HyperAI超神经

يمكن تسمية الدراما القصيرة للرئيس التنفيذي المتسلط بـ "الخردل المخلل الإلكتروني" الحديث. في بضع دقائق فقط، يكون الفيلم مليئًا بالحلاوة المجنونة والانعكاسات عالية الطاقة، مما يجعل عددًا لا يحصى من الجماهير منغمسين فيه وغير قادرين على التوقف. ومع ذلك، فإن النموذج الإبداعي التقليدي يستغرق وقتا طويلا ويتطلب جهدا مكثفا، مما يحد بشكل كبير من إنتاج المسرحيات القصيرة.

قد يجلب نموذج SkyReels-V1-Hunyuan-I2V الذي أطلقه كونلون وانوي أفكارًا جديدة لإنشاء الدراما القصيرة.تم ضبطه بناءً على HunyuanVideo مع أكثر من 13 مليار معلمة. وبعد تدريب متعمق باستخدام بيانات ضخمة من الأفلام والتلفزيون على مستوى هوليوود، أصبح بإمكانه التعرف بدقة على 33 تعبيرًا للوجه و400 مجموعة من الحركات الطبيعية. يحتوي إطار الفيديو الناتج عن كل إطار على نسيج فيلم.

أطلق الموقع الرسمي لـ hyper.ai الآن البرنامج التعليمي "SkyReels-V1-Hunyuan-I2V First AI Short Drama Creation Model Demo".تعال وابدأ رحلة إنشاء مسرحيتك القصيرة ~

الاستخدام عبر الإنترنت:https://go.hyper.ai/45cHH

وبالإضافة إلى ذلك، أود أن أوصي بتنظيم حدث تبادل أكاديمي. سيتم عقد أحدث بث مباشر لـ Meet AI4S في الساعة 12:00 ظهرًا يوم 7 مارس تحت عنوان "قوتها في عصر الذكاء الاصطناعي: التحول في ظل التكنولوجيا المتشددة".لقد قمنا بدعوة البروفيسور هوانغ هونغ من جامعة هواتشونغ للعلوم والتكنولوجيا، وتشو دونغ تشان، باحث شاب من مركز الذكاء الاصطناعي للعلوم في مختبر الذكاء الاصطناعي في شنغهاي، وتشو بينج شين، باحث مساعد من معهد العلوم الطبيعية في جامعة شنغهاي جياو تونغ.تعريف بالإنجازات الشخصية ومشاركة تجربة البحث العلمي.

من 24 فبراير إلى 28 فبراير، تحديثات الموقع الرسمي لـhyper.ai:

* مجموعات البيانات العامة عالية الجودة: 10

* مجموعة مختارة من الدروس التعليمية عالية الجودة: 7

* اختيار المقالات المجتمعية: 10 مقالات

* إدخالات الموسوعة الشعبية: 5

* أفضل المؤتمرات مع الموعد النهائي في مارس: 6

قم بزيارة الموقع الرسمي:هايبر.اي

مجموعات البيانات العامة المختارة

1. مجموعة بيانات الاستدلال OpenThoughts-114k

ترتكز مجموعة بيانات الاستدلال OpenThoughts-114k على مجالات مثل الرياضيات والترميز والعلوم والألغاز. يحتوي على 114000 عينة عالية الجودة ويهدف إلى تدريب نماذج الاستدلال الصغيرة لتجاوز النماذج الكبيرة الموجودة (مثل DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B و DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B) في مهام الرياضيات والاستدلال البرمجي.

الاستخدام المباشر:https://go.hyper.ai/JfftY

2. مجموعة بيانات فيديو فيلم Goku-MovieGenBench

هذه المجموعة من البيانات هي مجموعة بيانات فيديو تركز على مهام إنشاء الأفلام، وتحتوي على ما يقرب من 1000 عينة فيديو، والتي تستخدم لتدريب وتقييم Goku، وهو نموذج أساسي لإنشاء الفيديو يعتمد على التدفق. إنه يجمع لقطات فيديو عالية الجودة لدعم نموذج تدريب هندسة المحولات المصحح لتحقيق تأثيرات توليد بصرية ذات جودة أعلى.

