📘 شو يعني؟

مصطلحات الذكاء الاصطناعي بالعربي

شرح مبسّط لكل مصطلح يمرّ في النشرة — بيكبر مع كل عدد.

مصطلحات بحثية دقيقة جايّة من الأوراق العلمية — مفيدة للمتخصّصين.

📚 أو اقرأ مجموعة مترابطة مرّة وحدة

حدود النموذج وتكلفته ٨ مصطلحات مرتّبة البرومبت والتعامل مع النموذج ١٠ مصطلحات مرتّبة تقييم النماذج ٩ مصطلحات مرتّبة شبكة المصطلحات شوف شو بيرتبط بشو استكشف ←
DataComp
DataComp مجموعة اختبارات بنقارن فيها أداء نماذج الذكاء الاصطناعي على توليد البيانات، بنستعملها عشان نعرف أي نموذج أقوى
DataFlow-Harness
إطار بيستغل تدفق البيانات لتسريع عملية التعلم وربط المصادر بسهولة، بدنا نستخدمه عشان نحسن كفاءة التدريب.
DataGovBench
DataGovBench هو مجموعة بيانات بنستعملها لتقييم كيف نمّا نمكّن الحوكمة وإدارة البيانات، بنسمع عنه عشان بيقيس جودة الأنظمة.
DataOrchestra
DataOrchestra مفهوم بيجمع بين مصادر البيانات المختلفة وينسقهم مع بعض، عشان ندير البيانات بسهولة ونحطها في مكان واحد للـAI.
DataPrep-Bench
DataPrep-Bench معيار بيقيس جودة وفعالية تجهيز البيانات قبل التدريب، بدنا نضمن إنه البيانات تكون جاهزة لتسريع وتحسين أداء النموذج
dataset distillation
dataset distillation هو تلخيص مجموعة بيانات كبيرة لإشي صغير بيحتوي على نفس المعرفة، عشان ندرب الموديلات بسرعة أقل وبموارد أقل.
DataSpace
مساحة تمثيل البيانات بتنظمها بنية معينة لتسهيل البحث والتعامل، يعني بنحط كل إشي عندنا بنظام مرتب
DataWorld
هيدا اسم نموذج (model) بيشتغل على تمثيل وفهم بيانات العالم الواقعي، بنستخدمه لتوليد أو تحليل معلومات معقدة. بنسمع عنه لأنه بيحاول يدمج المعرفة العامة بطريقة شاملة.
DataWorld-Bench
مجموعة بيانات (dataset) مخصصة لتقييم نموذج DataWorld، فيها سيناريوهات وأسئلة متنوعة عشان نختبر قدرة النموذج على الفهم والتعميم. بنسمع عنها لأنّها معيار لتقويم الأداء.
DBSCAN
DBSCAN خوارزمية تجميع بتحدد مجموعات البيانات بناءً على الكثافة، مش محتاجة نحدد عدد المجموعات مسبقاً
DCAS
DCAS هو Distributed Consensus and Synchronization، بنستعمله لتنسيق عدة أجهزة أو نماذج بحيث يشتغلوا مع بعض بشكل متناسق، بنسمعه لأنه مهم لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الموزعة.
DCFL
DCFL يعني Deterministic Context-Free Language، نوع من اللغات الرسمية اللي القواعد فيها حتمية. بنستعمله في تحليل اللغات البرمجية وتأكد من صحة الشيفرة.
DCOCO
موديل DCOCO هو نموذج تعلم عميق بيستخدم لتوليد أو تصنيف البيانات، بنسمع عنه لأنه بيحقق دقة عالية بمجالات معينة مثل الرؤية الحاسوبية.
