AI with M.Althabahi

‏20 مطالبة
‏كنماذج لاستخدام ChatGPT بشكل فعال لمساعدة الباحثين

‏▪️ المطالبات للاستئناس ويمكن للمستخدم تعديلها لموضوعات مختلفة.

‏1. استخدام خطوة بخطوة (Step-by-step):

‏المطالبة: “قدم خطة تفصيلية خطوة بخطوة لإعداد ورقة بحثية أكاديمية في مجال [التخصص]، بدءًا من اختيار الموضوع وحتى النشر في مجلة علمية مرموقة.”

‏2. إدخال الافتراضات في الإجابة:

‏المطالبة: “افترض أنني أدرس العلاقة بين [المتغير الأول] و[المتغير الثاني]، وقم بصياغة فرضيات بحثية محتملة لهذه العلاقة بناءً على الأدبيات السابقة.”

‏3. استخدام التحليل التلوي / التجميعي (Meta analysis):

‏المطالبة: “قم بتحليل تجميعي Meta analysis شامل للأبحاث المنشورة حول تأثير [الموضوع] على [المجال]، مع التركيز على النتائج المتكررة والفجوات البحثية.”

‏4. الإجابة بمثال محدد:

‏المطالبة: “اشرح كيفية تصميم دراسة علمية لاختبار فعالية [طريقة/تقنية] باستخدام مثال عملي من مجال [التخصص].”

‏5. الإجابة باستخدام تحليل (5W1H):

‏المطالبة: “استخدم تحليل (من، ماذا، متى، أين، لماذا، وكيف) لتوضيح كيفية تصميم دراسة ميدانية لتحليل [المشكلة/الظاهرة].”

‏6. إجراء تحليل المقارنة:

‏المطالبة: “قارن بين منهجية [المنهجية الأولى] ومنهجية [المنهجية الثانية] في البحث العلمي، موضحًا متى يُفضل استخدام كل منهما.”

‏7. إضافة وجهة نظر الخبراء:

‏المطالبة: “أجب كما لو كنت خبيرًا في [المجال]، ما هي أفضل الممارسات لضمان موثوقية وصحة نتائج البحث العلمي في هذا التخصص؟”

‏8. التفسير باستخدام المنطق والتفكير السببي:

‏المطالبة: “اشرح السبب والنتيجة وراء العلاقة بين [المتغير الأول] و[المتغير الثاني] باستخدام التفكير المنطقي المدعوم بأمثلة.”

‏9. توضيح الأفكار الأساسية بالنقاط الرئيسية:

‏المطالبة: “لخص المبادئ الأساسية لاختيار أدوات جمع البيانات في البحث العلمي في شكل نقاط رئيسية مختصرة وواضحة.”

‏10. الإجابة بناءً على المواقف العالمية:

‏المطالبة: “ناقش كيف يمكن تطبيق نتائج دراسة حول [الموضوع] التي أجريت في [المنطقة] على المستوى العالمي، مع الأخذ في الاعتبار الفروق الثقافية والاقتصادية.”

‏11. اقتراح تطبيقات عملية:

‏المطالبة: “اقترح تطبيقات عملية لاستخدام نتائج بحث حول [الموضوع] في حل المشكلات العملية في [المجال/الصناعة].”

‏12. ترتيب النقاط حسب الأولوية:

‏المطالبة: “رتب أولويات الخطوات اللازمة لإعداد مراجعة أدبية شاملة حول [الموضوع]، بدءًا من جمع المصادر وحتى كتابة المراجعة النهائية.”

‏13. تقديم وجهات نظر متعددة:

‏المطالبة: “ناقش تأثير [الموضوع] على [المجال] من وجهات نظر مختلفة، مثل وجهة نظر الباحثين، صناع القرار، والمجتمع.”

‏14. الإجابة مع إدخال الافتراضات:

‏المطالبة: “إذا افترضنا أن هناك قيودًا زمنية ومالية على البحث في [الموضوع]، كيف يمكن تصميم دراسة بحثية فعالة ضمن هذه القيود؟”

‏15. اقتراح أفكار جديدة:

‏المطالبة: “اقترح أفكارًا مبتكرة لدراسة تأثير [الموضوع] على [المجال]، مع التركيز على الفجوات البحثية التي لم تُدرس بعد.”

‏16. مراعاة العوامل الثقافية:

‏المطالبة: “كيف يمكن تصميم دراسة بحثية حول [الموضوع] تأخذ في الحسبان الاختلافات الثقافية بين [المنطقة الأولى] و[المنطقة الثانية]؟”

‏17. مراجعة الأخطاء أو الثغرات:

‏المطالبة: “قم بمراجعة تصميم البحث التالي حول [الموضوع]، وحدد الأخطاء أو الثغرات التي قد تؤثر على دقة النتائج وموثوقيتها.”

‏18. الإجابة بمثال توضيحي:

‏المطالبة: “اشرح كيفية استخدام تحليل الانحدار الإحصائي في دراسة تأثير [المتغير الأول] على [المتغير الثاني] مع تقديم مثال واضح.”

‏19. تحليل الإيجابيات والسلبيات:

‏المطالبة: “حلل مزايا وعيوب استخدام [الأداة/المنهجية] في دراسة [الموضوع]، مع التركيز على التأثير على دقة النتائج.”

‏20. إضافة اقتراحات ملموسة:

‏المطالبة: “اقترح خطوات عملية ومحددة لتحسين تصميم البحث في مجال [التخصص]، مع التركيز على ضمان دقة البيانات وصحة التحليل.”

المصدر

https://www.nature.com/articles/s41377-024-01590-3.pdf

الثورة القادمة: الذكاء الاصطناعي ينتقل من السيليكون إلى الضوء؟

الشبكات العصبية الضوئية (Optical Neural Networks):

تعد الشبكات العصبية الضوئية نقلة نوعية في تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي، حيث تعتمد على الفوتونات بدلًا من الإلكترونات، مما يجعلها أسرع وأكثر كفاءة في استهلاك الطاقة.

كيف تعمل؟

• تستخدم الفوتونات لنقل ومعالجة البيانات من خلال الألياف البصرية أو الدوائر البصرية.
• يتم استبدال المكونات الإلكترونية التقليدية مثل الترانزستورات بمكونات ضوئية مثل المرايا والعدسات.
• تتيح الضوء أداء العمليات الحسابية عبر تأثيرات مثل التداخل البصري دون الحاجة إلى تحويله لإشارات كهربائية.

