📘 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 ←
retrieval benchmark
معيار بنقيس فيه قدرة النظام على استرجاع معلومات أو أمثلة صحيحة، بنستعمله عشان نقارن بين نماذج مختلفة
retrieval correctness
retrieval correctness مقياس بيقيس إذا النتائج اللي بنسترجعها صحيحة ومطابقة للطلب، بنستناه عشان نتأكد إن النظام ما بيضلنا على غلط.
retrieval-augmented
retrieval-augmented يعني إنه النموذج بيستدعي معلومات من قاعدة بيانات خلال الشغل، عشان يعطي إجابات أكتر دقة.
retrieval-augmented generation مقالة كاملة ←
retrieval-augmented generation هو أسلوب بندمج فيه استرجاع معلومات من قاعدة بيانات مع توليد النص، بنسمعه لأنه بيخلي المخرجات أدق وأكتر موثوقية.
retrieval-augmented generation (RAG) مقالة كاملة ←
retrieval-augmented generation (RAG) هو طريقة بتجمع بين استرجاع معلومات من قاعدة بيانات وتوليد نص، فبنحصل على إجابة فيها محتوى موثوق.
retrieval-augmented ingestion
retrieval-augmented ingestion هو مفهوم بضيف استرجاع معلومات من مصادر خارجية قبل ما النموذج يتعلم، بنستعمله عشان نحسّن دقة الفهم والرد عالإشي اللي بدنا إياه
retrieval-augmented reasoning
يعني النموذج بدو يبحث عن معلومات من مصادر خارجية أولاً، بعدين يستخدمها في التفكير والإجابة عشان تكون الإجابة أدق وأفضل.
retrieval-based
retrieval-based بنقصد فيه نماذج بتسترجع معلومات من قاعدة بيانات أو نصوص موجودة لتجاوب على سؤال أو مهمة، مش بتولد من الصفر، فبكون أسرع وأدق بالمعلومات المعروفة.
retrieval-grounded pipelines
هالبايبلاينز بتسترجع إشي من قاعدة بيانات أو نصوص قبل ما يولد الجواب، عشان يكون الجواب مبني على معلومات موجودة ومحددة، بنسمع عنه لأنه بيحسّن دقة الموديلات
retriever
هذا المصطلح بيعني آلية بتروح تجيب المعلومات الصح من قاعدة بيانات كبيرة، زي ما تروحي توديري في المكتبة وتجيبي الكتاب اللي فيه المعلومة اللي بدك إياها. بنسمع عنه كتير في الذكاء الاصطناعي عشان بيساعد النماذج تجاوب أكتر دقة بناءً على معلومات موجودة.
retrosynthesis
retrosynthesis هو مفهوم كيميائي بنقسم فيه جزيء معقد إلى مركبات أبسط عشان نعرف كيف نعمله من البداية، بدنا نخطط لتصنيع الأدوية
reverse reasoning
reverse reasoning يعني بنفكّ الشغلة من النتيجة للسبب، بنبلّش من الهدف وبنرجع للخطوات اللي وصلتنا إله، مش بنبني من الصفر.
reverse-KL
مفهوم reverse-KL بيشتغل عكس الـ KL التقليدي، بنقيس الفرق بين التوزيع اللي بنحاول نوصلله واللي عندنا، عشان نحدّث النموذج بشكل أدق
reverse-KL barycenter
طريقة رياضية بتقارن توزيعات الاحتمال بالعكس باستخدام KL divergence وبتجمعها بنقطة وسط، بدنا نستخدمها لتدريب موديلات أكثر استقرار
reverse-KL control
reverse-KL control هو مفهوم بيستعمل الـ KL divergence في الاتجاه العكسي لتوجيه توزيع النموذج نحو توزيع الهدف، بنستعمله لتقليل الفجوة بين التوزيعين
reverse-KL divergence
Reverse‑KL divergence مفهوم رياضي بنقيس فيه الفرق بين توزيعين بطريقة عكسية، بنستعمله لتوجيه التدريب نحو توزيع الهدف.
review efficiency
الـ review efficiency هو مقياس بيقيس قدّيش بنقدر نراجع مخرجات النموذج بسرعة وجودة
RevIN
RevIN أو Reversible Instance Normalization طريقة لتطبيع البيانات داخل النموذج وبترجع القيم الأصلية بعد ما يخلص. بنستعملها عشان نحافظ على معلومات النطاق الأصلي.
