موضوع
#LLM
تغطية منسقة حول «LLM»: إصدارات، أبحاث، معايير، مفتوحة المصدر.
2880 مقالات0% مقابل الأسبوع السابق0 هذا الأسبوع
أبرز المواضيع
01شرحت Anthropic كيفية ومتى تبدأ جلسة جديدة بشكل صحيح في Claude Code02حددت Positive Technologies أفضل المعايير لتقييم LLM في الأمن السيبراني03هددت Apple بحذف Grok من App Store بعد الشكاوى من صور مزيفة عارية04بنك إنجلترا يستدعي البنوك البريطانية لجلسة إحاطة حول المخاطر السيبرانية لنموذج Mythos من Anthropic05يساعد Claude Sonnet المديرين التنفيذيين على بناء مدير ذكاء اصطناعي للقرارات الحرجة في 8 ساعات
LLM·Bloomberg Tech
Anthropic تطلق Claude Opus 4.7 — نموذج أكواد قوي مع قدرات سيبرانية مخفضة
فتحت Anthropic الوصول إلى Claude Opus 4.7، معززة النموذج للبرمجة المعقدة ومهام الوكيل، لكنها ضعفت عن قصد قدراته السيبرانية مقارنة بـ Mythos.
LLM·Habr AI
وصفت Wildberries & Russ مستوى نضج البيانات المطلوب للوكلاء الذكيين الدقيقين
وصفت Wildberries & Russ نموذج نضج البيانات ثلاثي المستويات، حيث تحدد جودة البيانات الوصفية والطبقة الدلالية بشكل مباشر دقة LLM وtext-to-SQL
LLM·Habr AI
Gemma 4 في Codex CLI: التنفيذ المحلي يعمل، لكنه لا يزال أضعف من السحابة
LLM·Guardian
Anthropic تمنح البنوك البريطانية الوصول إلى Claude Mythos رغم مخاوف الماليين
LLM·Habr AI
لماذا تُنشئ نماذج اللغة الكبيرة وهماً بالإبداع ولا تضمن الحداثة الحقيقية للأفكار
LLM·Habr AI
هابر إيه آي يشرح لماذا نماذج اللغة الكبيرة لا تحسب ولا تتعلم في الحوار وتعتمد على الأدوات
LLM·Habr AI
تحويل Claude Code إلى محلل ذكاء اصطناعي بناءً على BABOK: المساعد يجري المقابلات وجمع المتطلبات
بناءً على Claude Code، تم تطوير مساعد ذكاء اصطناعي لتحليل الأعمال وفقاً لـ BABOK v3: يساعد في إجراء المقابلات وجمع المتطلبات وتجنب تخطي الخط
LLM·Habr AI
Claude Code و Codex: كيفية تقليل خسائر الرموز باستخدام ثلاثة ملفات markdown
يقضي Claude Code و Codex غالباً معظم السياق على التنقل المتكرر في المشاريع؛ يمكن حل هذا باستخدام هرمية من خريطة عامة و CLAUDE.md وذاكرة الجل
مواضيع ذات صلة