المزايا الأساسية:

1. سرعة غير مسبوقة:
• الفوتونات تسير بسرعة الضوء، مما يجعل العمليات الحسابية أسرع بآلاف المرات من الأنظمة الإلكترونية.
2. كفاءة الطاقة:
• استهلاك الطاقة أقل بكثير مقارنة بالشبكات العصبية الإلكترونية التقليدية.
3. تقليل الحرارة:
• على عكس الإلكترونات، الفوتونات لا تولد حرارة، مما يزيل الحاجة لأنظمة التبريد الضخمة.
4. زيادة السعة:
• القدرة على معالجة كميات ضخمة من البيانات باستخدام أنظمة أصغر حجمًا.

التحديات الحالية:

1. البنية التحتية:
• تصميم شبكات متكاملة بالكامل تعمل بالضوء لا يزال معقدًا ومكلفًا.
2. التكامل مع الإلكترونيات الحالية:
• تحتاج الأنظمة البصرية إلى تطوير واجهات متوافقة مع الأجهزة الإلكترونية المستخدمة حاليًا.
3. الدقة:
• رغم السرعة، لا تزال الأنظمة الضوئية تواجه تحديات في تحقيق الدقة المطلوبة لمهام معينة.

التطبيقات المستقبلية:

• أنظمة الذكاء الاصطناعي الفائقة في المجالات مثل:
• الرعاية الصحية وتحليل الصور الطبية.
• القيادة الذاتية.
• نمذجة الأنظمة الكونية المعقدة.
• تحسين البنية التحتية للحوسبة السحابية ومراكز البيانات.

الخلاصة:

انتقال الذكاء الاصطناعي من السيليكون إلى الضوء يمثل ثورة في التقنية. ومع نضوج الشبكات العصبية الضوئية، يمكن أن نشهد أنظمة ذكاء اصطناعي أسرع وأقل استهلاكًا للطاقة بكثير مما نعرفه اليوم.

أدوات ذكاء اصطناعي مجانية لتحسين إنتاجيتك:

1. اداة Perplexity AI
وصف: أداة للإجابة على الأسئلة بدقة ووضوح باستخدام الذكاء الاصطناعي.
الرابط: Perplexity AI

2. اداة Grammarly
وصف: أداة مجانية للتدقيق الإملائي والنحوي، تساعدك على تحسين كتابتك بسهولة.
الرابط: Grammarly

3. اداة Copy.ai
وصف: أداة متخصصة في إنشاء محتوى تسويقي جذاب للنصوص الإعلانية.
الرابط: Copy.ai

4. اداة Wordtune
وصف: أداة لتحسين الكتابة وإعادة الصياغة لجعل النصوص أكثر احترافية وسلاسة.
الرابط: Wordtune

5. اداة DeepAI
وصف: أداة لتحويل النصوص إلى صور باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي.
الرابط: DeepAI

6. اداة Khanmigo
وصف: أداة مدعومة من منصة Khan Academy تساعدك في المراجعة وفهم المواد الدراسية.
الرابط: Khanmigo

🔗 اكتشف المزيد من الأدوات المميزة على AI بالعربية.

🤖 أفضل 12 أداة ذكاء اصطناعي لتحسين إنتاجيتك اليومية

مرحباً بكم متابعينا الأعزاء! اليوم نستعرض معكم مجموعة مميزة من أدوات الذكاء الاصطناعي التي يمكنها تحسين عملكم وإنتاجيتكم:

1. محادث جي بي تي (ChatGPT)
المساعد الأشهر عالمياً من OpenAI، يتميز بقدرته على:
- المحادثة الطبيعية وفهم السياق
- كتابة المحتوى وتحليل النصوص
- المساعدة في البرمجة وحل المشكلات
- الترجمة ومعالجة اللغات المتعددة

2. التشابه الذكي (Ximilar)
منصة متخصصة في:
- تحليل ومعالجة الصور
- التعرف على الأشياء والتصنيف التلقائي
- البحث البصري المتقدم
- مثالي للتجارة الإلكترونية والتسويق

3. النموذج المثالي (Paragon)
أداة احترافية تقدم:
- تحليل البيانات المتقدم
- التنبؤات المستقبلية
- أتمتة العمليات التجارية
- تقارير تحليلية متطورة

4. المستقبِل الذكي (Receptiviti)
يتخصص في:
- تحليل المشاعر والعواطف
- فهم سلوك المستخدمين
- تحسين تجربة العملاء
- تحليل التفاعلات الاجتماعية

5. أياسدي (Ayasdi)
منصة متقدمة لـ:
- تحليل البيانات الضخمة
- اكتشاف الأنماط المعقدة
- التعلم الآلي المتقدم
- حلول ذكية للمؤسسات

6. محلل المزاج (Moodbit)
يركز على:
- تحليل مزاج الموظفين
- تحسين بيئة العمل
- قياس الرضا الوظيفي
- تعزيز الإنتاجية

7. محلل المحادثات (Chorus.ai)
متخصص في:
- تحليل المكالمات والاجتماعات
- تحسين المبيعات
- التدريب وتطوير المهارات
- تحليل محادثات العملاء

8. المدقق اللغوي (Grammarly)
الأداة الأشهر لـ:
- تدقيق لغوي متقدم
- تحسين أسلوب الكتابة
- اقتراحات لغوية ذكية
- دعم متعدد اللغات

9. منشئ النصوص (Arria NLG)
يتميز بـ:
- توليد النصوص التلقائي
- تحويل البيانات إلى قصص
- إنشاء التقارير الذكية
- تحليل وعرض المعلومات

10. محلل هوتسويت (Hootsuite Insights)
يقدم:
- تحليل وسائل التواصل الاجتماعي
- متابعة العلامة التجارية
- قياس أداء الحملات
- تقارير تفاعل الجمهور

11. المقياس المعرفي (Cognitive Scale)
منصة متكاملة توفر:
- حلول ذكاء اصطناعي للمؤسسات
- أتمتة العمليات المعقدة
- إدارة المخاطر والامتثال
- تحسين القرارات التجارية

12. المحلل الذكي (Knoyd)
يتميز بـ:
- تحليل البيانات الذكي
- توقعات مستقبلية دقيقة
- حلول مخصصة للأعمال
- دعم اتخاذ القرار

💡 نصيحة: جرب هذه الأدوات واختر ما يناسب احتياجاتك وأهدافك. معظم هذه الأدوات تقدم نسخاً تجريبية مجانية لاختبار مميزاتها.

#الذكاء_الاصطناعي #تقنية #إنتاجية #تطوير_الأعمال

OpenAI تنشر دليلًا للطلاب حول كيفية استخدام ChatGPT بفعالية

أصدرت OpenAI دليلًا بعنوان “A Student’s Guide to Writing with ChatGPT”، يهدف إلى مساعدة الطلاب على الاستفادة من الذكاء الاصطناعي بطريقة تعزز مهاراتهم الأكاديمية بدلاً من أن تعيقها. يوضح الدليل الفوائد المحتملة لاستخدام ChatGPT، مثل دعم التفكير العميق وفهم المفاهيم المعقدة، ويشدد على ضرورة الاستخدام المسؤول.

