قاموس الذكاء الاصطناعي — صفحة ٢٥

judge

Judge هو العنصر اللي بيقيم ويقارن بين الحلول أو النماذج، بنستعمله عشان نعرف أي حل أحسن ولازم يكون عادل ومقاس.

Kashes

مصطلح Kashes يعني فكرة أو مفهوم بنستعمله لنشرح كيف بنجمع أو نخزن معلومات بطريقة سريعة، بنسمعه لأنه بيظهر أكتر بأبحاث الذكاء الاصطناعي لتسريع العمليات.

KD

KD يعني Knowledge Distillation، طريقة بنقل المعرفة من نموذج كبير لواحد أصغر عشان يشتغل أسرع وبنفس الدقة.

KDA

KDA هو اختصار لـ Knowledge Distillation Attack، إشي بنستعمله لتقييم أمان الـ models عن طريق محاولة استخراج المعرفة من نموذج كبير إلى نموذج أصغر، بنستعمله عشان نتأكد إن النموذج ما فيه تسريبات.

KDD Cup

KDD Cup مسابقة سنوية بذكاء اصطناعي، احنا بنشارك فيها فرق من كل حتة عشان يحلوا تحديات بيانات حقيقية.

Kendall τ

Kendall τ هو مقياس للترتيب بيرجع يبين مدى التشابه بين ترتيبين. بنستعمله لتقييم جودة الترتيب في النماذج.

KernelBench

KernelBench هو benchmark بيقيس أداء النوى (kernels) بالمعالجة، بنستعمله لنقارن سرعات وكفاءة الخوارزميات، بنسمعه لأنه معيار لتقييم الأداء.

key cache pruning

key cache pruning يعني حذف أو تقليل المفاتيح المخزنة مؤقتاً في الذاكرة لتقليل استهلاك الموارد وتحسين السرعة. بنسخّره لأنه بساعد النماذج الكبيرة تشتغل بكفاءة أعلى على الأجهزة ذات الذاكرة المحدودة.

keyed configuration

الـkeyed configuration هو طريقة تنظيم الإعدادات أو المعاملات باستخدام مفاتيح (keys) لتسهيل الوصول وتعديلها، بنستعمله عشان نقدر نتحكم بإعدادات النموذج بشكل مرن.

keyframe sampling

الـ keyframe sampling يعني نختار إطارات رئيسية من الفيديو أو الحركة لنقل الفكرة بسرعة، بنستعمله لتقليل البيانات وتسهيل التدريب.

KG-fixed

KG-fixed يعني Knowledge Graph ثابت ما بيتغيّر، بدنا نستخدمه لتخزين معلومات ثابتة عشان نقدر نبحث ونستعلم بسرعة

KGD

KGD هو اسم نموذج بيستخدم تقنية Knowledge Graph Distillation لتقليل حجم المعلومات مع الحفاظ على الدقة، بنستفيد منه لتقليل حجم الإشي

Kimi-2.6

Kimi-2.6 هو نموذج لغة جديد من شركة Kimi، بنسمعه لأنه بيقدّم أداء قوي بحجم أصغر ومناسب للتطبيقات المتوسطة

KL

KL هو اختصار لـ Kullback‑Leibler divergence، مقياس بنستعمله عشان نقارن بين توزيعين إحصائيين ونشوف قديش إشي واحد بعيد عن التاني، بنستعمله كتير لتقييم نماذج التعلم الآلي.

KL divergence

مقياس بيقيس قديش توزيعين إحصائيين مختلفين عن بعض، بنشوفه كتير لحتى نقيم جودة النماذج

KL drift

KL drift هو مقياس بيقيس الفرق بين توزيع احتماليين باستخدام الـ KL divergence، يعني بنقارن بين التوزيع المتوقع واللي فعليًا بيطلع. بنستعمله لنفهم إذا النموذج يتغيّر أو يضل ثابت خلال التدريب.

KL penalty

عقوبة بتنضاف للـ loss لتقليل الفجوة بين توزيعات الاحتمال، بنستعملها عشان النموذج ما يبعد كثير عن التوزيع الأصلي

KL-constrained pretrained latent prior

هادا إشي شوي معقد بس ببساطة، لما بندرب موديل عشان يعمل إشي جديد (زي صور مثلاً)، بنستخدم فكرة الـ KL-constrained pretrained latent prior عشان نخليه يتعلم صح وما يتوهش. يعني بنحطله حدود وقواعد عشان يتعلم كويس ويطلع نتائج منطقية ومقبولة.

KL-regularized RL

تعلّم معزّز بنضيف له قيد يمنع النموذج يبتعد كتير عن سلوكه الأصلي وهو بيتعلم. بنسمع عنه في تدريب نماذج اللغة عشان ما تنحرف عن القيم والسلوك المضبوط.