الاستخدام المباشر:https://go.hyper.ai/XeV82

3. مجموعة بيانات نظام الأجنحة الخافقة - مجموعة بيانات الروبوتات

تم إنشاء مجموعة البيانات هذه خصيصًا لدراسة نموذج رسم الخرائط العكسية العميقة لأجنحة الروبوتات ذات الأجنحة المرفرفة، بهدف توفير إطار تعليمي جديد للتحكم في أجنحة الروبوتات المرفرفة. يحتوي الكتاب على 548 تجربة، 470 نقطة زمنية لكل منها، و3 زوايا دوران للجناح (الميل، الانحراف، التدحرج) و5 ميزات (3 قياسات للقوة وقياسين لعزم الدوران)، مع معدل أخذ عينات من البيانات يبلغ 25 هرتز.

الاستخدام المباشر:https://go.hyper.ai/ucDdq

4. مجموعة بيانات معيار التفكير الرياضي LIMO

LIMO هي مجموعة بيانات استدلال رياضي تهدف إلى تدريب وتقييم قدرة الاستدلال الرياضي للنماذج الكبيرة من خلال اختيار عينات تدريبية عالية الجودة بعناية، وذلك لتحسين أدائها في امتحانات الرياضيات وأسئلة المنافسة (مثل AIME وMATH-500 وما إلى ذلك).

الاستخدام المباشر:https://go.hyper.ai/MSOK1

5. مجموعة بيانات OSC الجزيئية

تحتوي مجموعة البيانات على 4 أنواع مختلفة من مجموعات البيانات الجزيئية OSC المستخدمة لتقييم أداء التنبؤ بالخاصية: HOPV (Lopez et al. 2016)، وPFD (Nagasawa et al. 2018)، وNFA (Miyake and Saeki 2021) وPD (Miyake and Saeki 2021).

الاستخدام المباشر:https://go.hyper.ai/Ku2VO

6. مجموعة بيانات الاستدلال Dolphin-R1

تحتوي مجموعة البيانات على حوالي 800000 عينة وتهدف إلى توفير عينات عالية الجودة لنماذج الاستدلال التدريبي مثل DeepSeek-R1. تتضمن مصادر البيانات 200000 عينة مقدمة من DeepSeek-R1 وGemini Flash وDolphin Chat. تُستخدم هذه العينات بشكل أساسي لتحسين أداء النموذج في مهام الاستدلال، وتغطية المهام المعقدة مثل الرياضيات والمنطق والترميز.

الاستخدام المباشر:https://go.hyper.ai/Z6QBU

7. مجموعة بيانات التفكير الرياضي NuminaMath-1.5

تعتبر مجموعة البيانات هذه مناسبة لمجال تعليم الرياضيات ومشاكل المنافسة. يحتوي الكتاب على حوالي 900 ألف مسألة رياضية عالية الجودة على مستوى المنافسة، وحل كل مسألة يكون في صيغة سلسلة الفكر (CoT). هذه المسائل مستمدة من تمارين الرياضيات في المدارس الثانوية الصينية وأسئلة مسابقة أولمبياد الرياضيات الأمريكية والدولية.

الاستخدام المباشر:https://go.hyper.ai/72c4t

8. مجموعة بيانات معالجة لغة البرمجة pyMethods2Test

تحتوي مجموعة البيانات هذه على عدد كبير من طرق اختبار الوحدات مفتوحة المصدر وخرائط التركيز المقابلة، بهدف إنشاء حالات اختبار وحدات فعالة لكود Python، وملء الفجوة في لغة Python في مجموعات بيانات الاختبار الكبيرة.

الاستخدام المباشر:https://go.hyper.ai/Vqe4c6

9. مجموعة بيانات مهام الاستدلال Stratos 17k المصممة خصيصًا

تم إنشاء مجموعة البيانات هذه عن طريق تحسين خط أنابيب بيانات Sky-T1 الخاص بـ Berkeley واستخدام البيانات المقطرة من DeepSeek-R1، وهي مصممة لدعم تدريب نماذج الاستدلال عالية الأداء. تحتوي مجموعة البيانات على أسئلة ومسارات استدلال وإجابات تغطي مجموعة متنوعة من المجالات مثل البرمجة والرياضيات والألغاز العلمية.

الاستخدام المباشر:https://go.hyper.ai/xi1jt

10. مجموعة بيانات مشكلة الاستدلال s1K

تحتوي مجموعة البيانات على 1000 سؤال ومسارات التفكير التفصيلية وإجاباتها. تغطي مجموعة البيانات 50 مجالًا مختلفًا، بما في ذلك نظرية الاحتمالات، وأسئلة المقابلات الكمية، وأسئلة الأولمبياد، مما يضمن أن النموذج يمكنه التعامل مع أنواع مختلفة من مهام التفكير.

