الذكاء الاصطناعي

هل لاحظت إن فيه نموذج كنت معتمد عليه وفجأة بدأ يتصرف بغرابة؟ ينسى تعليمات لسه قايلها له، يقف في نص الشغلانة وما يكملهاش، أو يجاوب بسرعة وبثقة عمياء عن حاجات هو أصلاً ما دققش فيها ولا اتأكد منها. الانطباع المباشر اللي بييجي في بالك طبيعي: «النموذج اتغابى». بس المشكلة ممكن تكون في حتة تانية خالص. في أبريل 2026، كشفت Anthropic عن تلات أسباب ضربوا تجربة كلود كود: خفض مجهود التفكير (Reasoning effort)، وخلل في إدارة السياق (Context management)، وتعليمات مشددة

المدير والموظف يستخدمان الـ AI، فلماذا تخرج النتيجة مشوهة؟ كيف تضمن تطابق مخرجات الفريق من أول مسودة بدلاً من إرهاق الموظف بالشرح في بيئات العمل المعاصرة، نعيش مفارقة يومية مستنزفة للوقت؛ أصبح الذكاء الاصطناعي المحرك الأساسي لإنجاز الأعمال لدى المدير والموظف والعميل على حد سواء، ومع ذلك تحولت مسارات العمل إلى حلقات مفرغة يفقد فيها العمل معاييره ودقته مع كل رسالة متبادلة. المشكلة الحقيقية لم تعد في قدرة الذكاء الاصطناعي على الإنجاز، بل في "تآكل السياق" (Context Degradation) الناتج عن

كيف سنتلافى هذا؟ ‏تم حجب برامج الذكاء الصناعي في السويد لأنها تعتبر تسريب معلوماتي، فمن المرجح أن هذا عنوان قادم أما تقييد استخدام الذكاء الاصطناعي أو منعه بالكلية وهذه المرحلة ماهي الا مزج العقول البشرية كلها في خوارزمية واحدة فتكون المحصلة ذكاء خارق او سيكون لدى البسطاء وحتى ممن يشترك ذكاء اصطناعي سخيف لا يفيد الا بالاساسيات فلذا يجب من الان على من يريد التعلم المسارعة كيف سنتلافى هذا؟

من فترة بدأت أطور RightFlow عشان أحل مشكلة كنت بقابلها بنفسي أثناء استخدام بيئات البرمجة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، وهي إن التعامل مع اللغة العربية واتجاه الكتابة من اليمين للشمال مش بيكون دايمًا بالشكل المناسب، خصوصًا في محادثات الـ AI وملفات الـ Markdown وخطط العمل. ومع الوقت، قررت أوسع الفكرة وأطور الإضافة أكتر، بحيث متكونش مقتصرة على Antigravity IDE بس، لكن تدعم بيئات تطوير تانية زي Cursor وVS Code وWindsurf، وتوفر تجربة أفضل للمطورين اللي بيشتغلوا باللغة العربية. إيه الجديد في

نعرف أن سوق الذكاء الاصطناعي تغير جذريا في الآونة الأخيرة، ظهرت تطبيقات جديدة وتم تجاوز بعض التقنيات تامة، والبعض الآخر لم يعد تعلمه مفيدا إلا لمن يملك موارد ضخمة أو يود التخصص في البحث العلمي. سؤالي لمن سبق له الاطلاع على الدورة، هل يفيدنا الآن تعلم البرمجة وأساسيات الذكاء الاصطناعي في سوق العمل اليوم؟ وما الإضافة التي تقدمها الدورة؟ إليك ما تقدمه الدورة حسب موقع أكاديمية حسوب: ستتعلم في دورة الذكاء الاصطناعي أساسيات بايثون ومعالجة البيانات بمختلف أنواعها، وستتعامل مع

النموذج المحلّي (Ollama أو llama.cpp) يعيد استخدام ذاكرة المُوجّه المؤقتة فقط ما دام المُوجّه مطابقاً من أول رمز. إذا كانت أداتك تضع التاريخ والوقت في أعلى مُوجّه النظام، فكل رسالة تُحسب من الصفر. قستُ ذلك على مُوجّه من 324 رمزاً، على جهازي: - الطابع الزمني في البداية: 4 رموز من الذاكرة المؤقتة، تعبئة مسبقة 64.6 مللي ثانية - الطابع نفسه في نهاية المُوجّه: 290 رمزاً من الذاكرة المؤقتة، تعبئة مسبقة 18.6 مللي ثانية الكلمات نفسها، والتعبئة المسبقة أسرع 3.5 مرّة.

هل تفهم الآلة معنى ما تقول؟ بين ذكاء الحاسوب وشعور الإنسان وحقيقة المعنى في زمن أصبحت فيه الآلات قادرة على كتابة النصوص، والإجابة عن الأسئلة، وتأليف القصائد، وتحليل الأفكار، يبرز سؤال يستحق التأمل: هل تفهم الآلة حقًا ما تقوله، أم أنها ترتب الكلمات بطريقة تجعلنا نعتقد أنها تفهم؟ قد يكتب الحاسوب قصيدة عن الحزن، ويصف مشاعر الفراق، ويتحدث عن الحب والأمل والخوف، حتى إن القارئ قد يجد في كلماته ما لا يجده في حديث بعض البشر. لكن هل يعني ذلك