مقالات ودروس مجانية تساعدك في رحلتك التعليمية — من أساسيات البرمجة إلى أحدث التقنيات.
لو فاتورة الذكاء الاصطناعي بتزيد كل أسبوع ومش عارف أي ميزة السبب، سجّل تكلفة كل طلب بدل انتظار الفاتورة الشهرية.
لو شات AI عندك بيبطأ ويزيد تكلفته بعد يومين استخدام، المشكلة غالبًا في إرسال تاريخ المحادثة كاملًا. الحل هو Context Budget واضح قبل كل طلب.
لو وكيل AI نفّذ أداة غلط، سجل JSONL بسيط لاستدعاءات الأدوات يخليك تعرف الطلب، الأداة، القرار، والزمن بدون تخمين طويل.
لو تطبيق AI عندك مفتوح للمستخدمين، حد واحد أو loop غلط ممكن يحرق ميزانية اليوم في دقائق. الحل العملي هو حد تكلفة لكل مستخدم قبل استدعاء النموذج.
لو تطبيق AI عندك بيرد على عملاء أو بيانات حساسة، LLM-as-a-Judge يخليك تقيس جودة الرد قبل ما تثق فيه أو تنشره للمستخدم.
لو فاتورة الـ AI عندك بتطلع أعلى من المتوقع لمّا بتشتغل بنصوص عربية، السبب مش الموديل. السبب خطوة قبلية اسمها Tokenization. مقال للمبتدئ يشرح ليه نفس المعنى بالعربي بياخد 2-3x توكنز، بمثال بسيط، تعريف علمي، كود Python شغّال، أرقام مقاسة، وحالات ما تنفعش فيها التحسينات.
لو لسه مفهمتش ليه الـ AI بيقدر يلاقي معاني متشابهة بين كلمات مختلفة، السر اسمه Embeddings. شرح بمثال بسيط جدًا، تعريف علمي دقيق، كود Python شغّال على OpenAI، أرقام تكلفة فعلية من الإنتاج، trade-offs، وحالات ما تستخدمهوش فيها.
لو نموذج الـ AI بيغلط في مسائل الحساب أو المنطق البسيط، المشكلة مش في النموذج، المشكلة إنك بتطلب منه الإجابة قبل ما يفكر. Chain of Thought بيخلي النموذج يكتب خطوات استدلاله قبل ما يحكم، وبيرفع الدقة من 17% لـ 78% في GSM8K حسب ورقة Wei et al. 2022. المقال يشرح الفكرة بمثال للمبتدئ، تعريف علمي دقيق، كود Python شغّال على Anthropic SDK، أرقام before/after، trade-offs، ومتى ما تستخدمهوش.
لو عندك آلاف مهام AI غير عاجلة كل ليلة، Batch API يقلل التكلفة بدل ما تضغط على الـ API المتزامن. المقال يشرح متى تستخدمه، مثال JSONL، وقياس تكلفة واضح.
مدونة أحمد حايس تجيب عن أسئلة مثل كيف أتعلم البرمجة أو التكنولوجيا أو الذكاء الاصطناعي، وتحوّل المفاهيم التقنية إلى مقالات عربية عملية واضحة.