الاستخدام المباشر:https://go.hyper.ai/gvIyv

دروس تعليمية عامة مختارة

1. SkyReels-V1-Hunyuan-I2V أول نموذج تجريبي لإنشاء دراما قصيرة باستخدام الذكاء الاصطناعي

هذا النموذج هو نموذج إنشاء فيديو عالي الجودة يركز على إنشاء فيديو بجودة فيلمية تركز على الإنسان. تم ضبطه بناءً على نموذج HunyuanVideo وتم تدريبه باستخدام عشرات الملايين من بيانات الأفلام والتلفزيون عالية الجودة، ويمكنه إنشاء محتوى فيديو بمستوى الفيلم.

لقد تم نشر النماذج والتبعيات ذات الصلة بهذا المشروع. كل ما عليك فعله هو تحميل الصور وإدخال الأوامر لبدء رحلة إنشاء المسرحية الهزلية الخاصة بك.

تشغيل عبر الإنترنت:https://go.hyper.ai/45cHH

2. نشر DeepSeek-R1-70B بنقرة واحدة

هذا النموذج هو نموذج معزز بالاستدلال مع حجم معلمات يصل إلى 70 مليار. يتم تدريبه على أساس Llama3.3-70B-Instruct ويستخدم التعلم التعزيزي وتكنولوجيا التقطير لتحسين أداء التفكير. فهو لا يرث مزايا نماذج سلسلة Llama فحسب، بل يعمل أيضًا على تحسين القدرة على التفكير على هذا الأساس، وخاصة في مهام الرياضيات والترميز والتفكير المنطقي.

يمكن لهذا المشروع إنشاء واجهة تفاعلية أمامية من خلال واجهة Gradio. تم نشر النماذج والتبعيات ذات الصلة، ويمكنك بدء حوار مع النموذج بنقرة واحدة.

تشغيل عبر الإنترنت:https://go.hyper.ai/LlFKB

3. نشر DeepSeek R1 باستخدام Ollama و Open WebUI

DeepSeek-R1 هو الإصدار الأول من سلسلة نماذج اللغة التي أطلقتها DeepSeek في عام 2025، مع التركيز على مهام معالجة اللغة الطبيعية الفعالة والخفيفة الوزن. تم تصميمه لتقليل متطلبات موارد الحوسبة مع الحفاظ على الأداء العالي. تم تصميم DeepSeek-R1 مع التركيز على سيناريوهات التطبيق العملي، ويدعم النشر السريع والتكامل، وهو مناسب لمجموعة متنوعة من المهام، بما في ذلك إنشاء النصوص، وأنظمة الحوار، والترجمة، وإنشاء الملخصات.

انتقل إلى الموقع الرسمي لاستنساخ الحاوية وبدء تشغيلها، ثم انسخ عنوان API مباشرةً، ويمكنك التواصل مع النموذج.

تشغيل عبر الإنترنت:https://go.hyper.ai/2UJDf

4. برنامج تعليمي لبدء استخدام LAMMPS: تقدير نقطة انصهار نحاس FCC باستخدام نظام التحكم في درجة الحرارة npt

يمكن استخدام LAMMPS لنمذجة مجموعة متنوعة من المواد، بما في ذلك المواد ذات الحالة الصلبة (المعادن، وأشباه الموصلات)، والجزيئات الحيوية، والبوليمرات، وما إلى ذلك، ويمكن أن توفر مجموعة متنوعة من نماذج تفاعل الجسيمات لمواد مختلفة.

يعد هذا البرنامج التعليمي بمثابة برنامج تعليمي تمهيدي لـ LAMMPS: تقدير نقطة انصهار FCC Cu باستخدام التحكم في درجة الحرارة npt. يمكن تشغيله باستخدام إصدار وحدة المعالجة المركزية من LAMMPS للبدء بسرعة في محاكاة الديناميكيات الجزيئية.

