أحمد حايس
الرئيسيةمن أناالدوراتالمدونةالمناهج والباقات
أحمد حايس

دورات عربية متخصصة في التقنية والبرمجة والذكاء الاصطناعي.

المنصة مبنية على الوضوح، التطبيق، والنتيجة النافعة: شرح مرتب يساعدك تفهم الأدوات، تكتب كودًا أفضل، وتستخدم الذكاء الاصطناعي بوعي داخل العمل الحقيقي.

تعلم أسرعوصول مباشر للدورات والمسارات من الموبايل.
تنقل أوضحالروابط الأساسية والدعم في مكان واحد بدون تشتيت.

المنصة

  • الرئيسية
  • من أنا
  • الدورات
  • المناهج والباقات
  • المدونة

الدعم

  • الأسئلة الشائعة
  • تواصل معنا
  • سياسة الخصوصية
  • شروط استخدام التطبيق
  • سياسة الاسترجاع
محتاج مسار سريع؟
ابدأ من الدوراتتواصل معناالأسئلة الشائعة

© 2026 أحمد حايس. جميع الحقوق محفوظة.

الرئيسيةالدوراتالمناهجالمدونةالدخول

المدونة

مقالات عملية مرتبة حسب المجال والمستوى، اختر المجال المناسب واقرأ من مستوى مبتدئ إلى محترف.

المجال
كل المجالات
تكنولوجياDevOps بالعربيHow To Make ItOptimizing بالعربيأحدث أخبار التكنولوجياالأوتوميشنالبرمجة بالعربيالذكاء الاصطناعي
المستوى
كل المستوياتمبتدئمتوسطمحترف
Speculative Decoding للمحترف: ولّد توكنز LLM أسرع 3x بنفس الجودة
محترف٨ مايو ٢٠٢٦

Speculative Decoding للمحترف: ولّد توكنز LLM أسرع 3x بنفس الجودة

لو Llama 3 70B عندك بيولّد 32 توكن/ثانية على A100، الـ GPU مش مشغول حسابيًا. المشكلة memory bandwidth، والحل اسمه Speculative Decoding بيرفع المعدل لـ 91 توكن/ثانية بدون تغيير في الموديل ولا خسارة جودة. مقال للمحترف بمثال لجنة المراجعة للمبتدئ، تعريف علمي من ورقة Leviathan ICML 2023، كود vLLM 0.7+ شغّال، أرقام مقاسة من إنتاج، 4 trade-offs، وحالات لا تستخدمه فيها أصلاً.

5 دقائق قراءة
Reranking للمحترف: ليه RAG بترجع نتيجة غلط رغم Embeddings ممتازة
محترف٨ مايو ٢٠٢٦

Reranking للمحترف: ليه RAG بترجع نتيجة غلط رغم Embeddings ممتازة

لو الـ RAG بتاعك Recall@10 عنده 92% بس الإجابة الأولى غلط نص الوقت، المشكلة مش في الـ Embeddings. المشكلة إنك بتعتمد على bi-encoder لوحده وفايتك خط دفاع تاني اسمه Cross-encoder Reranking. مقال للمحترف بمثال لجنة التحكيم للمبتدئ، تعريف علمي للـ cross-attention، كود BGE-reranker شغّال، أرقام مقاسة من BEIR (NDCG@10 من 0.61 لـ 0.78)، 4 trade-offs، ومتى الـ reranker بيضرّك مش بينفعك.

6 دقائق قراءة
LLM-as-a-Judge للمحترف: قيّم 10,000 إجابة AI بـ $30 بدل $5,000
محترف٨ مايو ٢٠٢٦

LLM-as-a-Judge للمحترف: قيّم 10,000 إجابة AI بـ $30 بدل $5,000

لو فريق الـ QA بيراجع 200 إجابة LLM في الأسبوع وعندك 10,000 إجابة يومياً، الـ coverage بتاعك 1.4% وأنت في الإنتاج بدون شبكة أمان. LLM-as-a-Judge بيقيّم العشرة آلاف كاملة في 3 ساعات بـ $30 والاتفاق مع المراجع البشري بيوصل 83%. مقال للمحترف بمثال مدرّس الإنشاء للمبتدئ، التعريف العلمي من ورقة Zheng et al. (NeurIPS 2023)، كود Python شغّال على Anthropic SDK مع pairwise مقاوم للـ position bias، أرقام مقاسة من 12,400 تذكرة دعم عربية، 4 trade-offs حقيقية، وحالات لا تستخدم فيها التقنية أصلاً.

7 دقائق قراءة
Prompt Caching للمحترف في Claude: ازاي تقطع تكلفة الـ Input 90% وتسرّع الرد 4x
محترف٨ مايو ٢٠٢٦

Prompt Caching للمحترف في Claude: ازاي تقطع تكلفة الـ Input 90% وتسرّع الرد 4x

لو الـ agent بتاعك بيرسل system prompt حجمه 35 KB في كل طلب، الموديل بيقراه من الصفر وبتدفع كامل التوكنز. Prompt Caching بيحفظ الجزء الثابت على سيرفر Anthropic ويعيد استخدامه بسعر 10% وزمن TTFT أقل بـ 4x. مقال للمحترف بمثال الكاشير للمبتدئ، تعريف علمي للـ KV cache، كود Python شغّال على Anthropic SDK، أرقام مقاسة من إنتاج (88% انخفاض الفاتورة)، trade-offs الـ cache invalidation، وحالات لا يستحق فيها التفعيل.

