يحوّل SEED هذه الإشارة النادرة الوحيدة...
البحوث
تفكير أطول بكلفة خطية: كيف يعيد Markovian Thinker وDelethink تصميم الاستدلال الطويل
الكلفة الحقيقية للاستدلال الطويل تأتي من نمو الحالة (state) بلا حدود. يقسّم التفكير الماركوفي (Markovian Thinking) الاستدلال إلى كتل (chunks) ثابتة الحجم ويم...
لماذا لم يتفوق ضبط حجم الدفعة (batch size) الديناميكي على الجدولة الثابتة: تحليل صادق لفشل حلقة التحكم (control loop) في خدمة vLLM متعددة المستأجرين (multi-tenant)
هل يتفوق عميل (agent) يراقب قياسات وحدة معالجة الرسوميات (GPU telemetry) ويضبط حجم الدفعة (batch size) والتزامن (concurrency) في الوقت الفعلي على التحكم الثا...
لا يمكن الفصل بين تصميم الـ harness والـ post-training - كيف يحدد الـ harness الواعي بالـ post-training أداء وكلاء LLM
يعمل وكيل LLM المستخدِم للأدوات فوق harness يحيط بالنموذج. وتُثبت ورقة بحثية حديثة على arXiv، عملياً، أن الفصل بين تصميم هذا الـ harness والـ post-training ي...
وضع شبكة أمان تحت النشر الذاتي للمهارات باستخدام بوابات الكناري (Canary Gates): كشف الانحدار المعتمد على التتبع (Trace-Based) والتراجع التلقائي
كيف يمكن لحاضنة عميل ذاتية (agent harness) تعيد كتابة كودها بنفسها طوال الليل أن تنشر نتيجتها بأمان في اليوم التالي؟ تجربة تجمع بين إصدارات الكناري (canary r...
التحكم في جهد الاستدلال (reasoning effort) - كيف تتعلم نماذج اللغة الكبيرة أوضاع التفكير المنخفض والمتوسط والعالي
مع طرح GPT-5.6 لخمسة أو ستة إعدادات لجهد الاستدلال لكل حجم، أصبح التحكم في الجهد ركيزة أساسية لنماذج الاستدلال. نتناول هنا وصفة التدريب الكامنة خلف التسمية ن...
مقبرة المهارات: كيف تُلغى المهارات (skills) بأمان في بيئة تشغيل وكيل (agent harness) تجاوزت الألفي وحدة
إذا كان فريقك قد واصل توسيع كتالوج مهارات الوكيل (agent skills) أو أدوات MCP، فمن المرجح أنك لاحظت في مرحلة ما تراجع دقة التوجيه (routing accuracy). ماذا لو،...
هل يتصرف النظام تلقائيا أم نستدعي الإنسان: حساب الحدود الآمنة للاستجابة لحوادث GPU في Kubernetes
أي فريق يفكر في تكليف عميل LLM بمعالجة حوادث GPU في K8s عن بُعد سيصطدم في النهاية بهذا السؤال: إلى متى نترك العميل يصلح الأمور بمفرده، ومتى نستدعي الإنسان؟ ن...
لتوليد واجهات الشاشة انطلاقًا من نظام التصميم، يجب بناء بوابة التحقق قبل النموذج
بدأنا معتقدين أن الضبط الدقيق سيفوز، لكن البيانات قلبت التوقعات. نلخّص هنا كيف حصلنا على مولّد يحافظ على قواعد TDS دون أي تدريب، وصولًا إلى الدرس التالي: الش...
متى يمكنك الوثوق بالنموذج الرخيص: خفض تكاليف التعرف الضوئي على المستندات متعددة اللغات بواسطة سلسلة نماذج رؤية ولغة معتمدة على الثقة
حتى في عصر تقرأ فيه نماذج الرؤية واللغة الخفيفة جدًا، التي تقل معاملاتها عن مليار، المستندات جيدًا، لا تزال المستندات الصعبة حقًا بحاجة إلى نموذج كبير. نقدّم...