KLLM

KLLM هو موديل لغة بيستخدم تقنيات Knowledge‑Enhanced لتقوية الفهم، بنستفيد منه لتوليد نصوص أدق.

knowledge acquisition

الـknowledge acquisition يعني جمع المعلومات أو البيانات لتدريب النموذج، احنا بنحتاجه عشان النموذج يتعلم من إشي جديد.

Knowledge Bottlenecks

Knowledge Bottlenecks يعني نقاط ضعف بتظهر لما النموذج ما عنده معلومات كافية أو ما بيقدر يربط المعرفة، فبيصير الأداء أضعف.

knowledge editing

knowledge editing هو تعديل معلومات النموذج بعد ما تدرب، احنا بنستخدمه عشان نضيف أو نغير إشي بدون ما نعيد التدريب كامل.

knowledge graph embedding

طريقة بتحول العقد والعلاقات في جراف المعرفة لأرقام (vectors) لتقدر الموديل يتعامل معها، بنستعملها عشان نعمل توصيات أو استدلال

knowledge-gap detection

هي عملية بنكتشف فيها وين النموذج ما عنده معلومات كافية، يعني في فجوة معرفية، وبدنا نملأ هالفجوة عشان ما يكون الجواب ناقص

KnowledgeBank

إشي زي بنك معلومات بيخزن فيه الذكاء الاصطناعي معرفته عشان يرجعلها وقت الحاجة، بنسمع عنه لأنه بيخلي النماذج أذكى وأقدر تتذكر.

Krippendorff's alpha

مقياس Krippendorff's alpha بيقيس توافق الآراء بين المراجعين، إذا كان عالي بنعرف إنه التقييم موثوق ومش عشوائي.

Kronecker-structured

Kronecker-structured هو نهج بيركّب مصفوفات كبيرة من مصفوفات أصغر باستخدام حاصل الضرب كرونكر، بنستعمله لتقليل تعقيد الحسابات مش لتقليل الدقة.

KronQ

KronQ هو نموذج بيستغل فكرة الكرونولوجيا والكمية لتسريع حسابات الذكاء الاصطناعي، بنسمعه لأنه بيقلل زمن التدريب بشكل كبير.

Kubernetes

Kubernetes منصة لإدارة وتشغيل الحاويات (containers) على السحابة، بنستعملها عشان نوزّع التطبيقات بسهولة وبشكل مستقر

Kubric

Kubric مجموعة بيانات فيها مشاهد 3D متولدة، بنستعملها لتدريب نماذج الفهم البصري على سيناريوهات معقّدة.

Kullback-Leibler divergence

مقياس بيقيس الفرق بين توزيعين احتماليين، بنستعمله عشان نعرف قديش نموذجنا بعيد عن التوزيع الحقيقي

KV cache

تقنية بتخزّن المفاتيح والقيم اللي حسبناها قبل هيك عشان نستخدمها مرة ثانية. بنستخدمها عشان نسرّع الذكاء الاصطناعي ونقلل الحسابات المكررة.

KV caching

يعني الـ Key-Value caching، وهي تقنية بتخزّن النتائج السابقة اللي حسبناها عشان ما نحتاج نحسبها تاني. بنستخدمها في نماذج الذكاء الاصطناعي عشان تصير أسرع وتستهلك موارد أقل وقت ما بتولّد جمل.

L2 reasoning

reasoning على مستوى الـ L2 يعني استنتاجات مركبة أو طبقة ثانية من التفكير، بتركّز على ربط معلومات متعددة

LAIT

LAIT مجموعة بيانات عربية بتجمع نصوص وإشارات عاطفية، بنستعملها عشان ندرب نماذج الذكاء الاصطناعي على الفهم.

LaMem-VLA

نموذج بيدمج الذاكرة البصرية مع اللغة، مبني على مجموعة LaMem، بنستعمله لتوليد أو فهم محتوى بصري‑لغوي

LangDiT

LangDiT هو نموذج بيشتغل على توليد نصوص أو أكواد باستخدام تقنيات الـ Diffusion، يعني بيضيف شوية تشويش وبعدين بيقلّله لحد ما يطلع النص المطلوب. بنسمع عنه لأنه بيقدم جودة عالية وتنوع أكبر بالمخرجات.

LangMAP

هيدا نموذج بيرسم خريطة للغة، يعني بيربط النصوص بالمفاهيم بطريقة منظمة. بنسمعه لأنه بدنا نستخدمه لتصنيف أو تمثيل اللغات.

language-conditioning

language-conditioning يعني إنه بنعطي النموذج إشارة للغة أو الأسلوب اللي بدنا يكتب فيه، مش بس يكتب عشوائي.

language-critique

مصطلح language-critique بيشير لتقييم جودة النصوص وتحديد الأخطاء أو التحسينات، بنستعمله لتقوية الفهم اللغوي

Language-Logic-Function Hybridization

Language-Logic-Function Hybridization مفهوم بدمج اللغة مع المنطق والوظائف البرمجية، احنا بنحتاجه عشان بدنا النماذج تحل مسائل معقّدة وتنفذ أوامر مش بس تترجم.

language-model

نموذج لغة هو برنامج بيتعلم من نصوص كتيرة، وبقدر يكتب أو يجاوب عالسؤال. بنسمع عنه عشان هو أساس معظم تطبيقات الذكاء الاصطناعي اليوم.

language-visual reasoning

Language-visual reasoning يعني قدرة النموذج يفهم النص ويحلل الصور مع بعض، احنا بنحتاج هالقدرة عشان يجاوب على أسئلة فيها صور ونص.

