يمثل الذكاء العام الاصطناعي (AGI) الكأس المقدسة في علوم الحاسوب: نظام قادر على الفهم والتعلم وتطبيق المعرفة عبر مجموعة واسعة من المهام بمستوى يساوي أو يتجاوز القدرة البشرية. بينما يتفوق الذكاء الضيق في مجالات محددة مثل التعرف على الصور...
مع اعتماد المؤسسات بشكل متزايد على الذكاء الاصطناعي (AI) والنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، أصبح الحاجة إلى أسس بيانات منظمة وقوية أكثر أهمية من أي وقت مضى. برزت رسومات المعرفة (KGs) كتقنية محورية، حيث تقدم سياقاً دلالياً يعزز أنظمة التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)...
مع تسارع اعتماد الشركات لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، أصبحت تعقيدات إدارة هذه الأنظمة غير الحتمية في بيئات الإنتاج مصدر قلق رئيسي لفريق الهندسة. على عكس البرمجيات التقليدية، حيث تكون المخرجات متوقعة والمنطق صريحًا، تقدم الذكاء الاصطناعي التوليدي طبقة من السلوك الاحتمالي...
مع انتقال نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) من كونها فضوليات تجريبية إلى مكونات بنية تحتية أساسية، لم يكن الطلب على التقييم الدقيق أعلى من قبل. بينما يسهل قياس السلاسة الأساسية والاستدعاء الواقعي، يظل الاستدلال متعدد الخطوات الكأس المقدسة لقدرات نماذج اللغات الكبيرة...
أحدثت النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) ثورة في تطوير البرمجيات وتفاعل العملاء، لكنها تطرح تحديات أمنية كبيرة. الأخطر من بينها هو تسرب البيانات، حيث يتم الكشف عن معلومات حساسة، مثل البيانات الشخصية المعرّفة (PII)، أو الشفرة المصدرية الخاصة، أو منطق الأعمال السري...
مع انتقال النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) من النماذج التجريبية إلى أحمال العمل الإنتاجية، ينتقل عنق الزجاجة غالباً من معالجة وحدة معالجة الرسومات (GPU) إلى مدخلات/مخرجات الشبكة. في سيناريوهات التقديم عالية الإنتاجية، نادرًا ما تكون تهيئة نواة لينكس القياسية كافية. يستكشف هذا المنشور طبقات البنية التحتية الحرجة...
في المشهد سريع التطور لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، تُعد القدرة على تحويل النصوص غير المهيكلة إلى بيانات منظمة capability حاسمة لتطوير البرمجيات الحديثة. بينما صُممت نماذج LLM بشكل طبيعي لتوليد نصوص مفهومة للبشر، فإن دمجها في الأنظمة الخلفية يتطلب تنسيقات قابلة للقراءة آلياً ومتوقعة. هنا يصبح وضع JSON لا غنى عنه. تستكشف هذه المقالة الفروق التقنية لفرض إخراج JSON، ولماذا يهم ذلك، وكيفية تنفيذه بفعالية في استراتيجية هندسة الأوامر الخاصة بك.