الأخبار

أطلق قسم "الدروس التعليمية" في HyperAI دروسًا تعليمية عبر الإنترنت لتشغيل نماذج مفتوحة المصدر شائعة مثل Qwen وDeepSeek وGemma وLlama وGLM باستخدام وحدات معالجة مركزية مجانية. يُقدّم هذا القسم عملية نشر كاملة، بدءًا من إعداد البيئة وتنزيل النموذج وصولًا إلى الاستدلال والتنفيذ، مما يسمح للمستخدمين باكتساب خبرة كاملة في استدلال النموذج وإجراء اختبارات التطوير الأساسية دون الحاجة إلى نشر بيئة محلية معقدة.

اقترح باحثون من المعهد الفدرالي السويسري للتكنولوجيا في لوزان (EPFL) بنية نموذجية جديدة، تُسمى DYNAMI-CAL GraphNet، تضمن صراحةً حفظ الزخم الخطي والزخم الزاوي من خلال تضمين هذه القوانين مباشرةً في بنية النموذج. تُظهر النتائج التجريبية أن DYNAMI-CAL GraphNet يُوفر مزايا كبيرة في المجالات التي تتطلب نمذجة دقيقة وقابلة للتفسير وفي الوقت الفعلي للأنظمة الديناميكية المعقدة متعددة الأجسام، مثل الروبوتات وهندسة الطيران والفضاء وعلوم المواد.

لتحسين تجربة استخدام منتج HyperAI وقدراته الأساسية، نُعلن رسميًا عن إطلاق جولة جديدة من الاختبارات الداخلية. نأمل في دعوة مجموعة مختارة من المستخدمين الحقيقيين لتجربة إمكانيات المنصة والمساهمة في تحسين تفاصيل المنتج. 💻 إذا كنت بحاجة طويلة الأمد إلى منصات الحوسبة السحابية وقوة معالجة الرسومات، 🙋‍♀️ إذا كنت تمتلك خلفية تقنية [...]

يتوفر الآن برنامج "Qwen3-TTS: عرض توضيحي عالي الجودة لتوليف الكلام متعدد اللغات وقابل للتحكم" في قسم "الدروس التعليمية" على موقع HyperAI الإلكتروني (hyper.ai). جرّب الآن استنساخ الكلام في 3 ثوانٍ!

اقترح فريق بحثي من شركة Telecom Sud-Paris وجامعة Paris-Saclay في فرنسا إطار عمل للتعلم الآلي يدمج التعلم الجماعي مع تحليل SHAple Additive exPlanations (SHAP)، مما يوفر حلاً جديداً لتقييم خطر الوفاة لدى المرشحين لزراعة الكبد المصابين بسرطان الخلايا الكبدية.

قامت شركة HyperAl بتجميع سلسلة من الدروس التعليمية ومجموعات البيانات القيّمة للغاية والقابلة للتطبيق على نطاق واسع من الإصدارات 3.2 إلى 3.6، والتي تغطي مجالات متعددة مثل توليد الكلام، ومعالجة النصوص إلى صور، والنماذج واسعة النطاق.

اقترح فريق بحثي مشترك من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا والمعهد الفدرالي السويسري للتكنولوجيا في زيورخ إطارًا حاسوبيًا يُسمى أبولو، وهو عبارة عن مُشفِّر تلقائي يتعلم المساحات الكامنة المتداخلة جزئيًا من خلال تحسين المتغيرات الكامنة. ومن خلال نمذجة المعلومات المشتركة والمعلومات الخاصة بكل نمط بشكل صريح، يوفر أبولو مسارًا تقنيًا عمليًا لتحليل أكثر شمولًا ودقة لحالات الخلايا ومنطقها التنظيمي.

اقترح فريق بحثي من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا نموذجًا لغويًا قائمًا على التعلم العميق، يُدعى Pichia-CLM، لتحسين استخدام الكودونات في الخميرة الصناعية Pichia pastoris، بهدف زيادة إنتاج البروتينات المُعاد تركيبها. وقد تحقّق الباحثون تجريبيًا من صحة نموذج Pichia-CLM على ست فئات بروتينية متفاوتة التعقيد، ولاحظوا باستمرار زيادة في إنتاجية التعبير الجيني مقارنةً بأربع أدوات تجارية لتحسين استخدام الكودونات.

قامت شركة HyperAl بتجميع سلسلة من الدروس التعليمية ومجموعات البيانات القيّمة للغاية والقابلة للتطبيق على نطاق واسع في الفترة من 22 إلى 27 فبراير، والتي تغطي مجالات متعددة مثل التعرف الضوئي على الأحرف، والوسائط المتعددة، ونماذج اللغة الكبيرة.

