ناشر · موثَّق من قِبَل التحرير

Habr AI

مصدر أخبار الذكاء الاصطناعي. تُختار المقالات وتُعدَّل من قِبَل تحرير Hamidun News.

1440 مقالة في Hamidun·الأحدث: 26 يوليو· نشِط·habr.com ↗

أحدث المنشورات

سبير تطور GigaChain بدون استنساخ LangChain، رهاناً على حزمة التوافقية
LLMHabr AI

سبير تطور GigaChain بدون استنساخ LangChain، رهاناً على حزمة التوافقية

شرحت سبير كيفية تطوير GigaChain حول GigaChat: رفضت الفريق استنساخاً ثقيلاً من LangChain، بنت حزمة توافقية، وتنشئ نظاماً بيئياً مفتوحاً لوكلاء الذكاء الاصطناعي.

30 أبريل 2026·3 د
تيمويب كلاود توضح كيفية عمل مرشحات الكشف عن الحواف: من روبرتس إلى كاشف كاني
LLMHabr AI

تيمويب كلاود توضح كيفية عمل مرشحات الكشف عن الحواف: من روبرتس إلى كاشف كاني

أطلقت تيمويب كلاود دليلاً مفصلاً حول الكشف عن الحواف في الصور: يغطي المشتقات وعوامل روبرتس وبروويت وسوبل ولابلاسيان وكاني ومرشح والاس.

30 أبريل 2026·3 د
دار نشر بيتر أطلقت كتابًا عن الذكاء الاصطناعي المحادث والروبوتات النصية التي تعمل
LLMHabr AI

دار نشر بيتر أطلقت كتابًا عن الذكاء الاصطناعي المحادث والروبوتات النصية التي تعمل

قدمت دار نشر بيتر كتابًا عن الذكاء الاصطناعي المحادث الفعال: يركز على إنشاء روبوتات محادثة قائمة على نماذج اللغة الكبيرة وتصميم الحوارات وتجربة المستخدم الحقيقية.

30 أبريل 2026·2 د
SpeShu.AI شرحت كيفية البحث عن عمل في الذكاء الاصطناعي وسط نمو الوظائف الشاغرة في روسيا
LLMHabr AI

SpeShu.AI شرحت كيفية البحث عن عمل في الذكاء الاصطناعي وسط نمو الوظائف الشاغرة في روسيا

لفتت SpeShu.AI الانتباه إلى مفارقة سوقية: وصل عدد الوظائف الشاغرة التي تتطلب مهارات في الذكاء الاصطناعي في روسيا إلى 16.5 آلاف في الربع، لكن المنافسة الشديدة ومئات الطلبات تعقد عملية التوظيف.

30 أبريل 2026·3 د
Opus 4.7 من Anthropic يستهلك توكنات أكثر: تضخم مخفي بأسعار ثابتة
LLMHabr AI

Opus 4.7 من Anthropic يستهلك توكنات أكثر: تضخم مخفي بأسعار ثابتة

في Opus 4.7 من Anthropic، قد يتطلب النص نفسه توكنات أكثر بكثير مقارنة بـ Opus 4.6 — مع بقاء الأسعار دون تغيير، هذا زيادة دقيقة لكنها حقيقية في تكاليف API.

30 أبريل 2026·2 د
بنك ألفا أظهر كيف نشر المتشككون خدمة موارد بشرية داخلية إلى الإنتاج مع GLM-5
LLMHabr AI

بنك ألفا أظهر كيف نشر المتشككون خدمة موارد بشرية داخلية إلى الإنتاج مع GLM-5

وصف بنك ألفا تجربة مع GLM-5: نجح فريق يضم مدير فريق وخبير تحليل ومدير منتج في نشر خدمة الموارد البشرية للإنتاج في غضون أسابيع قليلة، لكن كان الاختناق الرئيسي ليس الذكاء الاصطناعي بل Git.

30 أبريل 2026·3 د
كيفية تكوين Claude Code بواسطة مطور YADRO باستخدام Spec-Driven Development
LLMHabr AI

كيفية تكوين Claude Code بواسطة مطور YADRO باستخدام Spec-Driven Development

يدير معماري YADRO وكلاء الذكاء الاصطناعي باستخدام منهجية SDD منذ تسعة أشهر ويشرح كيفية تكوين Claude Code للتبديل بين النماذج عبر المشاريع بدون إعادة تحميل.