DeBERTa-v3
هيدا نسخة مطورة من نموذج DeBERTa، فيها تحسينات على تمثيل الكلمات والـ attention، بنستعمله عشان نحصّل نتائج أقوى في مهام الفهم اللغوي
DeBERTaV3-base
DeBERTaV3‑base نموذج لغة بيستغل تحسينات على الـattention والـembedding، بنستعمله عشان بدنا نحصّل تمثيلات نصية دقيقة مع تكلفة معقولة
Debias-SparseGPT
Debias-SparseGPT هو نموذج لغة بيحاول يقلل التحيّز بالبيانات ويستعمل تقنية Sparse لتقليل حجم النموذج، احنا بنسمع عنه لأنه بساعدنا نحصل على مخرجات أكتر عدل
DecepEval
هو benchmark أو مجموعة اختبارات بنقيس فيها قدرة النماذج على كشف أو توليد الخداع، بنستعمله عشان نعرف إذا الموديل يضلّع أو مش.
decision stack
decision stack هو model بيقسم عملية اتخاذ القرار لعدة طبقات أو خطوات، كل طبقة بتعطي إشارة لللي بعدها، هيك بنقدر نفهم كيف الموديل وصل للنتيجة. بنشوفه لأنه بيسهل تحليل وتفسير قرارات الذكاء الاصطناعي.
DecisionAgent
DecisionAgent نموذج بيختار القرارات بناءً على بيانات، بنعتمد عليه عشان يحدد إشي الأنسب للظروف.
decoder-only architecture
الـdecoder-only architecture يعني نموذج الذكاء الاصطناعي بيشتغل بس على مرحلة الفكّ التشفير، يعني ما في جزء الـencoder، بنشوفه كثير في نماذج اللغة الكبيرة لأنه أبسط وأسرع.
decoding stopping set
هيدا المفهوم بيوصف مجموعة من القواعد اللي بتوقف عملية فك الترميز (decoding) وقت ما توصل لأفضل نتيجة، بنستعمله لتقليل الأخطاء وسرعة التنفيذ.
Decomposer
هو أداة بتفكك النموذج أو المهمة لأجزاء أصغر، عشان نفهم كل جزء ونقدر نعيد تدريبو أو نعدل عليه بسهولة.
Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) هو خوارزمية تعلم معزّز بتتعامل مع أفعال مستمرة، بنستعملها عشان ندرّب الروبوتات أو الأنظمة اللي بدها تتخذ قرارات دقيقة في الوقت الحقيقي
Deep Persona
Deep Persona نموذج بيفهم شخصية المستخدم وبيولد ردود شخصية، عشان يخلّي التفاعل أحسن وأقرب للإنسان
deep reinforcement learning
طريقة تدريب نموذج AI يتعلم من التجربة عن طريق مكافآت وعقوبات، بنستعملها لحتى يكتسب سلوكيات معقّدة، مش بس بنعطيه أمثلة، بدنا يلاقي حل بنفسه
DeepSearch-World
مصطلح بيحكي عن قدرة الـ AI إنه يدور عالمياً على معلومات مع فهم السياق، احنا بنسمع عنه عشان بيساعدنا نلاقي إشي بدقة وسرعة.
DeepSeek
نموذج لغة كبير طوّرته شركة DeepSeek، بيقدر يولّد نصوص ويفهم سياق قوي، بنسمع عنه لأنه منافس لجوجل وOpenAI وبنحب نعرف قدراته.
DeepSeek OCR
هاد نموذج من DeepSeek متخصص في قراءة النصوص من الصور، يعني بيحوّل أي صورة فيها كتابة لنص رقمي بدقة عالية. بنسمع عنه لأنه بيتميز بفهم النصوص العربية والعلمية اللي الأنظمة التانية بتغلط فيها كتير.
DeepSeek R1
DeepSeek R1 هو نموذج بحث عميق بيستهدف استرجاع المعلومات بسرعة، احنا بنستعمله لتوليد إجابات دقيقة من مصادر كبيرة. بنسمعه عشان بيسهّل علينا نلاقي إجابات سريعة ومفيدة.
