كثير يظن إن LLM إذا جاوب بثقة، فغالباً الإجابه صحيحة. لكن الواقع؟ النموذج ممكن يكون overconfident حتى وهو يقدم إجابة hallucinated بالكامل! لذلك فهم وقياس ال uncertainty بالغ في الأهمية خصوصاً في تطبيقات حساسة مثل الطب!

فخورة جدًا بهذا التصنيف المستحق! بحكم متابعتي لأبحاث الذكاء الاصطناعي، كثير من أبحاث كاوست لم تكن مجرد أوراق علميه، بل هي إسهامات حقيقية أحدثت فرقًا ملموسًا، ورسّخت اسم الجامعة والوطن كمؤثر في مجتمع الذكاء الاصطناعي العالمي. هذا هو نوع الأبحاث التي نسعى أن نراها من جميع جامعاتنا

مع مطلع هذا العام بدأ مصطلح AI Agents يتردد بشكل متزايد، كأنه صدى مزعج بين جبال شاهقة، كلما رده جبل اشتدت حدة الصوت، حتى خلق انطباع لدى البعض أنه "هبة" هذا العام في المجال التقني. هنا أدون مجموعة حقائق وخواطر عن هذا الموضوع البالغ الأهمية: 🟩 حقيقة: مصطلح Agent أصيل مغروس في

𝗔𝗜 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁 𝗠𝗲𝗺𝗼𝗿𝘆 explained in a simple way 👇 In general, the memory for an agent is something that we provide via context in the prompt passed to LLM that helps the agent to better plan and react given past interactions or data not immediately available. It is

أن تنطلق مسيرة عمق بأسماء بهذا الثقل، فذلك وحده كافٍ ليكون بشارة بمستقبل استثنائي للذكاء الاصطناعي في السعودية. الله يجعل خطاكم نحو النجاح محفوفة بالتوفيق والتيسير..

Shameful!! “Researchers seek to influence peer review with hidden AI prompts” washingtonpost.com/nation/2025/07…

الصينيين ملوك الذكاء الاصطناعي اليوم. والسبب برأيي هو تفوقهم في علوم الرياضيات والإحصاء. هذا النوع من العلوم هو المحرّك الحقيقي في بناء الذكاء البشري قبل الاصطناعي!

نزل نموذج gemini-embedding-001 في Gemini API يولّد embeddings تفهم السياق بشكل عميق، تدعم +100 لغة، وبـ multiple dimensions (مثل 768 أو 3072). تقدر تحدد task_type مثل RETRIEVAL_QUERY أو CLASSIFICATION. مثالي للـ RAG، semantic search، و clustering

حوار مهم وممتع في @themoshowpod مع طارق أمين Tareq Amin الرئيس التنفيذي في هيوماين للذكاء الاصطناعي youtu.be/tKIMg5iPzfA

Google just released a brilliant research, a new active learning method for curating high-quality data that reduces training data requirements for fine-tuning LLMs by orders of magnitude. You get the same or better model quality with 250 to 450 expert labels instead of 100K,

في هندسة البرمجيات، يجب تحديد نظام البرمجة المناسب لأي منتج تقني قبل الشروع فيه لضمان النجاح التقني. وفي هذا النطاق لدينا منهجان من مناهج البرمجة وهما: 1- Tactical Programming 2- Functional Programming والسؤال الجوهري هنا، ماهو الفريق بينهما ومتى يتم استخدامهم؟