أهم بنود الدليل:
• تعزيز التعلم بدل الاعتماد الكامل: ينصح الدليل باستخدام ChatGPT كأداة لتوليد الأفكار، وتوسيع نطاق الفهم، ولكن ليس كبديل كامل للكتابة الذاتية.
• مراعاة النزاهة الأكاديمية: على الطلاب عدم الاعتماد عليه لكتابة مقالاتهم بالكامل، مما قد يضر بتطوير مهاراتهم الفعلية.
• التفاعل العميق مع المحتوى: استخدام الذكاء الاصطناعي لدفع الطلاب للتفكير بشكل أعمق وتطوير فهمهم الذاتي للمواد الدراسية.

تسلط OpenAI الضوء على أهمية استخدام ChatGPT بوعي بحيث يساهم في التعلم والتطوير دون أن يشكل عائقًا أمام تنمية المهارات الشخصية للطلاب.

قاعدة بيانات شاملة تضم 250 أداة للباحثين والمختصين

وصف القاعدة:
تُعد قاعدة البيانات المتاحة عبر Scholars Junction مصدرًا غنيًا يحتوي على توصيف شامل لـ 250 أداة ذكاء اصطناعي مفيدة للباحثين، تتضمن معلومات مهمة عن كل أداة مثل التكلفة، متطلبات التسجيل، والمجالات التي تغطيها.

المجالات المتاحة:
• الكتابة والتلخيص: لتسهيل الكتابة الأكاديمية وتبسيط المحتوى.
• تحليل البيانات: لتقديم رؤى تحليلية شاملة.
• تحليل وسائل التواصل الاجتماعي: لتقييم الأنماط والتفاعل على المنصات الاجتماعية.
• مجالات إضافية: تتضمن أدوات للترجمة، والإحصاء، والتصور البياني، وغيرها.

‏10. Neurological Enhancement
‏(تعزيز القدرات العقلية)

‏بحلول 2030 سيعتمد 60% من العاملين في تكنولوجيا المعلومات على تقنيات تعزيز القدرات العقلية، بما في ذلك واجهات الدماغ-الآلة.

‏أمثلة على الاستخدام: تقليل حوادث العمل، تحسين التوظيف والاحتفاظ بالموظفين باستخدام بيانات الدماغ

‏9. Polyfunctional Robots
‏(الروبوتات متعددة الوظائف)

‏بحلول 2030 سيتفاعل 80% من البشر مع الروبوتات الذكية يوميًا، ارتفاعًا من أقل من 10% اليوم.

‏تُستخدم هذه الروبوتات في بيئات مثل المستودعات والرعاية الصحية لأداء مهام متنوعة بكفاءة

‏8. Spatial Computing
‏(الحوسبة المكانية)

‏من المتوقع أن ينمو سوق الحوسبة المكانية من 110 مليار دولار في 2023 إلى 1.7 تريليون دولار بحلول 2033.

‏بحلول عام 2028، سيختبر 20% من الأشخاص تجارب غامرة مع محتوى رقمي ثابت مرة واحدة في الأسبوع، مقارنة بأقل من 1% في عام 2023

‏7. Hybrid Computing
‏(الحوسبة الهجينة)

‏يمكن للحوسبة الهجينة تعزيز الأمن والامتثال من خلال الاحتفاظ بالبيانات الحساسة داخليًا واستخدام السحابة لمهام أقل حساسية.

‏تتيح هذه البيئة الهجينة للشركات استخدام التقنيات الحديثة، مثل الحوسبة الفوتونية والبيولوجية، لحل مشكلات معقدة

‏6. Energy-Efficient Computing
‏(الحوسبة الموفرة للطاقة)

‏يمثل تحسين كفاءة الطاقة أولوية في الشركات، حيث تُعتبر الأنظمة الحوسبية كوحدات المعالجة الرسومية والتقنيات الجديدة كالحوسبة الكمومية ضرورية لتحقيق توفير في الطاقة والمتوقع أن ينخفض الاستهلاك في مراكز البيانات بالأنظمة الذكية

‏5. Ambient Invisible Intelligence
‏(الذكاء المحيط غير المرئي)

‏بحلول 2028 ستشهد أمثلة مبكرة للذكاء غير المرئي واستخدام أجهزة استشعار منخفضة التكلفة لتعقب وتوفير بيانات مباشرة مما يقلل التكاليف ويحسن الكفاءة

‏وسوف تستخدم في تتبع السلع في المستودعات، وتحسين إدارة البيئة في المكاتب

‏4. Post-Quantum Cryptography
‏(التشفير بعد الكم)

‏بحلول 2029 ستصبح معظم طرق التشفير التقليدية غير آمنة بسبب التقدم في الحوسبة الكمومية.

‏هناك استراتيجيات حالية لحماية البيانات، مثل “احصد الآن وفك التشفير لاحقًا”، حيث يستعد المهاجمون الكميون لاستغلال ضعف التشفير الحالي

‏3. Disinformation Security
‏(أمن المعلومات المضللة)

‏بحلول 2028 من المتوقع أن تتبنى 50% من المؤسسات منتجات أو خدمات لمكافحة المعلومات المضللة ارتفاع من أقل من 5% في عام 2024

‏يتضمن هذا استخدام تقنيات مثل الكشف عن الوسائط المزيفة العميقة ومنع الانتحال وحماية السمعة من الهجمات

‏2. AI Governance Platforms
‏(منصات حوكمة AI)

‏في 2028 ستتفوق المؤسسات المعتمدة على AI Governance Platforms في تحقيق درجات ثقة العملاء بنسبة 30% أعلى، ودرجات امتثال تنظيمي أفضل بنسبة 25% مقارنة بمنافسيها

‏تركز المنصات على أن يكون AI شفاف وعادل ومسؤول مع مراعاة الخصوصية والابتكار

‏1. Agentic AI
‏(الذكاء الاصطناعي العامل بشكل مستقل)

‏يتوقع أنه بحلول 2028 سيكون 15% من القرارات اليومية في مكان العمل تُتخذ بشكل مستقل بواسطة Agentic AI مقارنة بنسبة 0% في عام 2024

‏مثال
‏تمكين العمال من إدارة مشاريع تقنية معقدة، أتمتة تجارب العملاء باستخدام تحليل البيانات

‏أهم الاتجاهات الاستراتيجية في مجال التكنولوجيا لعام 2025

‏تقرير صادر عن شركة Gartner حول “أهم الاتجاهات الاستراتيجية في مجال التكنولوجيا لعام 2025”.

‏ الاتجاهات تشمل الآتي:

‏إسأل ChatGPT

‏"بناءً على ما تعرفه عني، ارسم صورة لما تعتقد أن حياتي الحالية تبدو عليه".

