جميع المشاركات

173 개의 게시글이 있습니다.

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...