على الرغم من أن أدوات توليد التعليمات البرمجية بالذكاء الاصطناعي تستخدم على نطاق واسع في الوقت الحالي، إلا أنها غالباً ما تواجه تحديات مثل منطق التعليمات البرمجية الجامد، وعدم كفاية الفهم السياقي، وصعوبة محاكاة عمليات التطوير الحقيقية.تتعلم العديد من النماذج فقط من "لقطات ثابتة" لمقاطع التعليمات البرمجية، وتفتقر إلى فهم عميق لسبب وكيفية تعديل التعليمات البرمجية، مما يؤدي إلى محدودية قابلية استخدام التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها.

وبناءً على ذلك، أصدر معهد تشيتشي للأبحاث والابتكار، التابع لشركة جيوكون للاستثمار، سلسلة نماذج البرمجة IQuest-Coder-V1 في يناير 2026.يعتمد هذا النموذج على المفهوم الفريد لـ "تدفق الكود". ويكمن ابتكاره الأساسي في تمكين النموذج من التعلم من كمية هائلة من تاريخ تغييرات الكود الحقيقي، مما يسمح له بفهم العملية الديناميكية لتطور البرمجيات مثل مطور خبير.علاوة على ذلك، فإن الكود الذي تم إنشاؤه بواسطة النموذج يعمل بشكل جيد للغاية من حيث الصحة والصيانة والتوافق مع نية المطور، وهو قادر بشكل أفضل على التعامل مع مهام البرمجة المعقدة التي تتطلب تفكيرًا متعدد الخطوات.يحتوي إصدارها الرئيسي على 40 مليار معلمة ويعتمد على بنية الحلقة التي تسمح بتحسين الكود التكراري الداخلي والدعم الأصلي للسياقات الطويلة التي يبلغ طولها 128 ألف، مما يحسن بشكل كبير من قدرتها على التعامل مع مهام البرمجة المعقدة.

يتوفر الآن نموذج "IQuest-Coder-V1" على موقع HyperAI الإلكتروني. جرّبه!

الاستخدام عبر الإنترنت:https://go.hyper.ai/vk4K2

نظرة سريعة على تحديثات الموقع الرسمي لشركة hyper.ai من 12 يناير إلى 16 يناير:

* مجموعات البيانات العامة عالية الجودة: 6

* مجموعة مختارة من الدروس التعليمية عالية الجودة: 3

* تفسير مقالة المجتمع: 3 مقالات

* إدخالات الموسوعة الشعبية: 5

أهم المؤتمرات التي تنتهي مواعيدها في يناير: 8

قم بزيارة الموقع الرسمي:هايبر.اي

مجموعات البيانات العامة المختارة

1. مجموعة بيانات تعابير الوجه البشري

مجموعة بيانات "انفعالات الوجه البشري" هي مجموعة بيانات لتصنيف الصور تُستخدم في مهام التعرف على تعابير الوجه. تهدف هذه المجموعة إلى توفير بيانات تدريب وتقييم أساسية لأبحاث رؤية الحاسوب والتعرف على المشاعر. تُنظّم مجموعة البيانات وفقًا لفئات المشاعر، وتحتوي على خمس فئات من تعابير الوجه، تضم كل منها أكثر من 8000 عينة من صور الوجه. تستخدم المجموعة صور الوجه الفردية كوحدة أساسية للعينة، وهي مُنظّمة في مجلدات بناءً على فئات المشاعر. تأتي بيانات الصور من منصات إلكترونية عامة متعددة، وتغطي أشخاصًا مختلفين، وظروف تصوير متنوعة، وخلفيات مختلفة، مما يُظهر تنوعًا جيدًا.