DeepSeek-chat
هذا نموذج ذكاء اصطناعي محادثة طورته شركة DeepSeek، بيتحاور معاك ويجاوب على أسئلتك بشكل طبيعي ومفصل. بنسمع عنه عشان بيتنافس مع النماذج الكبيرة التانية ويوفر خيار فعال وقوي.
DeepSeek-V3
DeepSeek-V3 هو نموذج لغة كبير بنستعمله زي ChatGPT، احنا بنستخدمه عشان يولد نصوص أو يجاوب على أسئلتنا، وبدنا نعرفه لأنه بيطلع إجابات دقيقة وبسرعة.
DeepSeek-V4-Flash
DeepSeek-V4-Flash نموذج لغة كبير بيستغل تقنية Flash لتقليل الذاكرة وزيادة السرعة، احنا بنستعمله لتوليد نصوص عالية الجودة.
defect detection
defect detection يعني كشف العيوب أو الأخطاء بالبيانات أو الكود، احنا بنستعمله عشان نتفادى مشاكل قبل ما توصل للمنتج النهائي، عشان الجودة تكون عالية.
deformable Gaussian
deformable Gaussian نموذج إحصائي بيقدر يغيّر شكله حسب البيانات، يعني مش ثابت وبيتناسب مع الأشكال المعقدة.
delay aligner
delay aligner أداة بتضبط توقيت الإشارات أو الكلمات عشان تكون متزامنة، بنستعملها عشان نحل مشكلة تأخير الصوت مع النص.
delayed-batching scheduler
هالجدولة بتأخر تجميع الداتا لحد ما يتجمع كمية كافية، فبنعمل batch أكبر وبنقلل استهلاك الذاكرة، بنسمع عنها عشان بتسرّع التدريب على السحابة
delta signal
إشارة الفرق بين قيمتين زمنية أو مكانية، بنستعملها لتسليط الضوء على التغيّر أو الحركة، بدنا نعرف شو اللي يتغير مش اللي ثابت.
DeltaMergeLowRes
موديل اسمه DeltaMergeLowRes بيجمع بيانات منخفضة الدقة ويطوّر تمثيلات أقوى، بنشوفه بمجالات تحسين الصور.
DeltaStreamer
موديل بيختص بتوليد نصوص متسلسلة مع تحسينات مستمرة، بنستفيد منه لتطبيقات تحتاج تدفق محتوى متواصل.
DelveAgent
هاد نموذج AI وكيل ذكي مصمم عشان يبحث ويحلل المعلومات بعمق ويوصل لإجابات دقيقة خطوة خطوة. بنسمع عنه ضمن موضة الـ AI agents اللي بتقدر تنجز مهام بحثية معقدة لحالها.
denoising مقالة كاملة ←
denoising يعني إزالة الضوضاء أو التشويش عن البيانات سواء صور أو نصوص عشان نطلع إشي نظيف وواضح، واحنا بنسمع عنه لأنه الأساس اللي بتشتغل عليه موديلات Diffusion.
denoising diffusion
هي طريقة بنستعملها لنزيل الضوضا من إشارات عشوائية خطوة خطوة، عشان نولد صور أو نصوص نظيفة ومفهومة.
denoising speedup
denoising speedup هو مقياس بيوضح قدّيش العملية بتقليل الضوضاء من البيانات صارت أسرع مقارنةً بالطريقة التقليدية، بنستعمله لتقييم تحسينات السرعة.
dense reward
مفهوم بيعطي مكافآت مستمرة خلال التدريب، مش بس مكافأة نهائية، عشان النموذج يتعلم بسرعة أكبر
dense supervision
dense supervision يعني إنه كل خطوة أو كل كلمة بالنموذج إلها إشارة تعلم واضحة، مش بس الإشارة الأخيرة. احنا بنستفيد منه عشان النموذج يتعلم أسرع ويصير أدق.
