AI

Open WebUI هي واجهة ويب قوية وقابلة للتوسيع ومُزودة بجميع الميزات اللازمة لتفاعل مع النماذج الكبيرة للغات.

مجتمع تكنولوجيا ملبورن يواصل النمو في عام 2026 مع قائمة مميزة من المؤتمرات والاجتماعات والورش العمل التي تغطي مجالات تطوير البرمجيات، وحسابات السحابة، والذكاء الاصطناعي، والأمن السيبراني، والتكنولوجيات الناشئة.

vLLM هو محرك استنتاج وتقديم ذا كفاءة عالية في الذاكرة لمحركات النماذج الكبيرة (LLMs) تم تطويره من قبل مختبر سكاي كومبيتينغ في جامعة كاليفورنيا بيركلي.

ال NVIDIA DGX Spark (GB10 Grace Blackwell) هي الآن متوفرة في أستراليا في متاجر الكمبيوتر الرئيسية مع مخزون محلي. إذا كنت قد كنت تتابع أسعار وتوافر DGX Spark عالمياً فإنك ستكون مهتماً بمعرفة أن الأسعار في أستراليا تتراوح بين 6249 إلى 7999 دولار أسترالي حسب تكوين التخزين والمتجر.

الانتشار المفرط للمحتوى المُنتَج بواسطة الذكاء الاصطناعي أدى إلى تحدي جديد: تمييز الكتابة البشرية الحقيقية من “AI slop” - نصوص صناعية منخفضة الجودة، وتم إنتاجها بكميات كبيرة.

Cognee هي إطار عمل بلغة Python لبناء مخططات المعرفة من الوثائق باستخدام LLMs. لكن هل يعمل مع النماذج المضيفة محليًا؟

عند العمل مع نماذج لغات كبيرة في الإنتاج، فإن الحصول على مخرجات منظمة وآمنة من حيث النوع أمر حيوي. تتناول إطارات شائعة مثل BAML و Instructor نهجًا مختلفًا لحل هذه المشكلة.

اختيار أفضل نموذج LLM لـ Cognee يتطلب موازنة جودة بناء الرسوم البيانية، معدلات التخيل، والقيود المادية. Cognee تتفوق مع النماذج الكبيرة ذات التخيل المنخفض (32B+) عبر Ollama ولكن الخيارات المتوسطة تعمل للاعدادات الخفيفة.

قم بتحفيز إنتاجية ملاحظات جيبير (Jupyter Notebook) باستخدام اختصارات مفتاحية ضرورية، أوامر سحرية، ونصائح تحسين العمل التي ستغير تجربتك في تحليل البيانات والتطوير.

أصبحت مكتبة Ollama لـ Python تحتوي الآن على إمكانيات بحث Ollama على الويب الأصلية. باستخدام بضع سطور من الكود فقط، يمكنك تعزيز نماذج LLM المحلية ببيانات حقيقية من الإنترنت، مما يقلل من الهلوسات ويزيد من الدقة.

اختيار خزن المتجهات المناسب يمكن أن يحدد نجاح أو فشل تطبيق RAG من حيث الأداء، التكلفة، والقدرة على التوسع. تغطي هذه المقارنة الشاملة خيارات أكثر شيوعًا في عامي 2024-2025.

واجهة بحث الويب في Ollama تتيح لك تحسين نماذج LLM المحلية بمعلومات الويب في الوقت الفعلي. توضح هذه المقالة لك كيفية تنفيذ قدرات البحث عبر الويب في Go، من مكالمات API بسيطة إلى وكلاء البحث المتكاملين.

تواجه سوق الذاكرة تقلبات في الأسعار غير مسبوقة في أواخر عام 2025، مع ارتفاع أسعار الذاكرة العشوائية بشكل كبير في جميع الفئات.

النشر المحلي للنماذج الكبيرة أصبح أكثر شيوعًا مع تطلع المطورين والمنظمات إلى خصوصية محسنة وتقليل التأخير وزيادة السيطرة على بنية تحتية الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم.

مع تزايد تعقيد أعباء الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، أصبحت الحاجة إلى أنظمة تنسيق قوية أكثر إلحاحًا.
بسبب بساطتها و أدائها و قدرتها على التعامل مع المهام المتزامنة، تصبح لغة Go خيارًا مثاليًا لبناء طبقة التنسيق الخاصة ب_PIPELINES_ التعلم الآلي، حتى عندما تكون النماذج نفسها مكتوبة بلغة Python.

الإمبددنجات المتقاطعة تمثل تقدمًا كبيرًا في الذكاء الاصطناعي، حيث تتيح فهمًا وتنقيحًا عبر أنواع البيانات المختلفة داخل مساحة تمثيل موحدة.