أدوات أساسية للمعلمين والطلاب في مجال الذكاء الاصطناعي

في ظل التطور السريع لتقنيات الذكاء الاصطناعي، تتوفر اليوم أدوات مبتكرة تدعم التعليم وتوفر حلولًا ذكية للطلاب والمعلمين. فيما يلي 4 أدوات تعتمد على الذكاء الاصطناعي، تسهّل عملية التعلم والتدريس وتوفر تجربة تعليمية متكاملة:

1. منصة Socrative.com
منصة تساعد المعلمين على تقييم الطلاب بسهولة ودون عناء، مما يسهم في فهم مدى استيعاب الطلاب ويسهّل عملية المتابعة المستمرة.

2. اداة Socratic.org
أداة تقدم حلولًا مساعدة للطلاب، تساعدهم على التعلم بشكل أفضل من خلال الشروحات المفصّلة والإجابات الواضحة، مما يجعلها رفيقًا دراسيًا فعّالًا.

3. موقع Studdy.ai
كأنك تحمل مدرسًا في جيبك، إذ يوفر Studdy.ai إمكانية تعلم شاملة في مختلف المواضيع الدراسية، مما يجعله خيارًا مثاليًا للطلاب الباحثين عن دعم إضافي.

4. اداة Web.szl.ai
أداة لحل الواجبات المنزلية بدقة، تتيح للطلاب استكشاف الحلول ومراجعتها، مما يسهم في تعزيز فهمهم للمادة.

انضم إلى عالم التعليم الذكي مع هذه الأدوات واستفد من قوة الذكاء الاصطناعي لتعزيز تجربة التعلم والتعليم.

ادرس بذكاء مع Solvely: شريكك المثالي للنجاح الأكاديمي

لم يعد الاستعداد للامتحانات مهمة صعبة أو تستغرق وقتًا طويلاً مع منصة Solvely التي أصبحت شائعة جدًا بين طلاب المدارس والجامعات والدراسات العليا. تتيح هذه الأداة المدعومة بالذكاء الاصطناعي أدوات تعليمية مبتكرة تساعد الطلاب على التفوق الأكاديمي بطرق أسرع وأكثر ذكاءً.

مميزات Solvely الرائعة:

1. حل الوجبات المنزلية بسهولة
• قم برفع صورة للسؤال واحصل على إجابة شاملة خطوة بخطوة.
• خدمات غير محدودة، بما في ذلك متابعة الأسئلة وحل الاستفسارات المتعمقة.
• متاح على مدار الساعة وفي أي مكان، مما يجعل التعلم متاحًا لك في أي وقت تحتاجه.
2. توليد اختبارات تحضيرية
• احصل على اختبارات جاهزة للتمرن على المواد الأكاديمية، مما يساعدك في اكتساب الثقة قبل الامتحان.

تجربة مجانية:

يمكنك تجربة ميزات Solvely مجانًا من خلال زيارة الموقع والاستفادة من أدواته المساعدة في تحسين التحصيل الأكاديمي بشكل ملحوظ.

https://solvely.ai

‏5. GPT-4.0 mini

‏النموذج مناسب للمهام الآتية:
‏•معالجة المهام الروتينية بسرعة.
‏•إنشاء مستندات نمطية أو إجراءات تتكرر بشكل متواصل.
‏•الاستجابة السريعة في مواقف تتطلب إنجاز فوري.

‏لماذا تختاره؟

‏•لأنه يتميز بسرعة المعالجة.
‏•مناسب للمهام التي تكون السرعة فيها أكثر أهمية من الدقة العالية.

‏أمثلة
‏•إنشاء ردود سريعة على استفسارات متكررة.
‏•كتابة ملاحظات سريعة أو إعداد قائمة مهام.

‏4. o1-preview

‏النموذج مناسب للمهام الآتية:
‏•إجراء تحليلات معقدة في الرياضيات أو الكيمياء.
‏•توقع الاتجاهات وتحليل البيانات الضخمة.
‏•حل مشكلات معقدة تتطلب عمليات استنتاجية متقدمة.

‏لماذا تختاره؟
‏•لأنه قوي في التحليل والاستدلال.
‏•مناسب لمهام تتطلب تفكيرًا عميقًا ومعالجة معقدة.

‏أمثلة
‏•تحليل بيانات مالية لتوقع الاتجاهات المستقبلية.
‏•حل معادلات رياضية معقدة أو مسائل فيزيائية

‏3. o1-mini

‏النموذج مناسب للمهام الآتية:
‏•مهام البرمجة التي تحتاج إلى تكرار المحاولات والتجريب.
‏•تنفيذ أكواد سريعة وإجراء الاختبارات البرمجية.
‏•المهام التقنية التي تتطلب استنتاجات مرنة.

‏لماذا تختاره؟
‏•لأنه يسمح بالمرونة في المحاولات والتصحيح.
‏•مناسب لتطوير البرمجيات وحل المشكلات التقنية.

‏أمثلة
‏•تجربة كود لحل مشكلة برمجية معقدة.
‏•اختبار خوارزمية والتأكد من صحتها.

‏2. GPT-4.0

‏النموذج مناسب للمهام الآتية:
‏•كتابة مستندات أساسية.
‏•تلخيص محتويات مثل الكتب أو المقالات.
‏•إنشاء مسودات تحتاج إلى مراجعة لاحقة.

‏لماذا تختاره؟
‏•لإنشاء نصوص بسيطة وفعّالة.
‏•مناسب عندما لا تكون الدقة النهائية مطلوبة من البداية.

‏أمثلة
‏•تلخيص ورقة بحثية.
‏•إعداد تقرير أولي قبل المراجعة

‏GPT-4.0 with Canvas

‏النموذج مناسب للمهام الآتية:

‏•إعداد عروض تقديمية عالية الجودة.
‏•كتابة مقالات دقيقة وجاهزة للنشر.
‏•إنتاج مستندات رسمية مثل تقارير الأعمال أو الأوراق البحثية.

‏لماذا تختاره؟
‏•لأنه يقلل من وقت المراجعة والتدقيق.
‏•مناسب للمستندات التي تحتاج إلى دقة وتحرير بسيط.

‏أمثلة
‏•كتابة مقال صحفي شامل.
‏•إعداد مستند تعريفي لمشروع كبير

‏نماذج OpenAI

‏بعدما تعددت النماذج، يتساءل البعض عن أنسبها لأداء المهام المختلفة.

‏هنا، توضيح حول المهام والنماذج.
‏👇🏻

‏إنشاء ألعاب من خلال المطالبات

‏شركة Tencent تكشف عن نموذج ذكاء اصطناعي يسمى GameGen-O يقوم بإنشاء ألعاب فيديو من خلال مطالبات نصية فقط. تم تدريبه على 4000 ساعة من لقطات ألعاب الفيديو، ويمكنه إنشاء الشخصيات والبيئات والإجراءات والأحداث.