الاستخدام المباشر:https://go.hyper.ai/Z2ouP

2. مجموعة بيانات تقييم فهم المشاهد المعقدة من GroundingME

GroundingME هي مجموعة بيانات تقييم مرجعية بصرية لنماذج اللغة الكبيرة متعددة الوسائط (MLLMs)، وقد أصدرتها جامعة تسينغهوا بالتعاون مع شركة شاومي وجامعة هونغ كونغ في عام 2025. وتهدف إلى تقييم قدرة النموذج بشكل منهجي على ربط اللغة الطبيعية بدقة بالأهداف البصرية في مشاهد معقدة من العالم الحقيقي، مع التركيز بشكل خاص على أداء الفهم والسلامة في حالات المراجع الغامضة، والعلاقات المكانية المعقدة، والأهداف الصغيرة، والحجب، والحالات غير المرجعية.

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

3. مجموعة بيانات الاستدلال الرياضي Nemotron-Math-v2

Nemotron-Math-v2 هي مجموعة بيانات للاستدلال الرياضي أصدرتها شركة NVIDIA في عام 2025. وهي تستخدم بشكل أساسي لتدريب نماذج اللغة المحدودة (LLMs) لأداء الاستدلال الرياضي المنظم، ودراسة الاختلافات بين الاستدلال المعزز بالأدوات والاستدلال اللغوي البحت، وبناء أنظمة الاستدلال طويلة السياق أو متعددة المسارات.

الاستخدام المباشر:https://go.hyper.ai/6OKuq

4. مجموعة بيانات تقسيم الأنهار العالمية من HydroBASINS

تُعدّ HydroBASINS مجموعة بيانات عالمية لتقسيم الأنهار، مبنية على الطبقة الهيدرولوجية الأساسية لـ HydroSHEDS، وتُوفّر تقسيمات عالمية سلسة للأنهار بدقة مكانية تبلغ 15 ثانية قوسية. صُمّمت هذه المجموعة لدعم التحليلات الهيدرولوجية والإيكولوجية والبيئية، حيث تُوفّر حدودًا متسقة وهرمية لأحواض التصريف، بالإضافة إلى طوبولوجيا شبكة الأنهار. وهي مناسبة لمجموعة متنوعة من التطبيقات، بما في ذلك الهيدرولوجيا وموارد المياه، ونمذجة المناخ ونظام الأرض، وبرامج التنوع البيولوجي والحفاظ عليه، والتحليل البيئي لأحواض التصريف، والنمذجة المكانية واسعة النطاق، وسير عمل نظم المعلومات الجغرافية.

الاستخدام المباشر:https://go.hyper.ai/53vN4

5. مجموعة بيانات أسطح فشل البطارية

تُعدّ "أسطح فشل البطاريات" مجموعة بيانات لمحاكاة فشل البطاريات، مصممة لدراسة دورة حياة البطاريات وأنماط فشلها تحت ضغوط تشغيلية مختلفة. تحاكي هذه المجموعة التركيبية، المستوحاة من الفيزياء، تغيرات حالة البطاريات خلال دورات الشحن والتفريغ، وهي مناسبة لنمذجة المخاطر واكتشاف حدود السلامة.

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

6. مجموعة بيانات نبض الطاقة الخضراء العالمية

تُعدّ مجموعة بيانات "نبض الطاقة الخضراء العالمية" مجموعة بيانات لتحليل الطاقة المتجددة في المدن الكبرى حول العالم. وتهدف هذه المجموعة إلى مساعدة الباحثين وصانعي السياسات على فهم إمكانات الطاقة الخضراء في مختلف المدن، لا سيما في سياق المدن التي تنتقل إلى اقتصادات خالية من الانبعاثات الكربونية، مما يوفر قاعدة بيانات غنية للبحوث في مجال التنبؤ بالسلاسل الزمنية، والتحليل الجغرافي المكاني، وتحسين الطاقة على مستوى العالم.

