مصدر مفتوح
20 published articles
ذكاء اصطناعي للاستشعار عن بُعد
الرموز الأكثر ذكاءً تخفض تكاليف الذكاء الاصطناعي للأقمار الصناعية بمقدار ثلاثة أضعاف دون فقدان الدقة
يخفض نموذج OlmoEarth v1.1 من Ai4earth تكاليف الحوسبة بنسبة تصل إلى 3 أضعاف مقارنة بالإصدار v1 لتحليل صور الأقمار الصناعية، باستخدام تقنية دمج رموز أكثر ذكاءً تحافظ على الأداء. تُمكّن النماذج المحدثة من تحديث خرائط على مستوى الكوكب بتكلفة أقل للمنظمات الشريكة.
2026-07-13
Lean 4
Leanstral 1.5 يثبت أن القواعد القديمة لتسعير الذكاء الاصطناعي لا تنطبق على الرياضيات
نموذج Leanstral 1.5، الذي يضم 6 مليارات معلمة نشطة، يشبع معيار miniF2F، ويحل 587 مسألة من مجموعة PutnamBench، ويكشف عن 5 أخطاء غير مبلّغ عنها سابقًا في المستودعات مفتوحة المصدر. بتكلفة تقارب 4 دولارات لكل مسألة، يقلل تكلفة Seed-Prover بمقدار 75 مرة و Aleph Prover بمقدار 15 مرة، متحديًا الافتراض بأن التحقق الرسمي يتطلب ميزانيات حسابية ضخمة.
2026-07-12
مفتوح المصدر
Ai2 فتح كل الأدراج في خزانة الذكاء الاصطناعي، إليك ما بداخلها
يصدر Ai2 عائلة نماذج Olmo 3 المفتوحة بالكامل من 7 مليارات إلى 32 مليار معلمة، بما في ذلك بيانات التدريب والرمز والأدوات. يركز الإصدار على الشفافية عبر دورة حياة النموذج بأكملها، من بيانات ما قبل التدريب إلى خطوط ما بعد التدريب، مما يضع معياراً جديداً لأبحاث الذكاء الاصطناعي المفتوحة.
2026-07-11
بنية تحتية مفتوحة المصدر
خط أنابيب البحث في الذكاء الاصطناعي لديك معطل. هذا الإطار مفتوح المصدر يصلح السباكة.
لا تزال الفرق التي تبني بنية تحتية للبحث في الذكاء الاصطناعي تقضي وقتًا طويلاً في أعمال السباكة. يدمج Search Toolkit عمليات التغذية والاسترجاع والتقييم في إطار عمل واحد مفتوح المصدر، مما يلغي أسابيع العمل التكاملي اللازمة لربط أدوات منفصلة معًا. وهو مصمم لحالات الاستخدام المؤسسي مثل جودة RAG والاسترجاع الخاص بالمجال والبحث الوكيل.
2026-07-11
وكلاء الذكاء الاصطناعي
OpenManus قضى على جدار الدعوات لوكلاء الذكاء الاصطناعي. إليك كيفية تشغيله في عشر دقائق.
OpenManus هو إطار عمل مفتوح المصدر لوكلاء الذكاء الاصطناعي يمكن لأي شخص تثبيته وتشغيله فورًا: لا حاجة لرمز دعوة، ولا حيل، فقط بيئة بايثون ومفتاح API. إليك لماذا تحتاجه.
2026-07-11
روبوتات مفتوحة المصدر
LeRobot v0.6.0 يتخيّل المستقبل أثناء التدريب، ثم يجعل الاستدلال مجانيًا
يُقدّم LeRobot v0.6.0 سياسات النموذج العالمي التي تتخيّل المستقبل أثناء التدريب وتختفي عند الاستدلال، وواجهة برمجة تطبيقات جديدة للمكافآت، وستة معايير محاكاة، وتحميل بيانات أسرع. يهدف الإطار إلى إضفاء الطابع الديمقراطي على تعلم الروبوتات من خلال كود أخف وخيارات تدريب سحابية.
2026-07-11
تقرير خاص
رهان ميتا مفتوح المصدر كسر نموذج أعمال منافسيها
ينفق مارك زوكربيرغ مليارات الدولارات على رهان: أن أفضل طريقة لبناء الذكاء الاصطناعي هي التخلي عنه. هذه هي قصة المختبر الذي يقود المسيرة، والأشخاص، والفلسفة، والنقاش الذي لن يتلاشى.
2026-07-10
الذكاء الاصطناعي
DeepSeek-OCR 2 يجلب التدفق البصري السببي إلى فهم المستندات مفتوح المصدر
يقدم DeepSeek-OCR 2 التدفق البصري السببي للتشفير البصري الشبيه بالإنسان. متاح الآن كمصدر مفتوح على GitHub، ويدعم النموذج vLLM و Transformers، والدقة الديناميكية (حتى 1,216 رمزًا بصريًا)، وتحويل المستندات إلى Markdown.
2026-07-09
الذكاء الاصطناعي
نموذج الصوتي الجديد من إنفيديا يقوم بخمس مهام في وقت واحد ويتفوق على المتخصصين في مجالهم
أودكس من إنفيديا يوحد فهم الصوت وتوليده والاستدلال النصي في نموذج واحد، متفوقًا أو معادلاً للأنظمة المتخصصة في المهام الصوتية ومعايير الكلام دون التضحية بأداء النص.
2026-07-09
الذكاء الاصطناعي
Kimi K2.7 Code أسرع وأرخص. لكن البرمجة مفتوحة المصدر اصطدمت بحائط يسمى GPT-5.5.
يحقق Kimi K2.7 Code من Moonshot AI مكاسب كبيرة في مهام البرمجة طويلة المدى مع تقليل هدر التوكنات بنسبة 30%. ومع ذلك، لا يزال كل من GPT-5.5 وClaude Opus 4.8 في الصدارة على المقاييس الرئيسية، مما يسلط الضوء على المقايضات الواقعية لقرارات المصدر المفتوح.
2026-07-09
تقييم النماذج
أولمو-إيفال من Ai2 يمنح مطوري LLM ميكروسكوبًا لكل نقطة تفتيش
أولمو-إيفال من Ai2 يجلب الفروقات لكل سؤال والمعايير المعيارية المعيارية إلى تطوير LLM النشط، مما يساعد الباحثين على تمييز التقدم الحقيقي عن الضوضاء الإحصائية.
2026-07-06
الطب الجينومي
Talos تظهر أن إعادة التحليل الجيني الآلي يمكن أن تحقق تشخيصات جديدة في أسابيع وليس سنوات
Talos تعيد صياغة إعادة التحليل الجينومي كبرنامج آلي مستمر بدلاً من حدث يدوي نادر. عبر مجموعة مستقبلية من 4,735 مريضًا غير مشخصين، أسفرت عن 241 تشخيصًا جديدًا (عائد إضافي بنسبة 5.1%) في غضون أسابيع من نشر أدلة جديدة، مع طلب مراجعة محلل واحد فقط لكل 200 مريض شهريًا.
2026-07-05