Reward Dual Loop
هالمفهوم بيحكي عن نظامين مكافأة بيشتغلوا مع بعض، واحد بيقيس الأداء الفوري والتاني بيقيم التطور على المدى الطويل، بنسمع عنه عشان بنحسن تدريب النماذج.
reward mechanism
reward mechanism هو نظام بيعطي مكافأة للنموذج لما يتصرف صح، بنستعمله لتوجيه التعلم عشان النموذج يفضّل الاختيارات المفيدة.
reward model مقالة كاملة ←
نموذج صغير بنعلمه يقيّم جودة الإجابات والمخرجات (شو اللي كويس وشو اللي مش كويس) عشان نستخدمو لتحسين النماذج الكبيرة.
reward models
هو موديل بتدرّبه يحكم على إجابات الـ AI وييجي درجة، زي المعلم اللي بيقول هاي الإجابة كويسة وهاي مش كويسة. بنسمع عنه كتير في الـ RLHF عشان بيساعد نحسّن الموديل يكون أكثر فائدة وأمان.
reward redistribution
reward redistribution يعني بنعيد توزيع المكافآت داخل النموذج عشان يركز على الإشي المهم، بدنا نتأكد إن التعلم ما يضل على جزئية وحدة بس.
reward shaping
تعديل المكافأة لتوجيه النموذج يتعلم سلوك معين أسرع، مش بس ينتج إجابة، بدنا يحقق هدف محدد
rewriter
rewriter هو مكوّن بيعيد صياغة النص أو الكود، بدنا نستخدمه عشان نحسن الجودة أو نضيف تفاصيل مش موجودة.
RFDETR
نموذج كشف أشياء مبني على Transformers، سريع وبيشتغل على صور بدقة، بنستعمله عشان نحدد وين الأشياء موجودة
RFE
RFE أو Recursive Feature Elimination هو مفهوم بنستعمله لنزيل الخصائص الزايدة من الداتا، عشان النموذج يشتغل أسرع وأدق.
RG-PHO
RG-PHO مفهوم بيشير لتقنية توليد صور واقعية من نصوص، عشان نقدر نخلق محتوى بصري مش موجود.
RGB-D
نوع صور بيجمع اللون العادي (RGB) مع بُعد المسافة (Depth)، بنسمع عنه لأنه بيساعد الروبوتات والكاميرات تفهم العالم ثلاثي الأبعاد.
RGB-DF
RGB-DF هو مفهوم بيمثل تمثيل الألوان مع عمق إضافي للبيانات، بنستعمله عشان نفهم الصور بشكل أعمق مش بس لون بس كمان تفاصيل إضافية
ring buffer
هيكل بيانات دائري، إذا امتلأ بيرجع يكتب من أوله، بنستعمله لتخزين بيانات مؤقتة بسرعة
RIO-Bench
مجموعة بيانات اسمها RIO-Bench، مخصصة لتقييم نماذج الذكاء الاصطناعي على مهام الروبوتات والبيئات التفاعلية، بنستعملها عشان نقارن الأداء
RipGrep
RipGrep أداة سطر أوامر للبحث السريع عن نص داخل ملفات، بدنا نلاقي إشي بسرعة مش نضيع وقت.
RippleMem
RippleMem هو اسم موديل بيستغل فكرة انتشار الذاكرة على شكل تموجات، فبقدر يتذكر معلومات قديمة ويتفاعل معها بطريقة ديناميكية.
risk calibration
مصطلح بيشير لضبط توقعات النموذج بحيث تكون احتمالات المخاطر متوافقة مع الواقع، يعني نتأكد إنه إذا قال النموذج ٨٠٪ خطر، فعلاً ٨٠٪ من الحالات تكون خطرة. بنحتاجه لتقليل الأخطاء بالمجالات الحساسة.
risk control
مفهوم التحكم بالمخاطر يعني إنه منحدد ونعالج المخاطر اللي ممكن تصير من استخدام نموذج AI، عشان ما يصير مشاكل
Risk Direction Index
مؤشر بيحسب اتجاه المخاطرة في قرارات النموذج، يعني هل النموذج يميل ناحية القرارات الجريئة أو المحافظة. بنسمع عنه في تطبيقات الذكاء الاصطناعي المالي والطبي عشان نقيّم مستوى الأمان.
Risk Direction Index (RDI)
هاد مقياس بيحسبلنا وين رايح الخطر في النموذج، يعني بدنا نعرف هل النموذج بيتحسن ولا بيصير أخطر مع الوقت، وبنسمع عنه كتير في أبحاث أمان الذكاء الاصطناعي.
risk profile
الـ risk profile هو تقييم شامل للمخاطر المرتبطة بشيء معين، بنحتاجه لنقرر إذا بنستمر أو لا.
risk stratification
يعني بنقسم الحالات حسب مستوى الخطر عشان نعرف شو العلاج المناسب، احنا بنسمع عنه بالطب والبحوث عشان نركز الموارد
RiVER
RiVER هو موديل لتوليد النصوص بيستفيد من ريتريفل مع توليد، يعني بيجيب معلومات من قاعدة بيانات قبل ما يكتب الجواب، وهاد بساعده يعطي ردود أدق.
