مستقبل LLMs والضبط الدقيق: من النماذج الأساسية إلى الذكاء المخصص
٤ ديسمبر ٢٠٢٥
استكشف كيف يتطور الضبط الدقيق مع نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، من المُكيّفات وLoRA إلى الإنشاء المدعوم باسترجاع، مع رؤى عملية، عروض أكواد، واستراتيجيات إنتاج.
#ai-infrastructure
كيفية MLOps: بناء أنظمة التعلم الآلي الموثوقة والقابلة للتوسع
٢٩ نوفمبر ٢٠٢٥
دليل عملي مفصّل بشكل عميق لإتقان MLOps — من إصدار النماذج و CI/CD إلى المراقبة والتوسع وممارسات الإنتاج الواقعية
خوادم MCP: العمود الفقري الافتراضي لأدوات متصلة بالذكاء الاصطناعي
١٦ أكتوبر ٢٠٢٥
استكشاف عميق وافتراضي لمفهوم خادم بروتوكول السياق النموذجي (MCP) — كيف يمكنه ربط نماذج الذكاء الاصطناعي بأنظمة العالم الحقيقي بطريقة آمنة وقابلة للتقسيم.