30 أبريل 2026·2 د
كيف ساعدت Just AI بنكاً على كسر سقف الأتمتة باستخدام وكلاء LLM
LLMHabr AI

كيف ساعدت Just AI بنكاً على كسر سقف الأتمتة باستخدام وكلاء LLM

مئات فروع سيناريوهات NLU — ومعدل الأتمتة ظل عالقاً. نقلت Just AI دعم البنك إلى وكلاء LLM وأضافت وكيل-قاضي ضد الهلوسات.

30 أبريل 2026·1 د
10 طرق RAG تعمل فعلاً في الإنتاج: من الأساسي إلى GraphRAG
LLMHabr AI

10 طرق RAG تعمل فعلاً في الإنتاج: من الأساسي إلى GraphRAG

تحليل عملي لـ 10 تقنيات RAG — من RAG الساذج والبحث الهجين إلى GraphRAG و Self-RAG — مع إرشادات حول متى يتم تطبيق كل منها في المشاريع الحقيقية.

30 أبريل 2026·2 د
SENSE: لماذا يحول سوق نماذج اللغة الكبيرة من خدمة إلى وصول مدفوع للتفكير
LLMHabr AI

SENSE: لماذا يحول سوق نماذج اللغة الكبيرة من خدمة إلى وصول مدفوع للتفكير

يقترح مؤلف SENSE النظر إلى نماذج اللغة الكبيرة ليس كخدمة برمجية أخرى، بل كبنية أساسية: تصبح الرموز وحدة الوصول إلى التفكير، والسعر والأمان يظهران كحقل المنافسة الرئيسي.

30 أبريل 2026·3 د
سبير: رسم بياني معرفة ياغو لم يساعد البحث تقريباً، بينما أضاف LightRAG 12 نقطة مئوية في الدقة
LLMHabr AI

سبير: رسم بياني معرفة ياغو لم يساعد البحث تقريباً، بينما أضاف LightRAG 12 نقطة مئوية في الدقة

قارنت فريق سبير نهجين لتحسين البحث: رسم بياني ياغو الجاهز لم يُغير النتائج تقريباً، بينما قدم LightRAG المبني على وثائقهم الخاصة 12 نقطة مئوية من تحسن الدقة.

30 أبريل 2026·3 د
Hugging Face و ModelAudit: كشفت الأبحاث حدود الحماية المدمجة لنماذج التعلم الآلي
LLMHabr AI

Hugging Face و ModelAudit: كشفت الأبحاث حدود الحماية المدمجة لنماذج التعلم الآلي

أظهرت تجربة على نماذج Hugging Face أن ModelAudit يكتشف إشارات خطيرة إضافية، لكنه غالباً ما ينتج ضوضاء، وتعتمد دقة النتائج بشكل كبير على إصدارات القواعد والفحص اليدوي.

30 أبريل 2026·3 د
الرؤية المحلية لـ z.ai GLM-5.1: نموذج 8B يغلق 70% من الفجوة حتى الحد الأمامي
LLMHabr AI

الرؤية المحلية لـ z.ai GLM-5.1: نموذج 8B يغلق 70% من الفجوة حتى الحد الأمامي

أظهر المؤلف كيفية إضافة رؤية محلية إلى وكيل ترميز منخفض التكلفة بناءً على z.ai GLM-5.1 عبر خادم MCP وqwen3-vl:8b، مما يتيح له التحقق من الواجهة من لقطات الشاشة.

30 أبريل 2026·3 د
الخزانة الفيدرالية تطلق مراقبة بالذكاء الاصطناعي لمشاريع البناء الوطنية عبر QMonitoring
LLMHabr AI

الخزانة الفيدرالية تطلق مراقبة بالذكاء الاصطناعي لمشاريع البناء الوطنية عبر QMonitoring

ربطت الخزانة الفيدرالية نظام QMonitoring للمراقبة على مدار 24 ساعة لمواقع المشاريع الوطنية: يكتشف الذكاء الاصطناعي في تحليل الفيديو المخاطر والأعطال والتأخيرات الزمنية.

30 أبريل 2026·3 د
أورورا تقترح بيانًا لذكاء اصطناعي مستدام — مع الذاكرة والهوية والتطور
LLMHabr AI

أورورا تقترح بيانًا لذكاء اصطناعي مستدام — مع الذاكرة والهوية والتطور

نُشر بيان عن "الذكاء الاصطناعي المستدام" على Habr AI: يقترح المؤلف تقييم الأنظمة ليس على أساس المعايير، بل على قدرتها على الحفاظ على الهوية والتغيير والتكاثر عبر الزمن.