انقر هنا لعرض البرنامج التعليمي الكامل: البدء باستخدام LAMMPS: تقدير نقطة انصهار النحاس المتفاعل مع الفوسفور باستخدام التحكم في درجة الحرارة npt

تشغيل عبر الإنترنت:https://go.hyper.ai/BajMV

5. LTX-Video توليد فيديو فائق السرعة

LTX-Video هو نموذج لتوليد الفيديو يستخدم المحول وتكنولوجيا Video-VAE لتوليد مقاطع فيديو عالية الدقة بكفاءة. بالإضافة إلى ذلك، يدعم LTX-Video طرق متعددة لإنشاء الفيديو، بما في ذلك من النص إلى الفيديو ومن الصورة إلى الفيديو. اتبع خطوات البرنامج التعليمي وقم بإنشاء مقطع فيديو عالي الدقة فقط عن طريق وصف ما يدور في ذهنك.

تشغيل عبر الإنترنت:https://go.hyper.ai/EfjvF

6. عرض توضيحي لنموذج تصميم المواد غير العضوية من MatterGen

MatterGen هو نموذج تصميم مواد غير عضوية يعتمد على الذكاء الاصطناعي أطلقته شركة Microsoft، والذي يوجه عملية إنشاء المواد التي تلبي قيود الملكية المختلفة من خلال الضبط الدقيق. يهدف إلى توليد مواد جديدة بشكل مباشر بخصائص كيميائية أو ميكانيكية أو إلكترونية أو مغناطيسية محددة من خلال نمذجة الانتشار.

سيوضح لك هذا البرنامج التعليمي كيفية استخدام هذا النموذج لإنشاء مواد غير عضوية وتدريب MatterGen بنفسك.

انقر هنا لمشاهدة البرنامج التعليمي الكامل: تصميم مواد الممتلكات المستهدفة مباشرة! أصبح نموذج MatterGen من Microsoft الآن مفتوح المصدر، مما يعيد تعريف النموذج الجديد للتصميم العكسي المادي باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي

تشغيل عبر الإنترنت:https://go.hyper.ai/arVTV

7. نشر نموذج Cosmos العالمي الأساسي بنقرة واحدة

نموذج قاعدة العالم Cosmos هو نموذج متطور تم تدريبه على ملايين الساعات من بيانات الفيديو الخاصة بالقيادة والروبوتات. في معرض CES 2025، كشفت NVIDIA عن الدفعة الأولى من نماذج Cosmos العالمية، والتي يمكنها التنبؤ وإنشاء مقاطع فيديو واعية جسديًا للحالة المستقبلية للبيئات الافتراضية لمساعدة المطورين على بناء الجيل القادم من الروبوتات والمركبات ذاتية القيادة (AVs).

يمكن لهذا المشروع إنشاء واجهة تفاعلية أمامية من خلال واجهة Gradio. يمكنك تشغيله بنقرة واحدة ونسخ عنوان API لتجربته.

انقر لعرض البرنامج التعليمي الكامل: ابتكار نظام الذكاء الاصطناعي المادي، والبدء السريع في نموذج NVIDIA العالمي الأساسي، والذي يمكنه محاكاة ضوء الشمس والضباب

تشغيل عبر الإنترنت:https://go.hyper.ai/ypcP4

مقالات المجتمع

1. تم إطلاق مشروع "ستارغيت" بقيمة 500 مليار دولار، ومؤسس شركة أوراكل "يرسم" لقاحات مخصصة للسرطان باستخدام الذكاء الاصطناعي

وفي المؤتمر الصحفي الذي عقده البيت الأبيض، ظهر ترامب مع الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، والرئيس التنفيذي لشركة SoftBank، والرئيس التنفيذي لشركة Oracle، وآخرين، وأعلن عن مشروع للذكاء الاصطناعي يسمى "مشروع Stargate". ويسلط المشروع الضوء على الإنجازات الهائلة التي ستحققها الذكاء الاصطناعي في المجالات الطبية والصحية، مثل تصميم لقاحات حصرية للجميع لمحاربة السرطان. وتحدث العديد من مستخدمي الإنترنت عن هذا الأمر. المزيد من التفاصيل أدناه.