الاستخدام المباشر:https://go.hyper.ai/p8NAY

دروس تعليمية عامة مختارة

1. نشر IQuest-Coder-V1 باستخدام vLLM+Open WebUI

يُعدّ IQuest-Coder-V1 نموذجًا متطورًا للذكاء الاصطناعي، أطلقته شركة IQuestLab، ويركز على توليد الشفرة البرمجية وفهمها وتحسينها. يوفر النموذج مستويات مختلفة من المعلمات (7 بايت، 14 بايت، 40 بايت) وإصدارات متعددة (التعليم، التفكير، التكرار) لتلبية احتياجات التطوير المتنوعة. وباستخدام استراتيجية "التدريب متعدد المراحل لتدفق الشفرة"، يتعلم النموذج من مقتطفات الشفرة الثابتة، ويكتسب المعرفة من عملية تطور الشفرة، مما يُحسّن بشكل كبير فهمه لسيناريوهات التطوير الواقعية.

تشغيل عبر الإنترنت:https://go.hyper.ai/vk4K2

2.vLLM+Open WebUI نشر QwenLong-L1.5

QwenLong-L1.5 عبارة عن سلسلة من نماذج الاستدلال وإدارة الذاكرة ذات السياق الطويل، أطلقتها مختبرات Alibaba Tongyi. يستخدم هذا الدليل QwenLong-L1.5-30B-A3B، وهو نموذج Transformer لفك التشفير يحتوي على ما يقارب 30 مليار مُعامل. تم تطويره من خلال تدريب لاحق منهجي قائم على النموذج الأساسي Qwen3-30B-A3B-Thinking، وهو متاح كمصدر مفتوح على منصات مثل Hugging Face. يوظف هذا النموذج سلسلة من تقنيات التدريب اللاحق، بما في ذلك مسار توليف بيانات السياق الطويل، والتعلم المعزز المستقر للتسلسلات الطويلة، وإطار عمل فائق الطول لتحسين الذاكرة، مما ينتج عنه أداءً فائقًا في معايير السياق الطويل. علاوة على ذلك، تم تطبيق هذه القدرات على مهام عامة، تشمل الاستدلال الرياضي، واستخدام الأدوات، واتساق الحوارات الطويلة.

تشغيل عبر الإنترنت:https://go.hyper.ai/6mD9U

3. Qwen-Image-2512: توليد صور شخصية ومناظر طبيعية أكثر واقعية

يُعدّ Qwen-Image-2512 نموذجًا أساسيًا لتحويل النصوص إلى صور ضمن سلسلة Qwen-Image، وهو إصدار مُطوّر صدر في نهاية العام. صُمّم هذا النموذج خصيصًا لإنتاج صور عالية الجودة وعرض محتوى متعدد الوسائط معقد. بالمقارنة مع الإصدارات السابقة، خضع Qwen-Image-2512 لتحسينات منهجية في عدة جوانب رئيسية، مما حسّن بشكل ملحوظ واقعية الصور المُولّدة وسهولة استخدامها. على وجه الخصوص، تحسّنت بشكل كبير طبيعية الصور الشخصية المُولّدة، حيث أصبحت بنية الوجه وملمس البشرة وعلاقات الإضاءة تُحاكي بشكل أدق التأثيرات الفوتوغرافية الواقعية. في المشاهد الطبيعية، يُمكن للنموذج توليد تفاصيل أكثر دقة لتضاريس الأرض، وتفاصيل الغطاء النباتي، ومعلومات عالية التردد مثل فراء الحيوانات. في الوقت نفسه، تم تحسين قدرة النموذج على توليد النصوص وتنسيقها داخل الصور، مما يُتيح عرضًا أكثر استقرارًا للنصوص المقروءة وتنسيقات النصوص المعقدة.

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

تفسير مقالة المجتمع

١. برنامج تعليمي عبر الإنترنت | Qwen-Image-2512 مفتوح المصدر رسميًا: ودّع المظهر البلاستيكي لصور الذكاء الاصطناعي الخام، وحقّق عرضًا واقعيًا للشعر باستخدام أوامر نصية فقط.