30 أبريل 2026·2 د
SENAR تقدم بوابات جودة لتطوير الذكاء الاصطناعي: كيف تقلل المواصفات والمقاييس من الأخطاء
LLMHabr AI

SENAR تقدم بوابات جودة لتطوير الذكاء الاصطناعي: كيف تقلل المواصفات والمقاييس من الأخطاء

نُشر جزء جديد من سلسلة SENAR على Habr: يوضح المؤلف كيف تقلل المواصفات الإلزامية وبوابات الإدخال والإخراج والمقاييس مثل FPSR و MIR من عدد الأخطاء والتعديلات اليدوية.

30 أبريل 2026·3 د
OpenWebUI يشرح كيفية ربط System Prompt و Skills و MCP Tools للتحقق من الروابط
LLMHabr AI

OpenWebUI يشرح كيفية ربط System Prompt و Skills و MCP Tools للتحقق من الروابط

مثال روبوت دعم تقني في OpenWebUI يوضح لماذا يعتبر فصل System Prompt و Skills و MCP Tools ضروريًا عندما تحتاج إلى ما هو أكثر من مجرد إنشاء روابط، بل التحقق من عملها الفعلي.

30 أبريل 2026·3 د
غيّرت Anthropic طبيعة Claude Opus 4.7—ورأى بعض المطورين انحدارًا
LLMHabr AI

غيّرت Anthropic طبيعة Claude Opus 4.7—ورأى بعض المطورين انحدارًا

بعد إطلاق Claude Opus 4.7، وعدت Anthropic بنموذج أكثر مباشرة ودقة، لكن بعض المطورين واجهوا نقاشات مفرطة وزيادة في استهلاك الرموز وكسر الأوامر القديمة.

30 أبريل 2026·3 د
كيف يمكن لخمسة وثائق أن تكسر نظام RAG وتحول قاعدة المعرفة إلى متجه هجوم
LLMHabr AI

كيف يمكن لخمسة وثائق أن تكسر نظام RAG وتحول قاعدة المعرفة إلى متجه هجوم

RAG يقلل من الهلوسات، لكن السياق الموثوق به من قاعدة المعرفة ذاته يصبح نقطة هجوم: عدد قليل من الوثائق المسمومة يكفي لانحراف استجابات النموذج وتجاوز الحماية.

30 أبريل 2026·3 د
كشفت Habr AI كيف يؤدي منفذ مفتوح واحد في منصة LLM إلى كشف مفاتيح API والبنية التحتية
LLMHabr AI

كشفت Habr AI كيف يؤدي منفذ مفتوح واحد في منصة LLM إلى كشف مفاتيح API والبنية التحتية

فريق تدقيق الأمان الذي يختبر خدمة RAG بعشرات الآلاف من المستخدمين لم يستطع اختراق سلاسل هجوم معقدة، لكنه حصل على الوصول إلى مفاتيح API والبنية التحتية من خلال منفذ مفتوح واحد.

30 أبريل 2026·2 د
Claude من Anthropic لن ينقذك من المتطلبات السيئة: لماذا يقدم الذكاء الاصطناعي نتائج مقنعة لكن ضعيفة
LLMHabr AI

Claude من Anthropic لن ينقذك من المتطلبات السيئة: لماذا يقدم الذكاء الاصطناعي نتائج مقنعة لكن ضعيفة

باستخدام Claude كمثال، يوضح المؤلف أن الذكاء الاصطناعي غالباً ما يسرع من تسليم إجابات معقولة بدلاً من النتائج المفيدة، عندما لا يتم تقسيم المهمة إلى مدخل ومراحل وإخراج ومعايير قبول.

30 أبريل 2026·3 د
كيف أمضى مطور روسي أياماً في تشغيل Gemini—وما الذي نجح في النهاية
LLMHabr AI

كيف أمضى مطور روسي أياماً في تشغيل Gemini—وما الذي نجح في النهاية

أمضى مبرمج روسي عدة أيام في تشغيل Gemini من روسيا عبر VPN، وجرب عشرات الطرق وموثق كل خطوة—ما الذي لم يكن يعمل وما الذي ساعد في النهاية.