‏روبوتات مستقلة
‏لإجراء تحليل وتجارب كيميائية معقدة

‏طور فريق من الباحثين بقيادة من مركز ليفرهولم للأبحاث نظامًا مستقلًا للروبوتات المتنقلة والذي تمكن من اكتشاف مجموعات جديدة من المنتجات الكيميائية بعد إجراء تجارب كيميائية تركيبية معقدة.

‏حيث تمكن النظام من إجراء تجارب كيميائية تركيبية متعددة بشكل مستقل على مدى أيام دون تدخل بشري، باستثناء إعادة تزويد المواد الكيميائية.

‏هنا الاجابة من النموذجين

‏الملاحظ أن DeepSeek-Coder-V2 أكثر دقة وتفصيل ووضوح وتتبع الخطوات.
‏بينما GPT-4o تجاوز التبسيط وترك بعض الخطوات دون إكمال.

أفضل 8 مواقع لتعلم الذكاء الاصطناعي للمبتدئين والمحترفين

يشهد مجال الذكاء الاصطناعي تطوراً سريعاً، ويعتبر من أهم المجالات في التكنولوجيا الحديثة. إذا كنت ترغب في تعلم أساسيات الذكاء الاصطناعي أو التعمق في تقنياته المتقدمة، فإليك أفضل المنصات التي توفر دورات ومواد تعليمية شاملة:

1. موقع Fast.ai

• منصة تركز على تقديم تعليم بسيط وواضح للذكاء الاصطناعي والتعلم العميق، تناسب المبتدئين وتقدم مواد مجانية تتيح تطبيقات عملية على مشاريع واقعية.

2. موقع DeepLearning.ai

• أسسها أندرو نج، أحد رواد الذكاء الاصطناعي، وتقدم دورات متقدمة تغطي مواضيع مثل التعلم العميق والشبكات العصبية، مع مسارات واضحة لبناء الخبرة.

3. موقع Kaggle

• مجتمع تفاعلي يقدم مسابقات في علوم البيانات، ومجموعة ضخمة من الموارد، والدروس التطبيقية التي تساعد على تحسين مهاراتك في بناء وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.

4. موقع Udacity (AI for Robotics)

• تقدم Udacity دورات مكثفة مثل “AI for Robotics” والتي تركز على تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الروبوتات، مع تدريب عملي على مشاريع واقعية لتطوير المهارات.

5. موقع Google AI

• تحتوي هذه المنصة على مواد تدريبية وأدوات تفاعلية من Google للتعرف على أحدث تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، وتشمل دروساً متقدمة حول الشبكات العصبية ومعالجة اللغات الطبيعية.

6. موقع DataCamp

• منصة تعليمية شاملة تُقدم دورات في علم البيانات والذكاء الاصطناعي، تتيح لك بناء معرفة قوية في البرمجة التحليلية والإحصاء التطبيقي، وتوفر تدريباً عملياً على Python و R.

7. موقع Stanford Online

• تقدم جامعة ستانفورد دورات مجانية ومفتوحة عبر الإنترنت، مثل دورة “Machine Learning” الشهيرة، التي تُعتبر من بين أقوى الدورات في تعلم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

8. موقع OpenAI GPT Tutorials

• دروس تفاعلية مقدمة من OpenAI، توفر مقدمة عملية لتطبيقات GPT، وتتيح فهم كيفية استخدام النماذج اللغوية، مما يتيح بناء تطبيقات تعتمد على معالجة اللغة الطبيعية.

تعتبر هذه المنصات بوابة ممتازة لتعلم الذكاء الاصطناعي سواء كنت مبتدئاً أو تبحث عن التخصص في المجال، وتوفر الموارد اللازمة لتطوير مهاراتك وتحقيق أهدافك.

🎥 توليد الفيديوهات بالذكاء الاصطناعي 2024 :

1ـ Haiper AI : haiper.ai

2ـ Opus Clip : opus.pro

3ـ PixVerse : pixverse.ai

4ـ Runwayml : runwayml.com

5ـ Synthesia : synthesia.io

6ـ Viggle AI : viggle.ai

.

🤖 تصميم الألعاب بالذكاء الاصطناعي :

ـ Charmed.ai
تطوير الألعاب ثلاثية الأبعاد

ـ 3daily.ai
إنشاء شخصيات ثلاثية الأبعاد

ـ Spritefusion.com
تصميم خرائط الألعاب

ـ Xgamingtech.com
إنشاء ألعاب ديناميكية مفتوحة العالم

ـ #الذكاء_الاصطناعي
،،

‏تعتمد أداة ⁦ Tripnotes.Ai⁩ على ⁧ #الذكاء_الاصطناعي⁩ وتساعد المسافرين في تنظيم رحلاتهم بشكل شامل وفعال، وتوفر هذه الأداة منصة تسهل على المستخدمين تجميع المعلومات حول الوجهات السياحية والفنادق والمطاعم والمعالم السياحية الهامة

‏تساعد أداة Tome المستخدمين على إنشاء عروض تقديمية بفعالية وسرعة، وتمكنهم من دمج النصوص، والصور، والفيديو، والوسائط التفاعلية في عروضهم بطريقة سلسة، مدعومة بـ ⁧ #الذكاء_الاصطناعي⁩ لتسريع عملية إنشاء المحتوى

👨‍🏫 للمعلمين والطلاب

4 أدوات بالذكاء الاصطناعي لا غنى عنها :

1ـ Socrative.com
تقييم طلابك دون عناء

2ـ Socratic.org
من أجل تعلم أفضل ، مساعد ويقدم حلول

3ـ Studdy.ai
مدرس في جيبك ، لتعلم كل شيء

4ـ Web.szl.ai
حل الواجبات المنزلية
.

نبذة عن ال 22 أداة الموجودة في الملف:

1. إيه وان 633كيه | A1 633K
أداة تعليمية متخصصة.

2. ماجيك سكول | MagicSchool AI
أداة تعليمية تستخدم الذكاء الاصطناعي لتخصيص تجربة التعلم.

3. بريسك تيتشينج | Brisk Teaching
منصة تعليمية لتسهيل عملية التدريس وإدارة الفصول الدراسية.

4. مايندجوي | Mindjoy
منصة تعليمية تركز على تعليم البرمجة والتفكير المنطقي.

5. كونكر | Conker
أداة تعليمية تفاعلية.

6. أيديوجرام | Ideogram
أداة لتوليد وتحرير الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي.

7. إيدو جي بي تي | EduGPT
نسخة مخصصة للتعليم من تقنية GPT.