رغم قدرة نماذج توليد الصور مفتوحة المصدر على إنتاج الصور بسرعة، إلا أنها غالبًا ما تعجز عن تحقيق الواقعية المطلقة، خاصةً عند التعامل مع الصور الشخصية والمشاهد الطبيعية المعقدة. فكثيرًا ما تبدو الوجوه المُولّدة جامدة أو ذات ملامح ضبابية، ويفتقر الجلد إلى الملمس الواقعي. أما بالنسبة للمناظر الطبيعية، فتبدو النماذج جامدة عند تمثيل الملمس الدقيق للماء والنباتات. ولمعالجة هذه المشكلة، أطلق مختبر تونغي التابع لشركة علي بابا مؤخرًا نموذج توليد الصور من الجيل التالي مفتوح المصدر، Qwen-Image-2512. يتميز هذا النموذج بخصائص فريدة، إذ يركز على تحقيق قفزة نوعية في ثلاث قدرات أساسية: ملمس بشري أكثر واقعية؛ ملمس طبيعي أكثر دقة؛ وعرض أقوى للنصوص المعقدة.

شاهد التقرير الكامل:https://go.hyper.ai/S3HJE

2. تصل الدقة إلى 97%! تقترح جامعة برينستون وآخرون MOFSeq-LMM، التي تتنبأ بكفاءة ما إذا كان من الممكن تصنيع MOFs.

تُعدّ الطاقة الحرة مؤشرًا حاسمًا لتقييم الاستقرار الديناميكي الحراري وقابلية تصنيع الأطر المعدنية العضوية (MOFs)، إلا أن الطرق الحسابية التقليدية باهظة التكلفة للغاية عند التعامل مع مجموعات بيانات MOFs واسعة النطاق، مما يعيق الفحص السريع. ولمعالجة هذا التحدي، اقترح فريق بحثي مشترك من جامعة برينستون وكلية كولورادو للمناجم طريقة تنبؤ فعّالة تعتمد على التعلّم الآلي. تستخدم هذه الطريقة نموذجًا لغويًا واسع النطاق (LLM) للتنبؤ مباشرةً بالطاقة الحرة من التسلسلات الهيكلية لـ MOFs، مما يقلل بشكل كبير من التكاليف الحسابية ويتيح تقييمًا ديناميكيًا حراريًا عالي الإنتاجية وقابلًا للتوسع لـ MOFs. يتميز النموذج بتعدد استخداماته دون الحاجة إلى إعادة تدريب: إذ تصل قيمة F1 الخاصة به إلى 97% عند تحديد ما إذا كانت الطاقة الحرة لـ MOF أعلى أو أقل من عتبة جدوى تصنيعية قائمة على التجربة.

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

3. يضم تطبيق ChatGPT مئات الملايين من المستخدمين، لكن معدل التحويل المدفوع فيه أقل من 10%. كيف يمكن تحويل الذكاء الاصطناعي إلى أرباح مستدامة؟

منذ عام 2025، باتت الفجوة بين الاستثمارات الضخمة في الذكاء الاصطناعي والعوائد التجارية محور اهتمام متزايد في الرأي العام. فمن جهة، تواصل شركات التكنولوجيا العالمية العملاقة رهانها على تطوير البنية التحتية للذكاء الاصطناعي وخوارزمياته، مؤكدةً على دوره كمحرك للثورة الصناعية القادمة؛ ومن جهة أخرى، بدأت أسواق رأس المال ومحللو الاقتصاد الكلي والمراقبون المستقلون بمراقبة أداء أسهم شركات الذكاء الاصطناعي عن كثب. وفي هذا السياق، تحوّل تقييم استثمارات الذكاء الاصطناعي وعوائدها التجارية من التركيز على النخبوية التكنولوجية إلى دراسة مالية عملية، مع التركيز بشكل أساسي على قطاعي الأعمال بين الشركات (B2B) والأعمال بين الشركات والمستهلكين (B2C) اللذين يستقطبان رؤوس أموال ضخمة.

شاهد التقرير الكامل:https://go.hyper.ai/hE5yN

مقالات موسوعية شعبية

1. معدل الإطارات في الثانية (FPS)

2. الذاكرة طويلة المدى ثنائية الاتجاه (Bi-LSTM)

3. الملاحة المجسدة

4. RewardMap، إطار عمل للتعلم المعزز متعدد المراحل

5. خمن – فكر – أجب

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!