DENSEWORLD
DENSEWORLD هو مجموعة بيانات مليانة مشاهد ثلاثية الأبعاد وكثيفة، بنستعملها لتدريب نماذج بتحتاج تفاصيل مكانية دقيقة.
DepMap
DepMap هو قاعدة بيانات بتعطي معلومات عن اعتماد الخلايا على جينات معينة، بنسمع عنه في بحوث البيولوجيا والدواء عشان نحدد أهداف علاجية محتملة.
depth-conditioned
يعني النموذج بياخد معلومات عمق الصورة (قريب وبعيد) كإشي إضافي يساعده يفهم المشهد، بنستخدم هاد المفهوم كتير في توليد الصور والفيديو عشان النتيجة تطلع أكتر واقعية.
DepthWeave-KV
DepthWeave-KV هو نموذج بيستخدم ذاكرة مفتاحية (Key-Value) لتخزين معلومات عمقية عن المشاهد، بيساعد على استرجاع تفاصيل دقيقة بسرعة، بنسمع عنه عشان بيحسّن أداء الأنظمة اللي تحتاج فهماً عميقاً للمكان
derived-feature over-trust (DFOT)
derived-feature over-trust (DFOT) يعني إنه النموذج بيثق كتير بميزات مستخرجة من البيانات، وهاد ممكن يخلينا نتوقع نتائج مش دقيقة.
Designer
في سياق الألعاب أو الأنظمة، Designer هو الدور اللي بيصمم القواعد أو السيناريوهات، بدنا منه يخلق إشي جديد وممتع.
deterministic evaluator
deterministic evaluator هو برنامج بيقيم النماذج أو الكود بطريقة ثابتة، يعني كل مرة بيطلع نفس النتيجة، مش مثل العشوائية، وبدنا نستخدمه عشان نتأكد من صحة النتائج
deterministic gates
deterministic gates هي بوابات في الشبكات العصبية بتقرر بشكل ثابت أي معلومات تدخل أو تخرج، احنا بنستفيد منها عشان نقلل العشوائية ونحافظ على استقرار التدريب.
Dev-Primitives
Dev‑Primitives هي مجموعة من اللبنات الأساسية للبرمجة والتطوير، يعني أدوات جاهزة بنقدر نعيد استخدامها عشان نبني أنظمة ذكاء اصطناعي بسرعة، بنسمع عنها لأنه بتسرّع الشغل
DevDataBench
DevDataBench مجموعة بيانات بنستعملها عشان نقيم نماذج الذكاء الاصطناعي، بتعطينا قياس واضح لأداء النموذج على إشي واقعي.
dexterous hand-object interaction
يعني كيفية ما الروبوت أو نموذج ذكي يمسك ويتحكم بالأشياء بمهارة عالية، تماماً زي إيدك أنتِ. بنسمع عنه عشان هاي مسألة صعبة جداً في عالم الروبوتات والذكاء الاصطناعي.
dexterous manipulation
يعني القدرة على التعامل الدقيق والماهر مع الأشياء، مثل قبضة اليد الروبوتية اللي بتقدر تمسك الأشياء الدقيقة وتتحكم فيها بمهارة عالية.
DFlash
DFlash هو إطار عمل أو مكتبة لتسريع عمليات الفلاش في نماذج الذكاء الاصطناعي، بيوفر تخزين مؤقت سريع للبيانات. بنستعمله عشان يقلل زمن التدريب.
diagnostic accuracy
الـdiagnostic accuracy هو مقياس بيقيس نسبة التشخيص الصح من إجمالي التشخيصات، يعني قدّيش النموذج أو الطبيب دقيق. احنا بنقيسه لتقييم أدوات التشخيص.
Diagram-MMU
Diagram-MMU هو مجموعة بيانات فيها رسومات ومخططات مع تسميات، بنستعملها لتدريب واختبار نماذج الفهم البصري للرسومات، عشان نحسن الأداء.

صفحة ١٢ من ٥٥ · ٣٢٦٩ مصطلح