عرض ملخص الحدث:https://go.hyper.ai/6YZnN

2. قم بتصميم مادة السمة المستهدفة بشكل مباشر! أصبح نموذج MatterGen من Microsoft الآن مفتوح المصدر، مما يعيد تعريف النموذج الجديد للتصميم العكسي المادي باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي

أطلقت شركة مايكروسوفت نموذج MatterGen، وهو نموذج ذكاء اصطناعي توليدي لتصميم المواد العكسية، وهو مفتوح المصدر. ويمكننا أن نتوقع أنه في المستقبل سنكون قادرين على تصميم بنية المواد الجديدة بشكل مباشر بناءً على الخصائص المطلوبة. تقوم هذه المقالة بتصنيف الدور الرئيسي للنماذج التوليدية في التصميم العكسي للمواد الجديدة بشكل منهجي، وتغطي مواد البطاريات، وسبائك الإنتروبيا العالية، وتطوير المواد الفائقة التوصيل، وما إلى ذلك.

شاهد التقرير الكامل:https://go.hyper.ai/gyQu0

3. هدفنا هو تحقيق أول ذكاء اصطناعي عام في مجال علم الأحياء! شركة الذكاء الاصطناعي الطبية Owkin تبني أكبر مجموعة بيانات أوميكس مكانية للسرطان في العالم

يعتزم أوكين تحقيق أول ذكاء اصطناعي عام في مجال علم الأحياء. لقد حلت مشكلة خصوصية بيانات المرضى التي تثير قلق الجمهور بشكل كبير. ومن خلال دمج البيانات المتعددة الوسائط من مؤسسات مختلفة، فإنه يوفر أساسًا موثوقًا لاتخاذ القرارات في مجال الطب الدقيق، ويساعد في تشخيص وتطوير الأدوية الخاصة بالسرطانات مثل سرطان الثدي وسرطان المستقيم، وقد تعاون مع شركات الأدوية العملاقة مثل سانوفي، وبي إم إس، وأسترازينيكا. هذه المقالة عبارة عن تقرير مفصل عن الشركة، اضغط لقراءته بسرعة.

شاهد التقرير الكامل:https://go.hyper.ai/cOuX1

4. تم اختياره لـ AAAI 2025! يتنبأ فريق جامعة هونغ كونغ للفنون التطبيقية بدقة بالخصائص البصرية الإلكترونية لجزيئات المواد العضوية استنادًا إلى محول الرسم البياني

يمكن لإطار عمل RingFormer الذي نشره مؤخرًا فريق من جامعة هونج كونج للفنون التطبيقية التنبؤ بدقة بالخصائص البصرية الإلكترونية للجزيئات. إن أداءها أعلى بمقدار 22.77% من الطرق التقليدية، وهو ما يعادل تقصير دورة البحث والتطوير للمواد الجديدة من عدة سنوات إلى أسابيع، مما يشير إلى أن أبحاث الخلايا الشمسية العضوية دخلت رسميًا عصرًا جديدًا من "التجارب الموجهة بالحاسوب". هذه المقالة عبارة عن تفسير مفصل ومشاركة للبحث.

شاهد التقرير الكامل:https://go.hyper.ai/iBwDq

5. تقييم حقيقي لثلاثة نماذج استنساخ صوتية، GPT-SoVITS يستوعب بدقة خصائص "شيجي نيانغنيانغ"

حقق شباك تذاكر فيلم "نزهة 2" لمهرجان الربيع ارتفاعا كبيرا وتجاوز الآن 12 مليارا. في الفيلم، أعطى مؤديو الأصوات للشخصيات حيوية واضحة بأصواتهم الحية، والتي جذبت اهتمامًا واسعًا من مستخدمي الإنترنت. تتطور تقنية استنساخ الصوت بسرعة كبيرة في يومنا هذا. قامت HyperAI بتقييم ثلاثة من نماذج استنساخ الصوت الأكثر شعبية. تعال وألقي نظرة.

شاهد التقرير الكامل:https://go.hyper.ai/JqDwI

6. أول كتاب في عام 2025! كتب يجب قراءتها في مجال الذكاء الاصطناعي موصى بها بشدة من قبل Musk / Sam Altman / Bill Gates ، إلخ.

اختارت HyperAI 10 أعمال ممتازة في مجال الذكاء الاصطناعي. ستساعدك هذه الكتب، التي يوصي بها بشدة أسماء كبيرة مثل ماسك، وسام ألتمان، وبيل جيتس، وهوكينج، على فهم الذكاء الاصطناعي وتطوره بشكل أكبر من جوانب مختلفة مثل العلوم الأساسية، وسيناريوهات التطبيق، واتجاهات التطوير. انقر للقراءة بسرعة.

