نماذج اللغات الكبيرة
نماذج لغوية كبيرة: GPT، Claude، Gemini، Mistral والنماذج مفتوحة المصادر
97 published articles
أبحاث الذكاء الاصطناعي
عندما تعرف الرسم البياني ما لم تتعلمه: نموذج متعلم من نوع جديد
يجمع MR-ConceptGCN بين الرسوم البيانية المعرفية الشخصية وشبكات GCN متعددة العلاقات وتضمينات SBERT لإنتاج نماذج متعلم متسلسلة. في دراسة شملت 31 شخصًا، حسّن دقة التوصيات وفائدتها وتنوعها ورضى المستخدمين مقارنة بالأساليب الأساسية.
2026-07-26
التكلفة مقابل القدرة
النموذج الذي يكلف 1.40 دولار يفوز على شقيقه البالغ 2.82 دولار في اختبار الفيزياء
طُلب من أربعة نماذج ذكاء اصطناعي بناء مشاهد HTML مع فيزياء حقيقية. اجتاز أوبوس 5 جميع الثلاثة بأقل تكلفة بين الأداء المتميز، بينما فشل فابل 5 في كل واحدة بسعر مضاعف.
2026-07-25
بحث
فجوة الإشراف في التعلم المعزز للوكلاء تحصل على حل من منظور الماضي
SEED (التقطير الذاتي التطور داخل السياسة) يسمح لنموذج لغوي كبير بتحليل مساراته السابقة، واستخراج مهارات قابلة لإعادة الاستخدام بلغة طبيعية من منظور الماضي، ثم تقطير تلك الدروس مرة أخرى في سياسته أثناء التعلم المعزز. النتيجة: إشراف أكثر كثافة ومتوافق مع السياسة يحسن كفاءة العينة ويعمم على مهام غير مرئية.
2026-07-25
نماذج الذكاء الاصطناعي
كلود أوبوس 5 يحقق أداءً قريبًا من الحدود الأمامية بنصف التكلفة، مع نقطة عمياء متعمدة في الأمن السيبراني
يطلق كلود أوبوس 5 بنتائج قريبة من فابل في معايير البرمجة والمعرفة بنصف السعر. لكن قدراته الضعيفة عمدًا في الأمن السيبراني تخلق مقايضة واضحة للمطورين.
2026-07-24
الذكاء الاصطناعي للمستندات
لماذا يتناسب أفضل محلل للمستندات الآن مع 800 مليون معلمة
نموذج OvisOCR2 من علي بابا، وهو نموذج شامل صغير بحجم 0.8 مليار معلمة، يحقق نتائج متطورة على OmniDocBench (96.58) و PureDocBench (75.06)، متجاوزًا المحللات الأكبر القائمة على خطوط الأنابيب. يعود نجاحه إلى محرك بيانات يمزج بين المستندات الحقيقية المصفاة والصفحات الاصطناعية، والتعلم المعزز على نموذج معلم بحجم 4 مليارات معلمة، والتقطير على السياسة في النموذج الصغير.
2026-07-24
أبحاث الذكاء الاصطناعي
أربع شخصيات، إجابة واحدة: لماذا هزم التفكير غير المتجانس أفضل ذكاء اصطناعي في أصعب اختبار للبشرية
PoTRE يقسّم الاستدلال إلى أربع وكلاء يعملون بالتوازي، ثم يوفق بين إجاباتهم ديناميكيًا. حقق 49.92% في اختبار البشرية الأخير، متغلبًا على أفضل نتيجة رسمية سابقة. يعمل النهج بعدد رموز أقل مقارنة بالخطوط الأساسية الموسعة.
2026-07-24
Alibaba Cloud
شريك الترميز بالذكاء الاصطناعي الذي يتذكر أخيرًا ما قلته له الأسبوع الماضي
الإطار الجديد من Alibaba Cloud يمنح مساعدي الترميز بالذكاء الاصطناعي ذاكرة طويلة المدى تتذكر التفضيلات، التاريخ، ومعرفة المشروع عبر الجلسات. لا مزيد من البدء من الصفر في كل مرة.
2026-07-24
الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط
لماذا تحتاج نماذج الرؤية واللغة إلى نافذة ترحيل بصرية لوقف التخيل
يكشف بحث جديد عن إعادة توزيع مستقرة ثلاثية المراحل للانتباه متعدد الوسائط في نماذج الرؤية واللغة، تم تفعيلها كنافذة الترحيل البصري (VRW). يستخدم إطار عمل TRACE وحدات مدربة خفيفة الوزن لتحديد مواعيد هذه النافذة لكل مهمة، مما يحسن معايير الحساسية للتثبيت بمتوسط 4.33 نقاط ويصل إلى 6.6 نقاط.
2026-07-23
LLMs & الاستدلال
الرياضيات وراء التسريع: كيف يخفي الترميز التخميني زمن الاستجابة دون تغيير المخرجات
يعمل الترميز التخميني على تسريع التوليد التلقائي من خلال اقتراح رموز مرشحة بآلية مسودة رخيصة والتحقق منها في تمريرة أمامية واحدة للنموذج المستهدف، دون تغيير المخرجات. يحلل هذا التقرير الرياضيات، والطرق الرئيسية (نماذج المسودة، EAGLE-3، DFLASH، توقع الرموز المتعددة، n-gram)، وما تعنيه معدلات القبول فعليًا لزمن الاستجابة في العالم الحقيقي.
2026-07-21
تحليل ورقة بحثية
لماذا يحتاج كل وكيل ذكاء اصطناعي إلى مكدس وهيكل معماري رسمي للسيطرة على انفجار الأدوات
هندسة معمارية هرمية قائمة على المهارات للوكلاء الذكاء الاصطناعي تحل عنق الزجاجة في سجلات الأدوات المسطحة. من خلال تنظيم القدرات كشجرة واستخدام حلقة تنفيذ قائمة على المكدس، تتوسع بشكل شبه خطي مع عدد الأدوات مع توفير عزل التنفيذ وإمكانية التدقيق للمجالات المنظمة مثل المدفوعات الرقمية.
2026-07-21
أبحاث الذكاء الاصطناعي
التعلم التعزيزي لتوليد الصور: Qwen-Image-2.0-RL يحصل على نظام مكافآت مركب
يصف تقرير Qwen-Image-2.0-RL خط أنابيب ما بعد التدريب الذي يجمع بين RLHF والتقطير على السياسة ونماذج المكافآت المركبة لتحسين جودة تحويل النص إلى صورة وتحرير الصور. يحقق النهج مكاسب قابلة للقياس عبر الجودة الجمالية واتباع التعليمات والحفاظ على هوية الوجه.
2026-07-20
بحث في الذكاء الاصطناعي
Qwen-music يضع اللحن في المقدمة، والنتائج تتحدث عن نفسها
يحقق Qwen-Music تقدماً جديداً من خلال التخطيط الصريح للألحان قبل توليد الأغاني الكاملة، وهي تقنية يسميها الفريق Melody-CoT. يحقق النموذج نتائج متطورة في 13 من أصل 16 مقياساً موضوعياً، وفي الاختبارات العمياء، يفوز ضد Suno V5 وMiniMax Music 2.6.
2026-07-20