8. أوبس كليب | Opus Clip
أداة لتحرير مقاطع الفيديو.

9. هيلو هيستوري | Hello History
منصة تعليمية متخصصة في تدريس التاريخ.

10. كانفا | Canva
منصة تصميم تستخدم الذكاء الاصطناعي للمواد التعليمية البصرية.

11. مايكروسوفت ديزاينر | Microsoft Designer
أداة تصميم ذكية من مايكروسوفت.

12. جوبلن تولز | Goblin Tools
مجموعة أدوات تعليمية متنوعة.

13. باي | Pi from Inflection
مساعد ذكاء اصطناعي للتعليم.

14. إيديوإيد | Eduaide
منصة مساعدة تعليمية شاملة.

15. تيتشابل ماشين | Teachable Machine
أداة من Google لتعليم نماذج الذكاء الاصطناعي.

16. إكزام سوليوشنز | Exam Solutions
منصة لحلول الامتحانات والتدريب.

17. فورماتيف | Formative
منصة تقييم تفاعلية لتتبع تقدم الطلاب.

18. يوتيوب سمري | YouTube Summary
أداة تلخيص مقاطع اليوتيوب.

19. بيربليكسيتي | Perplexity
محرك بحث ذكي للبحث العلمي.

20. تي إل دي آر | TLDR this
أداة لتلخيص النصوص الطويلة.

21. أدوبي فايرفلاي | Adobe Firefly
أداة من أدوبي لإنشاء وتعديل الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي.

22. جوجل جيميني | Google Gemini
نموذج ذكاء اصطناعي متقدم من Google.

32 أداة من أدوات الذكاء الاصطناعي لدعم التدريس والتعلم.
لتحميل PDF تفاعلي:
https://ictevangelist.com/wp-content/uploads/2024/10/32-AI-Tools-to-Support-Your-Teaching-and-Their-Learning.pdf

🔥 جديد عالم الذكاء الاصطناعي 🤖

1ـ Krea AI :
موقع مذهل لتوليد صور عالية الجودة باستخدام النصوص، يمكّنك من تحويل أفكارك إلى تصاميم بصرية بسهولة.

2ـ Whisper :
تقنية قوية من تطوير OpenAI لتحويل الملفات الصوتية إلى نصوص مكتوبة بدقة عالية، مثالية لتفريغ المحتوى الصوتي.

3ـ NotebookLM :
تحديث جديد ومميز يضيف قدرات خارقة لتحليل البيانات والعمل بكفاءة مذهلة.
.

إلى طلاب الذكاء الاصطناعي ومحبي الإنتاجية العالية 💡💻

يقدّم لكم موقع Tinywow مجموعة من الأدوات المجانية التي تساعدكم على تحسين أداء عملكم بسرعة وكفاءة، مع توفير الوقت والجهد. تشمل الأدوات تحويل، تعديل، وضغط الملفات بمختلف أنواعها، وكل ذلك مجانًا

هذا الموقع هو مساعدك الشخصي لحل العديد من المشكلات بلمسة واحدة.

🔗 رابط الموقع : Tinywow.com

‏جامعة ستانفورد نشرت محاضرة مميزة تشرح كيفية بناء النماذج اللغوية الكبيرة من خلال شرح لخطوات التدريب المسبق (Pre-training) والتدريب اللاحق او الضبط الدقيق للنموذج (SFT/RLHF).

‏المحاضرة تركز على نظرة عامة عن النماذج اللغوية وجمع البيانات ومعالجتها، بنيـة او هيكلة النماذج، وطرق التقييم المتبعة في بناء هذه النماذج المتقدمة والمزيد من المواضيع في المحاضرة.

‏هذه المحاضرة ألقاها Yann Dubois، دكتوراه في علوم الكمبيوتر بجامعة ستانفورد، ضمن دورة CS229: Machine Learning في صيف 2024.
‏ايضا Yann موظف في OpenAI، وتحدث عن بعض تطورات نموذج ChatGPT وكيف تم تطويره.
‏انصح بمشاهدة المحاضرة:

https://youtu.be/9vM4p9NN0Ts?si=x-o9ispu7RGzFEgD

‏رسمياً Copilot على الواتس اب

‏▪️إقرأ QR المرفق وأبدأ المحادثة مع Copilot

‏▪️أو من خلال الرابط التالي:

wa.me/message/TJ5MI22N6WUVD1

‏▪️أو تحفظ الرقم التالي في جهات اتصالك وتبدأ التحادث
‏+1 877-224-1042

‏يمكن التحادث ك بأي لغة

‏وقادر على:
‏الترجمة، التلخيص، توليد الصور والاجابة عن الاسئلة

5. دورات الذكاء الاصطناعي من جامعة هارفارد:
تقدم جامعة هارفارد دورة في الذكاء الاصطناعي لمدة 7 أسابيع بالإضافة إلى دورات أخرى على منصة edX.
تعلم مفاهيم وخوارزميات الذكاء الاصطناعي، بدءًا من أساسيات التكنولوجيا وانتهاءً بإتقان مبادئ الذكاء الاصطناعي.

الرابط: https://www.edx.org/learn/artificial-intelligence/harvard-university-cs50-s-introduction-to-artificial-intelligence-with-python

4. دورات الذكاء الاصطناعي من أمازون ويب سيرفيسز (AWS):
توفر AWS دورات مجانية في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من خلال منصة AWS للتدريب والشهادات.
تغطي الدورات مواضيع مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي، التعلم العميق، وغيرها.

الرابط: https://aws.amazon.com/training/learn-about/machine-learning/

3. دورات الذكاء الاصطناعي من آي بي إم (IBM):
تقدم آي بي إم العديد من دورات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على منصتها IBM Skills.
تركز الدورات على مواضيع مثل أخلاقيات الذكاء الاصطناعي، معالجة اللغات الطبيعية، IBM Watson وغيرها.

الرابط: https://skillsbuild.org/adult-learners/explore-learning/artificial-intelligence

2. دورات الذكاء الاصطناعي من جوجل:
تقدم جوجل 5 دورات لتعلم الذكاء الاصطناعي التوليدي، بدءًا بمقدمة إلى الذكاء الاصطناعي.
ابدأ من الأساسيات واكتسب فهمًا متينًا للذكاء الاصطناعي.

الرابط: https://cloud.google.com/learn/training/machinelearning-ai

1. دورات الذكاء الاصطناعي من مايكروسوفت:
استكشف الأساسيات وما بعدها، مع دورة الذكاء الاصطناعي من مايكروسوفت.
ابدأ بمقدمة، ثم تعمق في مواضيع مثل الشبكات العصبية والتعلم العميق.