شاهد التقرير الكامل:https://go.hyper.ai/Ne3uA

7. عشرة "أفضل" الأشياء! مراجعة لأهم أحداث الذكاء الاصطناعي في عام 2024، وكشف الاتجاهات الخفية والتحديات الصناعية

في عام 2024، لا تزال موجة الذكاء الاصطناعي تتقدم بقوة، دون إظهار أي علامات على التراجع، وتعيد تشكيل معالم العالم بهدوء وتكتب أحداثًا مبتكرة قياسية. مع ملاحظة الارتفاع المستمر في الحماس لتطوير الذكاء الاصطناعي، اختارت شركة أبحاث السوق IoT Analytics أهم عشرة أحداث جديرة بالملاحظة في مجال الذكاء الاصطناعي في عام 2024. تعال وألق نظرة.

شاهد التقرير الكامل:https://go.hyper.ai/xyVnq

8. تم تحديث سلسلة YOLO 11 مرة في 10 سنوات، ووصل أحدث طراز إلى مستوى SOTA في مهام الكشف عن الأهداف المتعددة

يعد نموذج الكشف عن الأشياء الكلاسيكي للغاية YOLO مفضلًا للغاية من قبل الصناعة نظرًا لدقته العالية وكفاءته، ويُستخدم على نطاق واسع في القيادة الذاتية ومراقبة الأمن والتصوير الطبي وغيرها من المجالات. تم تحديث النموذج إلى 11 إصدارًا، وقد أطلق الموقع الرسمي لـ HyperAI Super Neural حاليًا العديد من الإصدارات المهمة. انظر أدناه لمزيد من التفاصيل.

شاهد التقرير الكامل:https://go.hyper.ai/9xHRS

9. نموذج لغة طبية عالمي مفتوح المصدر يحتوي على 176 مليار معلمة! اقترحت جامعة بكين للتكنولوجيا/جامعة بوليتكنيك في بكين/جامعة الخوانق الثلاثة الصينية شركة MedFound، التي تتمتع بقدرة استدلالية قريبة من قدرة الأطباء الخبراء

اقترح فريق متعدد التخصصات من الهندسة الطبية يتكون من البروفيسور وانج قوانجيو من جامعة بكين للبريد والاتصالات، والبروفيسور سونج تشونلي من مستشفى جامعة بكين الثالث، والبروفيسور يانج جيان من جامعة الخوانق الثلاثة الصينية نموذج اللغة الطبية الحيوية الحالي MedFound (176B) بأكبر عدد من المعلمات، كما قاموا بإنشاء نموذج اللغة الطبية التشخيصية العامة MedFound-DX-PA. يتمتع النموذج بقدرات معرفية واستدلالية تقترب من قدرات الخبراء. لمزيد من التفاصيل، انظر أدناه.

شاهد التقرير الكامل:https://go.hyper.ai/oudKP

10. تم زيادة كفاءة البحث عن المواد الفائقة الموصلية بمقدار 5 مرات! تستخدم جامعة فلوريدا وغيرها من الجامعات التعلم العميق لتحويل اكتشاف المواد، ويتم نشر النتائج في مجلة Nature

نجح باحثون من جامعة فلوريدا وجامعة تينيسي في زيادة كفاءة البحث عن الموصلات الفائقة ذات درجات الحرارة العالية بخمس مرات من خلال نموذج التعلم العميق BETE-NET. هذه المقالة عبارة عن تفسير مفصل ومشاركة للبحث.

شاهد التقرير الكامل:https://go.hyper.ai/hAIXd

مقالات موسوعية شعبية

1. فقدان الانتشار

2. الاهتمام السببي

3. نظرية كولموغوروف-أرنولد للتمثيل

4. فهم اللغة متعدد المهام على نطاق واسع (MMLU)

5. التعلم التبايني

فيما يلي مئات المصطلحات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي التي تم تجميعها لمساعدتك على فهم "الذكاء الاصطناعي" هنا:

https://go.hyper.ai/wiki

تتبع شامل لأفضل المؤتمرات الأكاديمية في مجال الذكاء الاصطناعي:https://go.hyper.ai/event

إن ما ورد أعلاه هو كل محتوى اختيار المحرر لهذا الأسبوع. إذا كان لديك موارد تريد تضمينها على الموقع الرسمي لـ hyper.ai، فنحن نرحب بك أيضًا لترك رسالة أو إرسال مقال لإخبارنا بذلك!

نراكم في الاسبوع القادم!