معجم الذكاء الاصطناعي

بنية WaveNet للصوت

WaveNet

بنية متخصصة في توليد الصوت الموجي الطبيعي.

شبكة PointNet

PointNet

شبكة معالجة نقاط ثلاثية الأبعاد.

بنية U-Net

U-Net

بنية شبكية متخصصة في التجزئة الطبية.

تحسين ResNeXt الهندسي

ResNeXt

تحسين هندسي لشبكات ResNet.

الشبكة الكثيفة DenseNet

DenseNet

شبكة كثيفة باتصالات مباشرة بين الطبقات.

الضبط الدقيق الإشرافي المتقدم

Advanced Supervised Fine-Tuning

ضبط دقيق إشرافي متقدم لتحسين أداء النموذج.

الدفاع ضد تسميم البيانات

Data Poisoning Defense

الدفاع ضد تسميم بيانات التدريب.

تتبع نسب النموذج

Model Lineage

تتبع نسب النموذج وتاريخ تطوره.

اختبارات A/B للتعلم الآلي

ML A/B Testing

اختبارات A/B لنماذج التعلم الآلي في الإنتاج.

النشر الظل للنموذج

Shadow Deployment

نشر ظل للنموذج الجديد جنباً إلى جنب مع القديم.

التراجع لإصدار النموذج السابق

Model Rollback

التراجع لإصدار النموذج السابق عند حدوث مشكلة.

البنية التحتية ككود للتعلم الآلي

ML IaC

بنية التحتية ككود لכולف التعلم الآلي.

تطور بنية المحولات

Transformer Evolution

تطور بنية المحولات عبر الزمن.

توجيه الخبراء في نماذج MoE

MoE Routing

توجيه الخبراء في نماذج خليط الخبراء.

رموز انتباه المرساة المتقدمة

Advanced Attention Sinks

رموز انتباه مرساة متقدمة.

الانتباه السريع الإصدار 3

Flash Attention 3

إصدار محسّن من خوارزمية الانتباه السريع.

الانتباه الخامل الأصلي

Native Sparse Attention

انتباه خامل أصلي فعال.

الانتباه متعدد الأحجام

Multi-Scale Attention

انتباه متعدد الأحجام لمعالجة البيانات المختلفة.

اختيار الرموز الديناميكي

Dynamic Token Selection

اختيار رموز ديناميكي لتحسين الكفاءة.

تقنيات تحجيم الطبقات

Layer Scaling

تقنيات تحجيم الطبقات لتحسين الاستقرار.

التوازي الخبير المتوازي

Expert Parallelism

تعددية الخبراء المتوازية لتسريع الحساب.

النقل المثالي للتعلم الآلي

Optimal Transport ML

نقل مثالي للتعلم الآلي لتحسين تدفق البيانات.

التحسين من الدرجة الثانية

Second-Order Optimization

تحسين من الدرجة الثانية لتقليل خطوات التدريب.

محسّن LAMB للتدريب المتوازي

LAMB

محسّن LAMB للتدريب المتوازي فعال.

محسّن AdaFactor الاقتصادي

AdaFactor

محسّن اقتصادي لتقليل استهلاك الذاكرة.

محسّن LION بالبحث الذكي

LION

محسّن LION بالبحث الذكي لتحسين التدريب.

محسّن SAM للمستوى

SAM

محسّن SAM لتقليل حدة الإقلاب في أسطح الخسارة.

تسخين معدل التعلم

Learning Rate Warmup

تسخين معدل التعلم في البداية لتحسين الاستقرار.

قص متقدم للتدرجات

Advanced Gradient Clipping

قص متقدم للتدرجات لتحسين الاستقرار.

جدولة تناقص الأوزان

Weight Decay Scheduling

جدولة تناقص الأوزان لتحسين التعميم.

تحليل مشهد الخسارة

Loss Landscape Analysis

تحليل مشهد الخسارة لفهم سلوك التحسين.

التحسين بالتنقيب

Search-Based Optimization

استخدام خوارزميات بحث لاستكشاف فضاءات المعلمات والبحث عن الأفضل.

محسّن AdamW

AdamW Optimizer

محسّن Adam مع إصلاح احتواء الأوزان لتحسين التعميم أثناء الضبط الدقيق.

محسّن Lion

LION Optimizer

محسّن يعمل بالبحث الذكي يعتمد على الإشارة فقط لتقليل استهلاك الذاكرة.

تحلل القيمة المفردة

Singular Value Decomposition

تحليل رياضي يُفكّك مصفوفة إلى مكونات بسيطة تستخلص البنى الملاحظة والأبعاد الرئيسية، ويفيد في ضغط التضمينات وتقليل الأبعاد واستخراج الأنماط.

الضغط الهيكلي

Structural Compression

ضغط نموذج بإعادة هيكلة بنيته الداخلية كإزالة طبقات أو قنوات أو توحيد فروع، مع إعادة ضبط خفيفة لتقليص الحجم بأثر محدود في الدقة.

الاسترداد بعد الضغط

Post-Compression Recovery

مرحلة إعادة ضبط قصيرة بعد ضغط النموذج تهدف إلى استعادة جزء من الدقة التي فقدها الضغط وتحسين سلوكه بعد تقليصه.

توازن الضغط والدقة

Compression-Accuracy Tradeoff

موازنة في التصميم بين قوة الضغط وخسارة الدقة، إذ يزداد تقليص الحجم على حساب جودة النتائج، وتُختار النقطة الأنسب وفق استخدام النموذج.

الضغط بدون تدريب

Training-Free Compression

تقنيات ضغط لا تتطلب إعادة تدريب كامل للنموذج كالاقتطاع والتكميم بعد التدريب، فتُطبَّق بسرعة وبتكلفة حسابية دنيا.

تكميم التنشيط

Activation Quantization

تمثيل تنشيطات الطبقات بعدد بتات أقل أثناء التدريب أو التشغيل، فيقل حجم الذاكرة وتتسارع العمليات الحسابية بأثر محدود في الدقة.