الرابط: learn.microsoft.com/en-us/ai/

دورات مجانية في الذكاء الاصطناعي 🎓💻

تقدم شركات التكنولوجيا الكبرى وبعض الجامعات المرموقة دورات مجانية في مجال الذكاء الاصطناعي. إليكم أبرزها:

1. Google (Google AI):
- منصة: Google AI و Google Cloud
- مثال: دورة "Machine Learning Crash Course"

2. Microsoft (Microsoft Learn):
- منصة: Microsoft Learn
- مثال: "AI Business School"

3. IBM (IBM Skills Build):
- منصة: IBM Skills - AI and Machine Learning
- مثال: شهادة "AI Engineering Professional Certificate"

4. جامعة هارفارد:
- منصة: Harvard edX
- مثال: "Introduction to AI with Python"

5. Amazon Web Services (AWS):
- منصة: AWS Training and Certification
- مثال: "Introduction to Machine Learning"

6. Coursera (مؤسسات شريكة متنوعة):
- منصة: Coursera
- مثال: دورة "Machine Learning" من جامعة ستانفورد

هذه الدورات تغطي مواضيع متنوعة مثل أساسيات الذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي، التعلم العميق، معالجة اللغات الطبيعية وغيرها.

استثمروا في تعليمكم واستفيدوا من هذه الفرص المجانية لتطوير مهاراتكم في مجال الذكاء الاصطناعي! 🚀📚

#الذكاء_الاصطناعي #دورات_مجانية #تعلم_عن_بعد

‏تهدف أداة logoai إلى تسهيل عملية تصميم الشعارات بشكل احترافي وسريع.. كما تعتمد الأداة على تقنيات ⁧ #الذكاء_الاصطناعي⁩، حيث تقوم بتحليل المعلومات التي يقدمها المستخدم حول عمله التجاري

🤖 مواقع لتوليد الصورة مجاناً بالذكاء الاصطناعي :

1ـ Undress.Vip – Deepfake
2ـ Imagine Anything
3ـ Free PicLumen AI Image Generator
4ـ Nudiva.io
5ـ Clothoff.io
6ـ Pollinations
7ـ Craiyon
8ـ Mage
9ـ One More AI
10ـ Vizcom
11ـ GET3D (Nvidia)
12ـ Openart
.

‏تستخدم أداة decktopus لتصميم العروض التقديمية، وتتميز بقدرتها على تسهيل عملية إنشاء محتوى احترافي وجذاب بسرعة وفعالية.. وتعتمد على ⁧ #الذكاء_الاصطناعي⁩ لتوفير تصميمات تلقائية متوافقة مع المحتوى الذي يضيفه المستخدم

‏تتيح أدادة ⁧ #الذكاء_الاصطناعي⁩ INTUIT mailchamp للمستخدمين إمكانية إدارة حملاتهم التسويقية عبر البريد الإلكتروني، وإنشاء قوائم بريدية، وإعداد أتمتة للرسائل، وتحليل أداء الحملات

‏مستقبل تعلم الفيزياء🔥

‏أداة Augmented Physics

‏سوف تجعل تعلم واستيعاب الفيزياء سهل

‏الأداة تحول الرسوم البيانية والمعادلات من الكتب الدراسية إلى تجارب تفاعلية. حيث يمكنك التلاعب بالعناصر ورؤية التغيرات في الظواهر الفيزيائية في الوقت الفعلي. وبدون أي كود.

‏Perplexity ai
‏أصبحت تدعمت التحليلات المالية والأسهم في الوقت الفعلي.

‏ويمكن إنشاء تقارير الأرباح للفترات الزمنية ومقارنتها مع أقرانها في في ذات المجال.

‏وتقدم تحليل تفصيلي للوضع المالي للشركة.

‏هنا مثال لشركة Aramco

🔥 هذه قائمة بأفضل مواقع الذكاء الاصطناعي الموثوق بها في مجال الدردشة :

ـ ChatGPT
ـ http://ChatGPT.com

ـ Claude
ـ http://Claude.ai

ـ Meta AI
ـ http://Meta.ai

ـ Zapier Central
ـ http://Zapier.com

ـ Gemini
ـ http://Gemini.Google.com

🌟 أدوات متنوعة بالذكاء الاصطناعي :

1ـ APIDNA
أداة لأتمتة تكاملات واجهة برمجة التطبيقات (API).

2ـ Guidejar
منصة لإنشاء عروض توضيحية وإرشادات تفاعلية للمنتجات.

3ـ MarketAlerts
أداة للحصول على تنبيهات الأسهم والتحليلات ورؤى السوق.

4ـ Smoove Call
أداة لأتمتة تفاعلات العملاء مع وكلاء الصوت.

5ـ Trupeer.ai
أداة لتحويل تسجيلات الشاشة إلى محتوى فيديو باستخدام أتمتة الذكاء الاصطناعي.

6ـ Wobo.ai
أداة لأتمتة وتخصيص البحث عن الوظائف باستخدام عمليات المطابقة والتقديم.

#الذكاء_الاصطناعي


🌟أبحاث في الذكاء الاصطناعي🌟 ( pdf ).


https://ijicet.journals.ekb.eg/

🌟موقع لكتابة فصل الإطار النظري والدراسات السابقة🌟 ‎#بالذكاء_الاصطناعي

الموقع يدعم اللغة العربية ويقوم بعمل تلخيص للمراجع المستخدمة وكتابة مجموعة من الفقرات التي تمثل بداية كتابة مقالة علمية


رابط الموقع yazo.ai‎

🌟موقع رائع للباحثين🌟

chatdoc.com‎

لتلخيص الكتب الالكترونية و pdf
باللغة العربية
ويقبل احجام متوسطة الى كبيرة من المستندات.

الورقة البحثيه هنا

https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4895486

‏نتائج الدراسة:

‏1.تحسين الأداء أثناء التمارين: الطلاب الذين استخدموا GPT Base حققوا تحسناً بنسبة 48% مقارنة بالطلاب في المجموعة الضابطة، بينما حقق الطلاب الذين استخدموا GPT Tutor تحسناً أكبر بنسبة 127%. هذا يعكس قدرة الذكاء الاصطناعي التوليدي على مساعدة الطلاب في حل المسائل بشكل أسرع وأكثر فعالية.

‏2.التأثير السلبي على التعلم في الامتحانات: عند إزالة الوصول إلى GPT-4، أظهر الطلاب الذين استخدموا GPT Base أداءً أسوأ في الامتحانات مقارنة بالمجموعة الضابطة، حيث انخفض أداؤهم بنسبة 17%. يشير هذا إلى أن الاعتماد على GPT-4 خلال التمارين قد يقلل من قدرتهم على حل المسائل بمفردهم لاحقاً.