29 أبريل 2026·2 د
Product Graph وذاكرة الوكلاء: لماذا لا ينقذ الذكاء الاصطناعي المنتجات بدون هيكل معرفة
LLMHabr AI

Product Graph وذاكرة الوكلاء: لماذا لا ينقذ الذكاء الاصطناعي المنتجات بدون هيكل معرفة

يوضح تحليل Product Graph لماذا حتى وكلاء الذكاء الاصطناعي الأقويين بلا فائدة بدون ذاكرة المنتج المشتركة وكيف تقلل الهياكل المعرفية المترابطة من الفوضى في الفريق.

29 أبريل 2026·3 د
مختبر على مدار ستة أعوام: من محركات الأقراص واللدفاتر إلى الذكاء الاصطناعي الذي يكتشف العيوب المخفية
LLMHabr AI

مختبر على مدار ستة أعوام: من محركات الأقراص واللدفاتر إلى الذكاء الاصطناعي الذي يكتشف العيوب المخفية

قصة عن كيفية قضاء مختبر واحد ستة أعوام في بناء البنية التحتية الرقمية — وتطوير ذكاء اصطناعي يقرأ سجلات الترسيب ويكتشف مسبقاً العيوب المخفية في المعدات.

29 أبريل 2026·2 د
كيف غيّرت الذكاء الاصطناعي بحث اليوميات: ثلاث تنازلات تخلينا عنها
LLMHabr AI

كيف غيّرت الذكاء الاصطناعي بحث اليوميات: ثلاث تنازلات تخلينا عنها

شرح فريق باحثي تجربة المستخدم كيف جعل الذكاء الاصطناعي ممكناً التخلي عن التنازلات المتعلقة بحجم العينة والمدة وعمق التحليل—دون التضحية بالقيمة المنهجية.

29 أبريل 2026·2 د
مارسين موسكالا يحلل GeminiAI: ماذا كشفت المراجعة عن Coroutines وعمارة Android
LLMHabr AI

مارسين موسكالا يحلل GeminiAI: ماذا كشفت المراجعة عن Coroutines وعمارة Android

مطور عميل GeminiAI مفتوح المصدر شارك كيف اجتاز مشروعه مراجعة مارسين موسكالا ولماذا أصبحت أخطاء Coroutines المقياس الرئيسي لنضج عمارة Android.

29 أبريل 2026·3 د
أنثروبيك: تسريب كود مصدر Claude Code يكشف معمارية معقدة للوكلاء الذاتيين
LLMHabr AI

أنثروبيك: تسريب كود مصدر Claude Code يكشف معمارية معقدة للوكلاء الذاتيين

أظهر sourcemap مسرب من Claude Code أن منتج Anthropic تطور منذ فترة طويلة من 'واجهة سطر أوامر للدردشة' إلى منصة بها وكلاء فرعيون وذاكرة وأنماط بعيدة وأمان shell صارم.

29 أبريل 2026·3 د
شرح سبير لماذا تحتاج الأعمال إلى طبقة AI Overlay بدلاً من إعادة هيكلة الأقسام
LLMHabr AI

شرح سبير لماذا تحتاج الأعمال إلى طبقة AI Overlay بدلاً من إعادة هيكلة الأقسام

أوضح سبير لماذا يحقق التطبيق المستهدف للذكاء الاصطناعي التوليدي الربح نادراً، واقترح بديلاً — طبقة أفقية AI Overlay فوق العمليات والبيانات والأنظمة المؤسسية.

29 أبريل 2026·3 د
Saiga Llama 3 8B على 10 جيجابايت VRAM: كيف حققت Habr دقة 93٪ في حرب وسلام
LLMHabr AI

Saiga Llama 3 8B على 10 جيجابايت VRAM: كيف حققت Habr دقة 93٪ في حرب وسلام

أظهرت Habr AI كيفية تشغيل Saiga Llama 3 8B على 10 جيجابايت VRAM وضغط مجلدي حرب وسلام في ملخص وتقليل الهلوسات من خلال مطالبات صارمة ومعالجة لاحقة.

29 أبريل 2026·2 د
4 أنماط لمؤسسي الشركات غير التقنيين تعطل نمو الشركات الناشئة
LLMHabr AI

4 أنماط لمؤسسي الشركات غير التقنيين تعطل نمو الشركات الناشئة

قدم مطور من Habr عمل مع عدة مؤسسين غير تقنيين أربعة أنماط تمنع الشركات الناشئة من الإقلاع—وكيف يجعل الذكاء الاصطناعي هذه الأنماط أكثر خطورة.

29 أبريل 2026·2 د