الذكاء الاصطناعي
مقالات عملية مرتبة حسب المجال والمستوى، اختر المجال المناسب واقرأ من مستوى مبتدئ إلى محترف.
الوكلاء الأذكياء وحلقة ReAct: خلّي النموذج ينفّذ مش يوصف بس
الفرق بين شات بوت بيتكلم ووكيل بينفّذ هو حلقة واحدة: تفكير ثم فعل ثم ملاحظة. شرح ReAct بمثال واضح ثم علميًا، مع كود Python شغّال، أرقام من الورقة الأصلية، الـ trade-offs، ومتى لا تستخدمه، مع مصادر.
الـ KV Cache وPagedAttention: ليه سيرفر الـ LLM بيخنق عند 10 مستخدمين
سيرفر نموذج اللغة بتاعك بيوقف عند 10 مستخدمين رغم إن كرت الشاشة نصه فاضي؟ المشكلة مش في القوة، المشكلة إن الـ KV Cache بيهدر 60–80% من الذاكرة على تجزئة وحجز مبكر. المقال للمحترف يشرح السبب بمثال بسيط ثم علميًا، مع إعداد vLLM قابل للنسخ، أرقام مقاسة (إنتاجية 2–24 ضعفًا)، الـ trade-offs، ومتى لا تستخدمه، بمصادر رسمية.
التعلّم من الأمثلة (Few-Shot): علّم الذكاء الاصطناعي مهمة جديدة بلا تدريب
تقدر تخلّي النموذج يتقن مهمة جديدة بإعطائه 3 أمثلة داخل رسالتك فقط، بلا تدريب ولا تكلفته. شرح للمبتدئ بمثال البطاقات، ثم علميًا بالتعلّم داخل السياق، مع كود بايثون شغّال، أرقام GPT-3 الحقيقية، الـ trade-offs، ومتى لا تستخدمه، مع مصادر.
لماذا يهلوس الذكاء الاصطناعي؟ وكيف تقلّل اختراعه للمعلومات
لو النموذج ردّ عليك بثقة عن كتاب مش موجود، ده مش عطل. المقال يشرح للمبتدئ ليه الذكاء الاصطناعي بيهلوس بمثال بسيط ثم علميًا بتوقّع التوكن التالي، مع كود شغّال يخلّيه يخترع ثم يوقفه، أرقام حقيقية من Vectara وقضية Avianca، الـ trade-offs، ومتى لا تشغل بالك، مع مصادر.
التفكير خطوة بخطوة (Chain-of-Thought): إزاي جملة واحدة تضاعف دقة الذكاء الاصطناعي
جملة واحدة — "فكّر خطوة بخطوة" — بترفع دقة الذكاء الاصطناعي في المسائل من 17% لحوالي 79%. شرح للمبتدئ بمثال بسيط، السبب العلمي، كود تجرّبه بنفسك، أرقام حقيقية، الـ trade-off، ومتى متستخدمهاش، مع مصادر رسمية.
آلية الانتباه للمبتدئ: إزاي الذكاء الاصطناعي بيعرف الكلمة بتشير لمين
لو النموذج بيفهم إن "هي" في جملة بتتكلم عن "القطة" مش عن حاجة تانية، الفضل لآلية اسمها Attention. شرح للمبتدئ بمثال الحفلة الصاخبة، ثم علميًا بالـ Query/Key/Value، مع كود Python شغّال، أرقام حقيقية، وtrade-offs، ومتى متستخدمهاش، مع مصادر رسمية.
خوارزمية HNSW: ليه بحث المتجهات في مليون سطر بياخد مللي ثانية
لو بتبني بحثًا دلاليًا أو RAG على ملايين المتجهات، المقارنة بالكل بتاخد مئات المللي ثانية لكل استعلام. HNSW بينزّلها لأقل من مللي ثانية مقابل دقة 97% وذاكرة زيادة بسيطة. شرح للمتوسط بمثال السايق، ثم علميًا بالطبقات والبحث الجشع، كود hnswlib شغّال، أرقام مقاسة، trade-offs، ومتى لا تستخدمه، مع مصادر رسمية.
حقن الأوامر Prompt Injection: كيف تُختطف تطبيقات الذكاء الاصطناعي وكيف تحميها
حقن الأوامر هو الثغرة رقم 1 في تطبيقات الـ LLM. النموذج لا يفرّق بين تعليماتك ونص المستخدم، فسطر واحد مخبّأ في بريد يكفي لاختطافه. شرح المفهوم بمثال واضح، ثم علميًا، مع كود دفاعي شغّال، حوادث 2025 حقيقية بأرقام، ومتى لا تكفي الحماية.
ليه الذكاء الاصطناعي بيغلط في عدّ حروف كلمة زي strawberry؟ حكاية التوكنز
لو سألت ChatGPT كلمة strawberry فيها كام حرف r وردّ غلط، ده مش عطل. النموذج أصلاً مبيشوفش الحروف، بيشوف "توكنز". مقال للمبتدئ بمثال كتاب اللزقات، ثم شرح علمي للتوكنز والـ BPE، مع كود tiktoken شغّال، أرقام حقيقية لتكلفة العربي مقابل الإنجليزي، trade-offs، ومتى متشغلش بالك، مع مصادر.