‏3.تخفيف التأثير السلبي باستخدام GPT Tutor: على عكس GPT Base، لم يظهر الطلاب الذين استخدموا GPT Tutor أي تدهور ملحوظ في أدائهم خلال الامتحانات. هذا يشير إلى أن التصميم الخاص لـ GPT Tutor، الذي يقدم تلميحات بدون إعطاء الإجابة بشكل مباشر، قد ساعد في الحفاظ على مستويات التعلم.

‏4.الاعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي: أظهرت النتائج أن الطلاب كانوا يميلون لاستخدام GPT Base كأداة للحصول على الإجابات بسرعة دون المشاركة الكاملة في حل المسائل، مما قلل من الفهم العميق للمفاهيم

‏الذكاء الاصطناعي التوليدي قد يضر التعلم

‏ورقة بحثية

‏الهدف: تقييم تأثير GPT-4 على تعلم الطلاب في مادة الرياضيات.

‏المنهجية: تجربة ميدانية شملت ألف طالب باستخدام GPT-4 (GPT Base وGPT Tutor) لتقييم تأثيره على حل التمارين والاختبارات

🌟 أفضل مواقع الذكاء الاصطناعي التي لا يجب أن تفوتها :

1ـ VideoToBlog
تحويل فيديو اليوتيوب إلى مقالة.

2ـ letsrecast ai
تحويل المقالات إلى ملخصات صوتية.

3ـ chatpdf
التحدث مع ملفات الـ pdf وتلخيصها.

4ـ undetectable ai
إعادة صياغة النصوص المكتوبة بالذكاء الاصطناعي بأسلوب كأنها كتبت بواسطة إنسان حقيقي.

5ـ chatbase
تصميم ChatGPT خاص بك.
.

‏مثال تطبيقي

‏لنفترض أننا نريد تدريب النموذج على حل مسألة تتطلب تفكيرًا عميقًا.

‏1. سلسلة الأفكار (CoT):

‏•تدريب النموذج على سؤال:
‏"ما هي العوامل الأولية للعدد 18؟"

‏•سلسلة الأفكار التي يولدها النموذج:
‏•“18 قابل للقسمة على 2: 18 ÷ 2 = 9.”
‏•“9 قابل للقسمة على 3: 9 ÷ 3 = 3.”
‏•“3 هو عدد أولي.”

‏2. التغذية الراجعة البشرية:

‏•جمع آراء المقيّمين حول سلسلة الأفكار والإجابة.
‏•التأكيد على منطقية وترتيب الخطوات.

‏3. نموذج المكافأة:

‏•استخدام التغذية الراجعة لتدريب نموذج يقيم سلسلة الأفكار والإجابة معًا.

‏4. التعلم التعزيزي مع التغذية الراجعة البشرية (RLHF):

‏•تحديث النموذج لتحسين توليد سلسلة أفكار مفصلة وإجابات دقيقة.

‏5. تحسين زمن التفكير:

‏•تشجيع النموذج على أخذ وقت كافٍ لتوليد سلسلة الأفكار قبل الإجابة.

‏6. التقييم والاختبار:

‏•اختبار النموذج بأسئلة أخرى للتأكد من فعالية تحسين التفكير.

‏النتيجة:

‏•الإجابة النهائية من النموذج:
‏•“العوامل الأولية للعدد 18 هي 2، 3، و3.”

‏كيف يتم تدريب نموذج OpenAI o1-preview ؟

‏تسير العملية وفق خطوات، وهي:

‏1.سلسلة الأفكار (CoT):
‏•تدريب النموذج على توليد خطوات منطقية تشرح كيفية الوصول إلى الإجابة، مما يعزز التفكير العميق.

‏2.التغذية الراجعة البشرية:
‏•جمع تفضيلات وآراء البشر حول جودة سلسلة الأفكار والإجابات، مع التركيز على عملية التفكير.

‏3.نموذج المكافأة:
‏•استخدام التغذية الراجعة البشرية لتدريب نموذج يقيم سلسلة الأفكار والإجابات معًا.

‏4.التعلم التعزيزي مع التغذية الراجعة البشرية (RLHF):
‏•تحديث النموذج باستخدام تقنيات التعلم التعزيزي بناءً على تقييمات نموذج المكافأة لتحسين التفكير وتفصيل الإجابات.

‏5.تحسين زمن التفكير:
‏•تدريب النموذج على أخذ وقت أطول في “التفكير” عبر توليد سلسلة أفكار مفصلة قبل الإجابة.

‏6.التقييم والاختبار:
‏•تقييم أداء النموذج المحسّن في مهام مختلفة وإجراء تعديلات إضافية حسب الحاجة.

‏"دعونا نتحقق خطوة بخطوة"

‏ورقة بحثية تهدف إلى:
‏مقارنة فعالية إشراف النتيجة وإشراف العملية لتدريب نماذج المكافأة لجعل النماذج اللغوية أكثر موثوقية في حل المشكلات الرياضية.

‏المنهجية:
‏استخدم الباحثون إشراف النتيجة وإشراف العملية لتدريب نماذج مكافأة باستخدام مجموعة بيانات MATH، وقاموا بتطبيق التعلم النشط لتحسين كفاءة إشراف العملية.

‏مصطلحات:
‏الإشراف على النتيجة (Outcome Supervision):
‏يعتمد على تقديم تغذية راجعة للنموذج بناءً على النتيجة النهائية فقط. يتم تدريب نموذج المكافأة على تحديد ما إذا كانت النتيجة النهائية لحل مسألة ما صحيحة أم خاطئة، دون النظر في كيفية الوصول إلى هذه النتيجة. هذا النهج بسيط ولكنه قد يكون مضللاً إذا كانت النتيجة النهائية صحيحة ولكن الاستدلال الذي أدى إليها غير صحيح.

‏الإشراف على العملية (Process Supervision):
‏يوفر تغذية راجعة لكل خطوة من خطوات الاستدلال في حل المسألة. يتم تعليم نموذج المكافأة تقييم صحة كل خطوة وسيطة، مما يسمح بتحديد وتصحيح الأخطاء في العملية.

‏نتائج الدراسة:

‏1.تفوق إشراف العملية: حل نموذج إشراف العملية 78.2% من المشكلات، مقارنة بـ 72.4% لإشراف النتيجة، وكان الفارق أكبر مع زيادة عدد الحلول.

‏2.فعالية التعلم النشط: حسن التعلم النشط كفاءة إشراف العملية بنسبة 2.6 مرة بتحديد الحلول التي تحتوي على أخطاء لتدريب إضافي.

‏3.تعميم خارج التوزيع: أثبت نموذج إشراف العملية قدرته على التعميم وحل أسئلة جديدة في مجالات مختلفة أفضل من إشراف النتيجة.

‏4.تحسين تحديد الأخطاء: أتاح إشراف العملية تحديد الأخطاء بدقة في سلسلة الاستدلال، مما عزز من الأداء العام للنموذج.