تدقيق خط أنابيب توليد الأبحاث الليلي المستقل على مدى 8 أيام: دراسة حالة في الموثوقية والتنوع ونزاهة البحث
تُدقق هذه الدراسة خط أنابيب مستقلاً بالكامل يُنتج بحثاً كل ليلة، ليس عبر فحص المخرجات النهائية بل عبر فحص سجلات تشغيله الفعلية. وعلى مدى ثمانية أيام، تكشف ال...
التحقق أولا بنموذج مكلف ثم الانحدار إلى نموذج أرخص: كيف نخفض تكلفة النماذج في أسطول المهارات عبر بوابة كود
عندما تُعرّف مهام الشركة المتكررة كمهارات، يمكن الإجابة عن السؤال الذي يحدد إلى أي مستوى نموذج يمكن أن تنحدر كل مهارة فعليا بالقياس لا بالحدس. النموذج الأكثر...
احمِ الموجّه فيقل ألم التكميم: خريطة الدقة مقابل التكلفة للتكميم الانتقائي NVFP4 في نماذج MoE
لمهندسي الخدمة الذين يشغّلون نماذج MoE على عناقيد من فئة H200 أو Blackwell، نقدّم ورقة بحثية تُصيغ RASQ، وهي سياسة تكميم NVFP4 تحمي بشكل انتقائي الموجّه والخ...
التحقق الأقل أكثر أماناً: قياس منحنى التكلفة والجودة لبوابات التحقق في الأنظمة متعددة الوكلاء
مبدأ إغلاق كل عملية fan-out بتحقق عدائي أصبح شائعاً على نطاق واسع، لكن مستوى نموذج التحقق وعدد المدققين المشككين المطلوبين لم يُحدد عبر القياس الفعلي بل بالع...
التعلّم المعزز للوكلاء لا ينتظر المجموعة: التعلّم من rollout واحد فقط
عند تدريب مهام الوكلاء الطويلة عبر التعلّم المعزز، يُبقي أخذ العينات الجماعي في GRPO وحدات GPU عاطلة في انتظار أبطأ rollout. استخدمت جامعة تسينغهوا وZ AI طري...
تذكّر القرار لا الوصف: دراسة بمشاركة Meta تعيد صياغة ذاكرة الوكلاء كمسألة rate-distortion
تعمل الوكلاء طويلة المدى ضمن ذاكرة محدودة، لكن أساليب الذاكرة حتى الآن كانت تنظّم الماضي وفق معايير وصفية مثل الصلة أو جودة التلخيص. هذه الورقة، التي شارك في...
أفكار البحث لدى LLM تخسر في الاتساع لا في الجودة
قارن باحثون من Yale وجامعة Chicago بين أفكار البحث البشرية وأفكار LLM باستخدام 11,683 ورقة بحثية حقيقية. الخلاصة مفاجئة. مشكلة أفكار LLM ليست في الجودة، بل ف...
التوجّه قبل التنفيذ: كيف كسر GPT-5.6 Sol حاجز ARC-AGI-3 لأول مرة
يقيس ARC-AGI-3 قدرة العميل الذكي على فهم الموقف والتكيّف بنفسه داخل لعبة تفاعلية بلا تعليمات. حقق GPT-5.6 Sol أول اختراق لهذا المقياس بنسبة 7.78%، وكان الداف...
من GRPO إلى PPO مجددًا: كيف ثبّت GLM-5.2 التعلم المعزز عبر IcePop
التيار السائد اليوم في التدريب اللاحق بالتعلم المعزز هو عائلة GRPO التي تتخلى عن الـ critic. لكن GLM-5.2 عاد إلى PPO بإحياء نموذج القيمة، وعالج عدم التطابق ب...
