Zhemal Khamidun
رئيس قسم الذكاء الاصطناعي في Alpina Digital ومدير منتج AlpinaGPT. مؤسس Vibe Academy وHamidun Consulting ومؤلف قناة «Готовим ИИшницу».
LLM-Attacker يقارن الهجمات على split-LLM: التدرجات ترفع التسرب إلى 37,77%
يوحّد إطار LLM-Attacker فحص الخصوصية في نماذج split-LLM. على GPT-2 رفعت التدرجات القادمة من الخادم نسبة الاستعادة الدقيقة للمستندات من 13,71% إلى 37,77%.
إعادة كتابة البيانات تتفوق على DP-SGD في التوازن بين الخصوصية والجودة
مقارنة محكومة على سجلات طبية اصطناعية مزوّدة بـ«كناريات»: الضبط الدقيق المباشر يسرّب أكثر من غيره، وDP-SGD يضر بالجودة، وإعادة الكتابة الخاصة تقدم أفضل مقايضة.
Kolab: 115 ساعة من التسجيلات تُظهر أن وكلاء الذكاء الاصطناعي لا يفهمون زملاءهم من البشر
سجّل باحثون من Minnesota NLP شاشات 50 محترفًا من 40 مهنة أثناء عملهم مع وكلاء الذكاء الاصطناعي. وتبالغ النماذج المتقدمة في تقدير جودة هذا التعاون.
Apple LensVLM تضغط سياق الوكيل الطويل في صور وتعلّم النموذج «التكبير»
MemSilicon تُنهي مرحلة التيب-أوت لرقاقة RRAM من طراز MountTai 2026 بسعة 1 غيغابت وبنية 1T4R
Anthropic تختبر: هل يستطيع الذكاء الاصطناعي نسخ نفسه عبر صندوق تلفزيون (TV Box)؟
Google DeepMind تطلق Gemini 4 Argon وتخفض سعر API إلى النصف
Tsinghua تقدّم SRHarness وMechBench: وكلاء ذكاء اصطناعي يبحثون عن الصيغ والآليات
اقترح مختبر علوم البيانات والذكاء في جامعة Tsinghua إطار SRHarness للانحدار الرمزي الوكيلي ومعيار MechBench، لمساعدة الذكاء الاصطناعي على اكتشاف الصيغ والآليات…
Tsinghua تكشف Jev-LDE: تحرير أمثلة ICL مرة واحدة لرفع دقة 1-shot
اقترح باحثو Tsinghua طريقة Jev-LDE التي تحرّر أمثلة التعلّم في السياق مرة واحدة، فيرتفع متوسط الدقة في وضع 1-shot بشكل ملحوظ.
ETH وRoche تعلّمان الذكاء الاصطناعي التنبؤ بموضع بورلة C–H في الجزيء
طريقة PoS تكشف وقوع وكلاء الذكاء الاصطناعي في حلقة المعتقدات الخاطئة: 36 تكرارًا في ALFWorld
بيانات ego تحصل على «الجسد كله»: مسار جديد لتوسيع نطاق نماذج العالم
Google DeepMind وسنغافورة تطلقان Gemma لمواجهة المحتالين: خسائر تتجاوز S$4 مليارات
semCER يزن أخطاء OCR بحسب خطورتها: 61 مليون تقييم من حَكَم LLM
يحافظ مقياس semCER الجديد على بنية حساب CER، لكنه يُسند تقييم كل خطأ تعرّف إلى حَكَم LLM. ونشر الباحثون 61 مليون تعديل مُقيَّم في 16 لغة.
SAE على Gemma-2-2B: ارتفاع نسبة الميزات المتطابقة من 2% إلى 29% عند 50M رمز
تجارب على أربع معماريات من SAE وثلاثة نماذج: تستقر إعادة البناء عند الميزانيات الصغيرة، بينما تتحسن قابلية تكرار الميزات مع زيادة البيانات: 2% عند 5M رمز و29% عند…