RL
RL يعني Reinforcement Learning، وهو مفهوم بنعلم فيه الموديل يتعلم من خلال التجربة والعقاب عشان يحقق هدف معين، بنسمع عنه لأنه أساس لتدريب الروبوتات والأنظمة الذكية.
RL4IL
نموذج بيجمع بين التعلم من التعزيز والتعلم بالمحاكاة في نفس الوقت عشان يخليّ الآلة تتعلم من أمثلة وكمان من التجربة والخطأ، بدنا إياه عشان بيسرّع التعلم ويحسّن الأداء.
RLA
RLA هو benchmark (معيار تقييم) بنقيس فيه قدرة الموديلات على التعلم من ردود الفعل، بنسمع عنه عشان بساعدنا نقارن بين الموديلات بشكل عادل.
RLAES
نموذج RLAES هو نموذج تعلم تعزيزي بيفتح للآلة مساحة تستكشف فيها أكتر، بنستعمله عشان نحسّن الأداء بمهام معقّدة.
RLOO
RLOO هو نموذج بيتعلم من بيانات قليلة بطريقة منظمة، احنا بنستعمله عشان نحسن الأداء بموارد قليلة.
RLPO
نموذج RLPO هو نموذج تعلم تعزيزي بيستخدم سياسات لتعليم الآلة كيف تتصرف، بنستعمله عشان يخلّي الآلة تتخذ قرارات بشكل أحسن من غير ما نبرمجه يدوياً
RLSVR
RLSVR هو مفهوم بيعتمد على تحديث سياسات التعلم التعزيزي بسرعة أكبر من خلال استغلال الـ replay buffer لتقليل الفاقد، بنسمعه لأنه بيساعدنا نسرّع التدريب على مهام معقّدة
RLVR
RLVR يعني Reinforcement Learning with Value Regularization، وهو مفهوم بيحاول يوازن بين المكافأة والاستقرار عبر تنظيم القيم، عشان ما يتقلب النموذج.
RMBench
مجموعة بيانات لتقييم نماذج الذكاء الاصطناعي على مهام reasoning مع memory، بنستعملها لنقارن الأداء بين النماذج
RMM
RMM (Retrieval‑augmented Memory Model) هو نموذج بضيف ذاكرة خارجية للنظام، فبقدر يجيب معلومات من قاعدة بيانات وقت ما يحتاجها، مش بس يعتمد على وزن الشبكة الداخلية.
RMSNorm
RMSNorm هو نوع من تقنيات التطبيع اللي بتستعمل الجذر التربيعي لمتوسط القيم لتثبيت الأوزان داخل الشبكة، بيقلل من تعقيد الحسابات مقارنةً بـLayerNorm.
RoboCasa
RoboCasa هو داتاست يحتوي على سيناريوهات بيتية للروبوتات، بنستعمله لتدريب الروبوتات يتعاملوا مع البيت.
RoboCasa365
روبو كاسا 365 هو مجموعة بيانات بتجمع معلومات عن بيوت ذكية وحركات الروبوتات فيها على مدار السنة، بنستخدمها عشان ندرب نماذج تتعامل مع بيئات منزلية حقيقية
RoboDojo
RoboDojo هو benchmark يعني مجموعة اختبارات لتقييم قدرة الروبوتات أو الأنظمة الذكية على حل مهام حركية وتنسيق حركات، بنستعمله لنقارن أداء النماذج المختلفة.
RoboMME
RoboMME مجموعة بيانات (dataset) فيها أمثلة من الروبوتات وتفاعلاتها، بنستعملها لتدريب النماذج عشان تتعلم كيف تتصرف بحالات مختلفة.
RoboSPA
RoboSPA هو dataset بيحتوي على سيناريوهات روبوتات بتتحرك ببيئات واقعية، بنستعمله عشان ندرب ونقّيم نماذج الفهم الحركي.
RoboTwin
RoboTwin هو benchmark بيقيس قدرة الروبوتات أو الأنظمة الذكية على تقليد سلوك بشري، بنستعمله عشان نشوف هل الروبوت بيقدر يتصرف متلنا ولا مش
Robust-TO
Robust-TO هو نموذج صُمم ليكون قوي ضد الأخطاء والتغيّرات، يعني حتى لو البيانات فيها تشويش أو ظروف مش متوقعة، النموذج بدنا يظل يعطي نتايج ثابتة، بنستعمله عشان الموثوقية العالية.
RoI-grounded metric
الـRoI-grounded metric هو مقياس بيركّز على منطقة الاهتمام (Region of Interest) لتقييم النتائج، بنستعمله عشان نقيس الدقة بالمناطق المهمة مش كل الصورة.

صفحة ٤١ من ٥٥ · ٣٢٦٩ مصطلح