AI

نشرت رسالة “The Pragmatic Engineer” قبل بضع أيام إحصائيات استطلاع حول
شُعبية لغات البرمجة، وبيئات التطوير، والأدوات الذكية وغيرها من البيانات لمنتصف عام 2025.

إنvidia تُخطط لطرح NVIDIA DGX Spark - وهو كمبيوتر صغير جداً فائق الأداء لتشغيل الذكاء الاصطناعي بناءً على معمارية Blackwell، ويحتوي على 128+ جيجابايت من الذاكرة الموحّدة وقوة أداء تصل إلى 1 PFLOPS في مجال الذكاء الاصطناعي. جهاز رائع لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة (LLMs).

بما أن Ollama القياسي لا يحتوي على واجهة برمجة تطبيقات (API) لترتيب النتائج (Rerank) مباشرة، فإنك ستحتاج إلى تنفيذ ترتيب النتائج باستخدام نموذج Qwen3 Reranker في GO من خلال إنشاء تمثيلات (embeddings) للزوجات (query-document) وتصنيفها.

في أحد الأيام الباردة في يوليو … الذي يكون في أستراليا … شعرت بحاجة عاجلة لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي للكشف عن قضبان التعزيز الخرساني غير المغلقة …

في هذا الاختبار، أنا مقارنة كيف تترجم نماذج LLM المختلفة المضمنة في Ollama صفحات Hugo من الإنجليزية إلى الألمانية. ثلاث صفحات اختبرتها كانت على مواضيع مختلفة، وتحتوي على بعض العلامات المرجعية الجيدة مع بعض الهيكل: العناوين، والقوائم، والجداول، والروابط، وغيرها.

هذا المثال الصغير كود Go لترتيب المعاودة يدعو Ollama لإنشاء تضمينات للمستفسر ولكل وثيقة مرشحة، ثم ترتيبها تنازليًا حسب التشابه الكسبي.

كيف تؤثر مسارات PCIe على أداء النماذج الكبيرة؟ يعتمد ذلك على المهمة. بالنسبة للتدريب والتنبؤ متعدد GPUs - فإن انخفاض الأداء كبير.

في مكتبة نماذج Ollama هناك نماذج قادرة تحويل محتوى HTML إلى Markdown، وهو مفيد للمهام المتعلقة بتحويل المحتوى.

• البحث هو الأفضل للحصول على معلومات بسرعة ووضوح باستخدام الكلمات المفتاحية.
• البحث العميق يتفوق في فهم السياق والنية، مما يؤدي إلى نتائج أكثر صلة وشمولًا للأسئلة المعقدة.

سأ列举一些由人工智能辅助的编程工具和 مساعدي البرمجة بالذكاء الاصطناعي وفوائدهم الرائعة.

استخدام نماذج LLM ليس مكلفًا جدًا، وقد لا يكون هناك حاجة لشراء وحدة معالجة رسومات جديدة رائعة. إليك قائمة بـ مزوّدي LLM في السحابة مع النماذج التي يحتويها.

لدي نظرية أريد اختبارها - هل استخدام جميع النوى على معالج Intel CPU سيزيد سرعة نماذج LLM؟ (اختبار: كيف يستخدم Ollama أداء معالج Intel ووحدات النوى الفعالة) يزعجني أن نموذج gemma3 27 بت (gemma3:27b، 17GB على ollama) لا يناسب 16GB VRAM لبطاقتي الرسومية، ويتم تشغيله جزئيًا على المعالج.

في وسط الفوضى في العالم الحديث هنا أنا مقارنة مواصفات التكنولوجيا المختلفة المناسبة لمهام الذكاء الاصطناعي (التعلم العميق, كشف الكائنات ونماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة). ولكنها جميعًا باهظة التكلفة للغاية.

عندما يتلقى خادم Ollama طلبين في نفس الوقت، فإن سلوكه يعتمد على إعداداته وموارد النظام المتاحة.

البرمجة بالطريقة المُلهمة هي نهج برمجي يُحركه الذكاء الاصطناعي، حيث يصف المطورون الوظائف المرغوبة بلغة طبيعية، مما يسمح لل أدوات الذكاء الاصطناعي بإنشاء الكود تلقائيًا.