مُحفّزات النظام مقابل مُحفّزات المستخدم: العمود الفقري الخفي لسلوك الذكاء الاصطناعي
٤ ديسمبر ٢٠٢٥
افهم كيف تشكل برومبتات النظام وبرومبتات المستخدم استجابات الذكاء الاصطناعي، مع أمثلة عملية، عروض برمجية، ورؤى حول الأداء والسلامة والاستخدام الواقعي.
#llm
أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر في 2025: القوة، الحرية، والعمليّة
٢٩ نوفمبر ٢٠٢٥
استكشف أدوات الذكاء الاصطناعي المفتوحة المصدر الأكثر قدرة في 2025 — من تدريب النماذج إلى النشر — مع أمثلة حقيقية، كود، ورؤى عملية للمطورين والفرق.
كلود أوبوس 4.5: أنثروبيك الذكاء الاصطناعي الأكثر قدرة حتى الآن
٢٨ نوفمبر ٢٠٢٥
تحليل متعمق في Claude Opus 4.5 — بنية، أداؤه، حالات الاستخدام، قدرات البرمجة، وكيفية تكامله مع MCP لأتمتة العالم الحقيقي.
بناء الذكاء الاصطناعي الموثوق: ضوابط LLM في التطبيقات الواقعية
١٩ نوفمبر ٢٠٢٥
اكتشف كيف تجعل الضوابط النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) آمنة، أخلاقية، ومتوافقة—من الرعاية الصحية إلى المالية—وتعلم كيفية تصميم ومراقبة ونشر الذكاء الاصطناعي بمسؤولية.
ضغط مُحفزاتك: ذكاء اصطناعي أذكى، تكاليف أقل
١٩ نوفمبر ٢٠٢٥
تعلم كيفية اختصار وتحسين مطالبات LLM الخاصة بك للحد من استخدام الرموز، وتحسين الدقة، وتوفير المال باستخدام أدوات مثل LLMLingua ورموز GIST وPCToolkit.
كيفية حل الأخطاء الشائعة في التوليد المُعزز بالاسترجاع
١٨ نوفمبر ٢٠٢٥
غوص عميق في تشخيص وإصلاح أخطاء التوليد المُعزز بالاسترجاع (RAG) — من الفهرسة الضعيفة إلى الهلوسة — باستراتيجيات عملية للتصحيح واختبار والمراقبة.
الحفاظ على قابلية التنبؤ في مخرجات النموذج اللغوي الكبير: هندسة الاستقرار في ردود الذكاء الاصطناعي
١٨ نوفمبر ٢٠٢٥
تعلم كيفية جعل مخرجات نماذج اللغة الكبيرة متسقة وموثوقة باستخدام موجهات مُهيكلة، والتحكم في درجة الحرارة، والتحقق بواسطة بايدانتيك
بناء نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة باستخدام نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر
١٥ نوفمبر ٢٠٢٥
تعلم كيفية بناء نماذج ذكاء اصطناعي آمنة وخاصة باستخدام نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر (LLMs)، من التخصيص الدقيق والتكميم إلى النشر على الخادم المحلي والامتثال.
كيفية توفير التكاليف باستخدام نماذج اللغة الصغيرة
١٤ نوفمبر ٢٠٢٥
اكتشف كيف يمكن للنماذج اللغوية الأصغر أن تخفض تكاليف الذكاء الاصطناعي بشكل كبير مع الحفاظ على أداء قوي. تعلم استراتيجيات عملية للنشر والتحسين والتحسين.
داخل وكلاء البرمجة بالذكاء الاصطناعي: كيف تتطور سير عمل التطوير الذاتية
١١ أكتوبر ٢٠٢٥
نظرة واقعية ومفصلة على وكلاء البرمجة بالذكاء الاصطناعي — كيف تعمل، وما الذي يجعلها مختلفة عن مساعدي البرمجة التقليديين، وكيف تعيد تشكيل تطوير البرمجيات من خلال سير العمل القائمة على الوكلاء.