قام فريق بحثي مشترك يضم جامعة هلسنكي في فنلندا، ومركز أبحاث تغير المناخ في البحر الأبيض المتوسط، وجامعة سالنتو في إيطاليا، بتطوير SeaCast، وهو نموذج شبكة عصبية بيانية مصمم خصيصًا للتنبؤات الإقليمية للمحيطات. بعد تدريبه، يستطيع هذا النموذج توليد تنبؤات لمدة 15 يومًا عبر 18 مستوى رأسيًا بدقة 1/24 درجة في غضون 20 ثانية فقط على وحدة معالجة رسومية واحدة، وهو أسرع بكثير من النماذج الأساسية التي تعمل على مجموعات وحدات المعالجة المركزية.

طوّر فريق بحثي من جامعة كورنيل إطار عمل قويًا وقابلًا للتفسير وفعالًا في استخدام البيانات، أطلق عليه اسم SCAN، لنمذجة وتفسير كيمياء المذيبات الملحية. يتعامل هذا الإطار بكفاءة مع البيانات ذات التوزيعات الطويلة، ويغطي كامل نطاق تركيبات المذيبات الملحية. طبّق الباحثون SCAN على أنظمة الإلكتروليتات غير المائية (NAE)، محققين خطأً أساسيًا قدره 0.372 ملي سيمنز/سم في توقع الموصلية، مما قلل خطأ التوقع بمقدار 65.31 TP³T مقارنةً بالنموذج الأساسي.

اقترح البروفيسور تزو يو سونغ من جامعة ميشيغان، آن أربور، بالتعاون مع وي ران جيانغ، نائب رئيس قسم البحث والتطوير في شركة فاراسيس للطاقة، طريقة مبتكرة للتعلم الآلي العلمي تسمى "التعلم الاستكشافي". مستوحاة من علم النفس التربوي، تدمج هذه الطريقة بشكل عضوي التعلم النشط والتعلم المقيد مادياً والتعلم بدون أمثلة لبناء إطار عمل للتعلم ذي الحلقة المغلقة يشبه الإنسان للاستدلال.

نظرة سريعة على أبرز الأبحاث الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي للعلوم في عام 2025.

يُعد WorldArena، الذي اقترحته مؤسسات مثل جامعة تسينغهوا وجامعة بكين وجامعة هونغ كونغ وجامعة برينستون والأكاديمية الصينية للعلوم وجامعة شنغهاي جياو تونغ وجامعة العلوم والتكنولوجيا في الصين والجامعة الوطنية في سنغافورة، أول نظام يدمج جودة توليد الفيديو مع وظائف المهام المجسدة، مما يؤدي إلى بناء إطار تقييم كامل من "يبدو حقيقيًا" إلى "قابل للاستخدام حقًا".

ما زلنا نجري عمليات التوظيف لاختبار النسخة التجريبية المغلقة، مع مكافأة قصوى قدرها 200 ين ياباني.

مشاركة تجارب واقعية من مستخدمي الذكاء الاصطناعي الفائق

يتوفر الآن برنامج "DeepSeek-OCR 2: Visual Causal Flow" في قسم "الدروس التعليمية" على موقع HyperAI الإلكتروني. ما عليك سوى تحميل صورتك للحصول على تحليل دقيق للنصوص بتقنية التعرف الضوئي على الحروف (OCR). جرّبه الآن!

اقترح فريق بحثي من قسم علوم الحاسوب في جامعة كوليدج لندن (UCL) إطار عمل للتعلم الموحد لتحليل مورفولوجيا الكريات البيضاء، مما يُمكّن المؤسسات من التدريب التعاوني دون تبادل بيانات التدريب. وباستخدام مسحات دم من مواقع سريرية متعددة، يتعلم النموذج الموحد تمثيلات قوية وثابتة للميزات مع الحفاظ على خصوصية البيانات بشكل كامل. وبالمقارنة مع التدريب المركزي، يُظهر التدريب الموحد أداءً متفوقًا عبر المواقع وقدرته على التعميم على مؤسسات غير معروفة.

اقترح فريق بحثي يضمّ مايكروسوفت للأبحاث، وجامعة واشنطن، وبروفيدنس جينوميكس، إطار عمل GigaTIME، وهو إطار عمل متعدد الوسائط للذكاء الاصطناعي. يعتمد هذا الإطار على تقنيات متقدمة للتعلم متعدد الوسائط، ويستطيع توليد خرائط mIF افتراضية من شرائح الأنسجة المصبوغة بصبغة الهيماتوكسيلين والإيوسين التقليدية. طبّق الفريق البحثي هذا الإطار على مجموعة تضمّ أكثر من 14000 مريض سرطان في مركز بروفيدنس الطبي، شملت 24 نوعًا من السرطان و306 أنواع فرعية، ما أسفر في النهاية عن توليد ما يقارب 300000 صورة mIF افتراضية، محققًا بذلك نمذجة منهجية للبيئة المناعية الدقيقة للورم في شريحة سكانية كبيرة ومتنوعة.