Large Audio Language Models (LALMs)

نماذج ضخمة بتفهم وتولّد صوت ولغة، بدنا نستخدمها عشان نقرّب التفاعل بين الإنسان والآلة

Large Language Model (LLM) مقالة كاملة ←

Large Language Model أو LLM هو موديل لغة ضخم بيقدر يولّد نصوص ويجاوب على أسئلة، احنا بنعتمد عليه عشان نحلّ مشاكل معقّدة ونستفيد من معرفته الواسعة.

Large Language Models

نموذج لغة كبير هو شبكة عصبية مدربة على كمية هائلة من النصوص، بتقدر تولّد نصوص تشبه اللي بنكتبها. بنسمع عنها لأنه هي الأساس لتطبيقات الذكاء الاصطناعي اللي بتفهم وتكتب

Large Reasoning Models

Large Reasoning Models هي نماذج ضخمة بتقدر تستنتج وتفكّك مشاكل معقّدة، بنحتاجها عشان نحل أسئلة صعبة بطريقة ذكية.

LASEF

LASEF هو اسم موديل جديد للذكاء الاصطناعي، بيستخدم تقنيات متقدمة لتعلم التمثيلات. بنحكي عنه لأنه بيحقق تحسينات ملحوظة بمهام معينة.

late-interaction

late-interaction أسلوب بيخلّي النموذج يتفاعل مع المعلومات بعد ما يطلع تمثيل أولي، يعني التفاعل بيصير بمرحلة متأخرة لتحسين الدقة. احنا بنستخدمه عشان نرفع جودة النتائج.

latent

latent هو الفضاء المخفي أو المتغيّر اللي بيمثل الخصائص الأساسية للبيانات بعد ما النموذج يضغطها، بنستعمله لنفهم كيف النموذج بيشوف البيانات

latent action prior

latent action prior هو مفهوم بيعطي توقع مبدئي للأفعال المخفية قبل ما يتاخد القرار، بيساعد التدريب يكون أسرع.

Latent Bridge Queries

Concept يعني فكرة استعلامات مخفية بتساعد النموذج يربط بين مفاهيم مختلفة، بنستعملها لتقوية الفهم العميق.

latent communication

latent communication يعني التواصل المخفي بين مكوّنات النموذج اللي بيصير داخل الفضاء الضمني للتمثيلات، بنسمع عنه لأنو بيفهمنا كيف النماذج بتشارك معلومات بدون ما تكون واضحة مباشرة.

latent conditioning

هذا عبارة عن طريقة بتأثّر على الصورة أو الفيديو من خلال معلومات مخبيّة جواه النموذج، مش معلومات واضحة في البداية. بنسمع عنه في أدوات توليد الصور والفيديو عشان بتعطيك تحكم دقيق على شو بتطلعي بدون ما تكتب وصف طويل.

latent diffusion

هو إشي بيصير بمساحة مضغوطة ومش مرئية مباشرة، يعني بدل ما نطبق الـ diffusion على الصورة الكاملة، بنشتغل على تمثيلها المضغوط عشان يوفّر وقت وموارد. بنسمع عنه لأنه الأساس اللي بنت عليه نماذج الصور الشهيرة زي Stable Diffusion.

latent feedback

latent feedback هو ملاحظات مخفية داخل النموذج، يعني إشي ما بنشوفه مباشرة لكن بيأثر على التعلم، بنستغله لتحسين الأداء بدون ما نحتاج بيانات إضافية

latent global planning mechanism

latent global planning mechanism هو جزء مخفي داخل النموذج بيساعده يخطط للنتيجة بشكل شامل قبل ما يولد الرد، عشان يضمن إنه الإخراج يكون منسق ومتماسك.

Latent Intent Reasoning

لاتنت إنتنت ريزننغ هو طريقة بنستنتج فيها النوايا المخفية ورا الكلام أو الفعل، مش واضح على السطح، وبنستعمله عشان نفهم إشي أكتر من مجرد الكلمات

Latent Interface Training

Latent Interface Training (LIT) هو أسلوب لتدريب نماذج تشتغل على تمثيلات مخفية لتقليل الحاجة لبيانات كثيرة، بنستفيد منه لتسريع التدريب.

مصطلحات الذكاء الاصطناعي بالعربي

📚 أو اقرأ مجموعة مترابطة مرّة وحدة