نظرة متعمقة في GLM-4.7: 355B MoE، و200K Context، و$0.60/M Tokens
٨ مارس ٢٠٢٦
شرح GLM-4.7 من Zhipu AI: معماريّة 355B MoE architecture، سياق 200K-token context، و multimodal inputs، و0.60$ in / 2.20$ out لكل مليون توكن على Z.ai.
#ai-engineering
مسار مهندس Machine Learning في ٢٠٢٦: المهارات، الرواتب، والاستراتيجية
٢٥ فبراير ٢٠٢٦
خارطة طريق مفصلة لتصبح مهندس تعلم آلة في عام 2026 — تشمل المهارات، وأطر العمل، والشهادات، والرواتب، ورؤى توظيف واقعية من Netflix وSpotify وAirbnb.
احتراف نمذجة التسلسلات باستخدام RNN: من النظرية إلى الإنتاج
١١ فبراير ٢٠٢٦
تعمق شامل في الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) لنمذجة المتتاليات — يغطي النظرية، التنفيذ، الأخطاء الشائعة، الأداء، والتطبيقات الواقعية.
AI خريطة طريق مهنية 2026: المهارات، الأدوات ومسارات واقعية
٦ فبراير ٢٠٢٦
خريطة طريق شاملة لعام 2026 لبناء مسيرة مهنية ناجحة في الذكاء الاصطناعي — من المهارات الأساسية إلى التطبيقات العملية والأدوات واستراتيجيات النمو.
إتقان Context Window Optimization لـ LLMs
٦ فبراير ٢٠٢٦
تعلم كيفية تحسين context windows لـ large language models — من token efficiency و retrieval strategies إلى production scalability و monitoring.
دليل أساسيات LLM: من tokens إلى Transformations
٢٧ يناير ٢٠٢٦
دليل عميق وسهل لفهم Large Language Models (LLMs) — كيف تعمل، متى تستخدمها، وكيف تبني تطبيقات موثوقة وقابلة للتوسع وآمنة حولها.
دليل أساسيات MLOps: من النموذج إلى الإنتاج
١ يناير ٢٠٢٦
دليل مفصل عملي لفهم أساسيات MLOps — من model training و deployment إلى monitoring و automation و scaling في production environments.
>-
٢٣ سبتمبر ٢٠٢٥
- انغمس في عالم ضبط نماذج اللغات الكبيرة مع تاتا فاسنيان من Lunar Tech. تعرف على التطبيقات العملية والمنهجيات التي تحول قدرات الذكاء الاصطناعي.