7 دقائق قراءة
KV Cache و PagedAttention للمحترف: ليه vLLM بيخدم 8x طلبات أكتر
محترف٨ مايو ٢٠٢٦

KV Cache و PagedAttention للمحترف: ليه vLLM بيخدم 8x طلبات أكتر

لو شغّلت Llama 3 70B على A100 80GB ولقيت السيرفر بيرفض الطلب رقم 16، الموديل مش هو اللي بياكل الذاكرة. KV Cache هو، وبيهدر 60-80% منها في تجزئة. PagedAttention في vLLM بترفع الإنتاجية 8x. مقال للمحترف بشرح علمي دقيق، كود vLLM 0.7+ شغّال، أرقام من ورقة Kwon et al. SOSP 2023.

6 دقائق قراءة
Prompt Caching في Claude للمحترف: وفّر 90% من تكلفة الـ API و 6x من زمن الاستجابة
محترف٨ مايو ٢٠٢٦

Prompt Caching في Claude للمحترف: وفّر 90% من تكلفة الـ API و 6x من زمن الاستجابة

لو تطبيقك بيبعت نفس الـ system prompt الطويل مع كل request، أنت بتدفع 100% كل مرة بلا داعي. Prompt Caching بيقطع التكلفة لـ 10% والـ time-to-first-token من 2.1 ثانية لـ 0.32. مقال للمحترف بمثال الكاشير للمبتدئ، تعريف علمي للـ KV Cache Persistence، كود Python شغّال على Anthropic SDK، أرقام مقاسة من إنتاج 18,000 طلب يومي، 4 trade-offs حقيقية، وحالات لا تستخدمه فيها أصلاً.

6 دقائق قراءة
Speculative Decoding للمحترف: ازاي تخلّي LLM يرد 3x أسرع بدون ما تخسر دقة
محترف٨ مايو ٢٠٢٦

Speculative Decoding للمحترف: ازاي تخلّي LLM يرد 3x أسرع بدون ما تخسر دقة

لو inference الـ Llama 3 70B بياخد 8 ثواني والمستخدم بيقفل التاب، Speculative Decoding بيقطع الزمن للنص بنفس الموديل ونفس الجودة. الفكرة: موديل صغير سريع بيخمّن، موديل كبير بيتأكد بالتوازي. مقال للمحترف بمثال الكاشير للمبتدئ، التعريف العلمي الدقيق للـ acceptance probability من ورقة DeepMind 2023، كود vLLM 0.6+ شغّال، أرقام مقاسة على H100 (24 → 71 توكن/ثانية)، trade-offs الذاكرة والـ batching، وحالات لا تستخدم فيها التقنية أصلاً.

6 دقائق قراءة
Hybrid Search للمحترف: ادمج BM25 مع Dense Embeddings وارفع دقة الاسترجاع لـ 96%
محترف٧ مايو ٢٠٢٦

Hybrid Search للمحترف: ادمج BM25 مع Dense Embeddings وارفع دقة الاسترجاع لـ 96%

لو الـ RAG بتاعك بيفشل في الأسئلة اللي فيها رقم منتج أو UUID أو اسم خطأ تقني، Dense search لوحده مش كفاية. Hybrid Search بيدمج BM25 مع Embeddings عبر Reciprocal Rank Fusion ويرفع الاسترجاع من 78% لـ 96% على BEIR. مقال للمحترف بمثال أمين المكتبة للمبتدئ، تعريف علمي للـ RRF، كود Python شغّال على rank_bm25 + sentence-transformers، أرقام مقاسة، trade-offs، وحالات لا تستخدمه فيها.

7 دقائق قراءة
Parallel Tool Use في Claude API للمحترف: نفّذ 5 أدوات في 1.2 ثانية بدل 6
محترف٣ مايو ٢٠٢٦

Parallel Tool Use في Claude API للمحترف: نفّذ 5 أدوات في 1.2 ثانية بدل 6

لو الـ agent بتاعك بياخد 6 ثواني علشان يجيب الطقس + سعر السهم + ميعاد الميتنج + بيانات العميل + الفاتورة، المشكلة مش الموديل بطيء. المشكلة إنك بتنده الأدوات تسلسلياً بدل ما توازيها. شرح للمحترف بمثال طلب الكافيه للمبتدئ، تعريف علمي لـ disable_parallel_tool_use ودورة الـ tool_use blocks، كود Python شغّال على Anthropic SDK 0.40+، أرقام مقاسة من إنتاج، trade-offs الذاكرة والتكلفة، وحالات لازم تعطّل التوازي فيها.

5 دقائق قراءة

عرض 28 - 36 من 40 مقال

السابق
1
2
3
4
5
التالي