أخبار الذكاء الاصطناعي

تابع أحدث أخبار الذكاء الاصطناعي والأتمتة

ديبمايند من جوجل تبحث مخاطر التلاعب الضار بالذكاء الاصطناعي

أعلنت ديبمايند من جوجل عن أبحاث جديدة تتعلق بمخاطر التلاعب الضار بالذكاء الاصطناعي، خاصة في مجالات المالية والصحة. تتضمن هذه الأبحاث تطوير تدابير أمان جديدة تهدف إلى تقليل المخاطر المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي في هذه القطاعات الحساسة. يأتي هذا في وقت تتزايد فيه المخاوف من تأثيرات الذكاء الاصطناعي على القرارات المالية والطبية، مما يستدعي اتخاذ إجراءات وقائية فعالة.

اقرأ المزيد

نماذج

٦ شوال ١٤٤٧ هـ٢٥ مارس ٢٠٢٦

إطلاق Lyria 3 Pro مع وعي هيكلي للمسارات الطويلة

أعلنت Lyria عن إصدار Lyria 3 Pro ، الذي يتيح إمكانية التعامل مع مسارات أطول بفضل وعيه الهيكلي. هذا التحديث يعزز من أداء النظام ويتيح للمستخدمين إنشاء محتوى أكثر تعقيدًا. تسعى Lyria لتوسيع نطاق استخدامها عبر المزيد من منتجات جوجل، مما يعكس التزامها بتوفير أدوات متطورة للمستخدمين. هذا التوسع يشمل دمج Lyria في منصات جديدة، مما يسهل الوصول إليها. يعني هذا التطور أن صناع المحتوى في العالم العربي يمكنهم الاستفادة من أدوات أكثر قوة، مما يعزز من قدرتهم على إنتاج محتوى مبتكر. كما يفتح المجال أمام فرص جديدة في السوق العربي لتطوير المحتوى الرقمي.

نماذج

٤ شوال ١٤٤٧ هـ٢٣ مارس ٢٠٢٦

ما هي أبعاد الذكاء الاصطناعي في المستقبل وفقًا لمايكروسوفت؟

في الحلقة الأولى من سلسلة "شكل الأشياء القادمة"، ناقش دوغ بيرغر من مايكروسوفت مع خبراء مثل نيكولو فوسي وسوبوتاي أحمد مسألة ما إذا كانت الأنظمة الحالية للذكاء الاصطناعي ذكية حقًا. تم التركيز على مقارنة نماذج اللغة الكبيرة المعتمدة على المحولات مع بنية الدماغ البشري، حيث تم استكشاف الفروق في الكفاءة والتمثيل. تتضمن النقاشات أيضًا كيفية تعلم الأنظمة الحالية، وكيف تختلف عن التعلم المستمر الذي يتميز به الدماغ البشري. كما تم تسليط الضوء على التحديات التي تواجه صانعي القرار في مجال التكنولوجيا، وكيف يمكن أن تؤثر هذه الفجوات على مستقبل الذكاء الاصطناعي.

💡

إطلاق Composer 2: أداء متفوق في البرمجة مع Cursor

كيف يمكن أن يؤثر Composer 2 على تجربة المطورين؟

اقرأ المزيد ←

نماذج

إطلاق إطار لقياس التقدم نحو الذكاء العام الاصطناعي

٢٨ رمضان ١٤٤٧ هـ١٧ مارس ٢٠٢٦

نماذج

٢٨ رمضان ١٤٤٧ هـ١٧ مارس ٢٠٢٦

إطلاق إطار لقياس التقدم نحو الذكاء العام الاصطناعي

أعلنت شركة جديدة عن إطلاق إطار عمل لقياس التقدم نحو الذكاء العام الاصطناعي (AGI) في خطوة تهدف إلى تحسين تقييمات الأداء. يتضمن هذا الإطار مجموعة من المعايير التي ستساعد الباحثين والمطورين في قياس مدى قربهم من تحقيق AGI. بالإضافة إلى ذلك، سيتم تنظيم هاكاثون على منصة كاجل لتشجيع المشاركين على تطوير أدوات تقييم جديدة تتماشى مع هذا الإطار. يهدف هذا الحدث إلى جذب المبتكرين من جميع أنحاء العالم للمساهمة في هذا المجال المتقدم. يمثل هذا الإطلاق خطوة مهمة نحو تعزيز الشفافية في أبحاث الذكاء الاصطناعي، مما سيساعد في تحديد المعايير اللازمة لتحقيق AGI. كما أنه يعكس التزام المجتمع العلمي بتطوير تقنيات فعالة وآمنة في هذا المجال.

الوكلاء والأتمتة

إطلاق AgentRx: إطار جديد لتحديد أخطاء الوكلاء الذكيين

٢٣ رمضان ١٤٤٧ هـ١٢ مارس ٢٠٢٦

الوكلاء والأتمتة

٢٣ رمضان ١٤٤٧ هـ١٢ مارس ٢٠٢٦

إطلاق AgentRx: إطار جديد لتحديد أخطاء الوكلاء الذكيين

أعلنت شركة AgentRx عن إصدار إطار مفتوح المصدر يهدف إلى تحديد أول خطوة فشل حرجة في مسارات الوكلاء الذكيين. يتضمن هذا الإصدار مجموعة بيانات تحتوي على 115 مسارًا فاشلًا تم تصنيفه يدويًا، مما يساعد المجتمع على بناء أنظمة أكثر شفافية وموثوقية. تعتبر الوكلاء الذكيين الحديثة معقدة، حيث تتطلب أداء العديد من الإجراءات على مدى فترات طويلة، مما يجعل عملية تحديد الأخطاء صعبة. يوفر AgentRx تحسينات ملحوظة في تحديد الفشل بنسبة 23.6% ونسبة تحديد السبب الجذري بنسبة 22.9% مقارنة بالأساليب التقليدية.

نماذج

تحويل ذاكرة الوكلاء الذكية: تحسين الأداء باستخدام PlugMem

٢١ رمضان ١٤٤٧ هـ١٠ مارس ٢٠٢٦

نماذج

٢١ رمضان ١٤٤٧ هـ١٠ مارس ٢٠٢٦

تحويل ذاكرة الوكلاء الذكية: تحسين الأداء باستخدام PlugMem

تمثل PlugMem نظام ذاكرة مبتكر يحول تاريخ التفاعل إلى معرفة قابلة لإعادة الاستخدام. يتيح هذا النظام لوكلاء الذكاء الاصطناعي تحسين أدائهم عبر تقليل حجم الذاكرة المستخدمة مع الحفاظ على فعالية استرجاع المعلومات. في ورقتنا البحثية الأخيرة، أظهرنا كيف يمكن أن يؤدي تنظيم الذاكرة بشكل هيكلي إلى تحسين سرعة ودقة اتخاذ القرارات. تتجاوز PlugMem الأساليب التقليدية التي تخزن أجزاء النص أو الكيانات المسماة، حيث تعتمد على تخزين الحقائق والمهارات القابلة لإعادة الاستخدام. هذا التصميم يقلل من التكرار ويزيد من كفاءة استرجاع المعلومات، مما يسهل على الوكلاء تحديد المعلومات المهمة بسرعة. من خلال تحويل تاريخ التفاعل إلى وحدات معرفة مضغوطة، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تحسين أدائهم في مهام متنوعة.