الإحصائيات والتقارير
-
إطار “Grip on LLMs” يقيّم 30 نموذجاً للاستخدام الحكومي بستة أبعاد
إطار Grip on LLMs يكشف أن لا نموذج لغوي يتفوق في كل شيء عند التقييم الحكومي عبر ستة أبعاد تشمل…
أكمل القراءة » -
MMDiff: إطار جديد لاكتشاف ميزات النماذج متعددة الوسائط والتحكم فيها
إطار MMDiff يستخدم الترميز التلقائي المتفرق لعزل ميزات التدريب البصري في نماذج LLaVA وPaliGemma وInternVL والتحكم فيها مباشرة
أكمل القراءة » -
أدوات تقييم TTS تفشل في رصد الأخطاء اللغوية الحقيقية في الكلام الاصطناعي
دراسة تُقيِّم 8 أنظمة لتقييم جودة تحويل النص إلى كلام وتكشف أن أدوات MOS وAudio-LLM تخفق في رصد الأبعاد اللغوية…
أكمل القراءة » -
11 محرك بحث بديلاً لجوجل اختبرناه بـ 12 استعلاماً في 2026
مقارنة حقيقية لأفضل محركات البحث البديلة لجوجل في 2026 تكشف أن DuckDuckGo No-AI يسجّل 55/60 مقابل 58 لجوجل
أكمل القراءة » -
نبض سوق الذكاء الاصطناعي — أسبوع انتقال الثقة من الإنسان إلى الآلة
أخبار الذكاء الاصطناعي هذا الأسبوع: 144 مقالاً رصدها مجاز — كلود يكسر خوارزمية كمومية، AMD تنقش النماذج في السيليكون، والوكلاء…
أكمل القراءة » -
TutorMoments يكشف أن النماذج اللغوية تُفرط في مساعدة الطلاب دائماً
إطار TutorMoments من معهد آلن يقيس أداء 7 نماذج لغوية على 1500 لحظة قرار تربوية حقيقية، ويكشف ميلها المُزمن نحو…
أكمل القراءة » -
نظام ذكاء اصطناعي يُشخّص قصور القلب من السجلات الطبية بدقة 96%
نظام nMAS متعدد الوكلاء يُؤتمت هندسة ميزات قصور القلب من السجلات الطبية الإلكترونية بدقة AUROC تبلغ 96.3% مع ربط كل…
أكمل القراءة » -
الكود يتفوق على JSON في استدعاء أدوات النماذج اللغوية عبر 14 نموذجاً
بحث جديد يُثبت أن استدعاء الأدوات البرمجي عبر Python stubs يتفوق على JSON في 11 من 14 نموذجاً لغوياً على…
أكمل القراءة » -
نماذج اللغة لا تعرف متى تثق بالسياق الخارجي
SCOPE وMIST إطار بحثي جديد يُعلّم نماذج اللغة الثقة الانتقائية بدلاً من مقاومة السياق الخارجي كلياً
أكمل القراءة » -
البشر يفشلون في رصد ثلث تهديدات وكلاء الذكاء الاصطناعي في 40 ألف جلسة
دراسة على 40,000 جلسة تكشف أن البشر يخفقون في رصد تهديدات وكلاء الذكاء الاصطناعي بمعدل واحد من كل ثلاثة أوامر…
أكمل القراءة »