اقترح فريق بحثي من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وجامعة ميونخ التقنية وجامعة فالنسيا التقنية بشكل مبتكر نموذج DiffSyn - وهو نموذج انتشار توليدي تم تدريبه على أكثر من 23000 وصفة توليدية من الأدبيات التي تغطي أكثر من 50 عامًا.

اقترح فريق بحث Polymathic AI نموذج Walrus، وهو نموذج أساسي قائم على بنية Transformer وموجه بشكل أساسي نحو ديناميكيات الموائع المتصلة. يغطي Walrus 19 سيناريو فيزيائيًا شديد التنوع خلال مرحلة التدريب المسبق، تشمل مجالات متعددة منها الفيزياء الفلكية، وعلوم الأرض، وعلم الريولوجيا، وفيزياء البلازما، وعلم الصوتيات، وديناميكيات الموائع الكلاسيكية. تُظهر النتائج أن Walrus يتفوق على النماذج الأساسية السابقة في كل من التنبؤات قصيرة المدى وطويلة المدى للمهام اللاحقة.

اقترح فريق الذكاء الاصطناعي في تطبيق WeChat التابع لشركة Tencent نموذج WeDLM، وهو أول نموذج لغوي قائم على الانتشار يتفوق على نماذج الواقع المعزز المماثلة من حيث سرعة الاستدلال في ظل تحسين محرك الاستدلال الصناعي (vLLM). يتوفر الآن "إطار عمل WeDLM عالي الكفاءة لفك تشفير نماذج اللغة الكبيرة" في قسم "الدروس التعليمية" على موقع HyperAI الإلكتروني؛ وتقدم هذه المقالة شرحًا تفصيليًا له.

اقترح علماء من مختبر أوك ريدج الوطني التابع لوزارة الطاقة الأمريكية طريقة تجميع هرمية موزعة عبر القنوات (D-CHAG) للنماذج الأساسية. تعمل هذه الطريقة على توزيع عملية تجزئة البيانات واستخدام استراتيجية هرمية لتجميع القنوات، مما يُمكّن من تشغيل نماذج واسعة النطاق للغاية على مجموعات بيانات متعددة القنوات.

2.2-2.6 أوراق بحثية مختارة في مجال الذكاء الاصطناعي

استلهامًا من النموذج الجديد لبرنامج DeepSeek، أطلق فريق Genos، المؤلف من باحثين من BGI Genomics ومختبر Zhejiang Zhijiang، إضافةً مخصصةً لنمذجة الجينوم تُدعى Gengram (البصمة الجينومية). وباستخدام حوالي 20 مليون مُعامل فقط، حطمت هذه الإضافة الأرقام القياسية لأحدث التقنيات في العديد من مهام الجينوم، مُقدمةً حلاً ثوريًا لتجاوز عقبة نمذجة الجينوم.

قامت شركة HyperAl بتجميع سلسلة من الدروس التعليمية ومجموعات البيانات القيّمة للغاية والقابلة للتطبيق على نطاق واسع من الإصدارات 2.2 إلى 2.6، والتي تغطي مجالات متعددة مثل الوكلاء الأذكياء ورؤية الكمبيوتر وتحويل النص إلى كلام.

قامت شركة HyperAl بتجميع سلسلة من الدروس التعليمية ومجموعات البيانات القيّمة للغاية والقابلة للتطبيق على نطاق واسع في الفترة من 26 إلى 30 يناير، والتي تغطي مجالات متعددة مثل الوكلاء الأذكياء ورؤية الكمبيوتر وتحويل النص إلى كلام.

تُسهم المسوحات السماوية واسعة النطاق ومتعددة النطاقات وذات مجال الرؤية الواسع والعمق العالي حاليًا في دفع علم الفلك نحو عصر غير مسبوق من البيانات الغزيرة. ومع تشغيل مرافق الجيل التالي مثل تلسكوب إقليدس الفضائي ومرصد روبين وتلسكوب رومان الفضائي، يجري رسم خريطة منهجية للكون على نطاق غير مسبوق وبدقة غير مسبوقة. ومن المتوقع أن تُسفر هذه الملاحظات عن [...]

أوراق بحثية مختارة في مجال الذكاء الاصطناعي (26-30 يناير)

جمعت شركة Skild AI الناشئة في مجال الروبوتات 1.4 مليار دولار أمريكي في جولة تمويل من الفئة C، مما رفع قيمة الشركة إلى أكثر من 14 مليار دولار. قادت هذه الجولة مجموعة سوفت بنك اليابانية، بمشاركة مستثمرين استراتيجيين من بينهم NVentures التابعة لشركة Nvidia، وMacquarie Capital، وBezos Expeditions (التي أسسها جيف بيزوس، مؤسس أمازون). كما شاركت في الجولة شركات سامسونج، وإل جي، وشنايدر إلكتريك، وسيلزفورس فنتشرز.