الليلة التي أصلح فيها قاموس البحث نفسه: إغلاق عنق زجاجة توجيه المهارات بحلقة غير مأهولة
بعد أن توصل تشخيص سابق إلى أن السبب الحقيقي لفشل التوجيه في نظام مهارات كبير هو محرك الاسترجاع وليس التفكيك، تقيس هذه الدراسة تجريبياً ما إذا كان نقل يد الإص...
لا الاسترجاع ولا التفكيك: تشخيص ceiling-gap لتحديد عنق الزجاجة في توجيه المهارات
لنظام يوجّه مئات المهارات، يخبرنا هذا التشخيص برقمين اثنين إن كان الاستثمار القادم يجب أن يذهب إلى التفكيك أم إلى المسترجِع. تبيّن أن الإجابة المقيسة لم تكن ...
الذاكرة كفضاء للأفعال: إدارة AgeMem الموحّدة للذاكرة طويلة وقصيرة المدى
يدمج AgeMem إدارة الذاكرة طويلة وقصيرة المدى داخل سياسة الوكيل، ويكشف عمليات التخزين والاسترجاع والتلخيص والحذف كأفعال قائمة على الأدوات. نحلّل المنهجية وتدر...
الفرضية القائلة بأن كل نماذج الذكاء الاصطناعي تتقارب نحو ‘دماغ’ واحد: قراءة في فرضية التمثيل الأفلاطوني
نماذج الرؤية ونماذج اللغة المدرَّبة على بيانات مختلفة ولأهداف مختلفة بدأت تمثّل البيانات بالطريقة نفسها. تجادل فرضية التمثيل الأفلاطوني (Platonic Representat...
ربط تصديق GPU TEE بتوقيعات النماذج: الاستدلال السري الموثّق للذكاء الاصطناعي السيادي متعدد المستأجرين
يجب على المستشفيات والبنوك والجهات الحكومية التي تشغّل منصات ذكاء اصطناعي محلية (on premises) أن تثبت للجهات التنظيمية أمرين: أن البيانات لم تتسرب خارج الحاو...
تقييم لا يثق برقم واحد: بناء خدمة حكم سيادية للنماذج اللغوية الكبيرة عبر التفكيك الثنائي وبوابات حتمية
أصبح استخدام نموذج لغوي كبير كمقيّم، وهو ما يعرف بـ LLM-as-a-judge، الممارسة الافتراضية في تطوير النماذج، لكن الأدلة التي تراكمت خلال عام 2026 تظهر أن الحكم ...
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...
ما بعد الذكاء العام: مسارات DeepMind الأربعة نحو الذكاء الفائق
يتعامل تقرير Google DeepMind المكوّن من نحو 57 صفحة From AGI to ASI مع الذكاء الفائق لا كتجربة فكرية بعيدة بل كمشكلة تخطيط ينبغي الاستعداد لها الآن. يرسم أرب...
لقد انتقل مركز الثقل: قراءة منظومة النماذج المفتوحة عبر تقرير ATOM
يقيس تقرير ATOM النماذج اللغوية المفتوحة عبر التنزيلات واستخدام الاستدلال في مكان واحد، ويُظهر بالبيانات أن النماذج المفتوحة الصينية تجاوزت المعسكر الأمريكي ...
هل ماتت عملية الضبط الدقيق فعلا؟ استراتيجية البقاء لعام 2026 عبر إشارات موثّقة من شهر يونيو
كلما تحسّنت النماذج اللغوية الكبيرة ومهارات الوكلاء، ينتشر في الصناعة شعور بأن fine-tuning (الضبط الدقيق) لم يعد ضروريا. بل إن OpenAI بصدد إيقاف واجهة برمجة ...
ByteDance Dolphin لتحليل صور المستندات: تحليل شامل لمجموعة بيانات Fox والاختبارات المرجعية
تحليل مفصل لمجموعة بيانات Fox والاختبارات المرجعية لمشروع Dolphin الصادر عن ByteDance. تعرف على أحدث تقنيات فهم المستندات المنشورة في ACL 2025 ومجموعة البيان...