قاموس الذكاء الاصطناعي — صفحة ٤٩

System1

System1 هو نظام أولي بنستعمله لتجميع وتنظيم البيانات بسرعة، بنعتمد عليه عشان نقدر نبلّش الشغل قبل ما ننتقل للأنظمة الأثقل.

systolic array

systolic array هو هيكلية عتادية بتشتغل مثل نبض القلب، بتنقل البيانات بين الخلايا بسرعة عشان تسرّع عمليات المصفوفات الكبيرة.

t-mean

مقياس t-mean بيحسب متوسط الأخطاء بعد ما نوزنهم حسب الوقت أو التردد، بنستعمله لتقييم استقرار النموذج.

T2I

اختصار لـ Text-to-Image، يعني تحويل نص لصور، بنشوفه كتير لأنه بيساعدنا نخلق صور من أوصافنا.

Table QA

جدول QA هو طريقة نسأل فيها جدول بيانات بلغة طبيعية، يعني بدنا نكتب سؤال عادي وتطلع لنا إجابة من الخانات، مش محتاج نكتب استعلامات معقّدة.

Taboo

Taboo هو مفهوم بيحكي عن إشي بنمنع النموذج من يولد ردود فيها مواضيع حساسة أو ممنوعة، عشان ما نتعرض لمشاكل أخلاقية أو قانونية.

tabular foundation models

tabular foundation models هي نماذج أساسية مدربة على جداول بيانات ضخمة، بنستفيد منها لتطبيقات تحليل بيانات جدولة، توقعات، وتصنيف بطريقة عامة ومجربة.

TACO

اختصار لـ Task‑Agnostic Contrastive Objective أو شي مشابه، بنستعمله لتدريب نماذج بتتعلم من غير ما نحدد مهمة معينة.

Tailor-Bench

Tailor-Bench هو مفهوم بيقيس قدرة النموذج على التخصيص حسب مهمة معينة، يعني بنشوف إذا النموذج بيقدر يتأقلم مع إشي جديد بسرعة

taint tracking

taint tracking هو طريقة لتتبع البيانات الملوثة أو المشكوك فيها خلال البرنامج، احنا بنستعمله عشان نكشف هجمات أو تسريبات.

tandem training

طريقة تدريب بندرّب نموذجين مع بعض، واحد بيولد إشي والتاني بيصححه، عشان نحسّن الأداء معاً.

TaoD2C

TaoD2C هو مجموعة بيانات، يعني مجموعة صور أو نصوص بنستعملها لتدريب الموديلات، بنسمع عنها عشان بتساعدنا نختبر أداء الأنظمة على إشي واقعي.

task graph

task graph هو رسم بياني بيوضح شو المهمات المرتبطة ببعضها وكيف بننتقل من وحدة للتانية. احنا بنستعمله لنخطط للعمليات المعقدة ونشوف التبعيات بين الخطوات.

TaskAgent

TaskAgent نموذج بيشتغل على تنفيذ مهمات محددة، بنعطيه شغل وهو ينجزه بدون ما نضطر نتحكم فيه كل مرة.

TASKER

TASKER هو نموذج بيشتغل على مهام متعددة، بدنا نستفيد من تعلم التمثيلات المشتركة بين المهام، فبيقدر ينجز شغل أكتر من مجال.

tau-bench

tau-bench هو مجموعة بيانات بنستعملها لتقييم أداء نماذج الذكاء الاصطناعي على مهام معينة، بنختبر فيها السرعة والدقة عشان نعرف إذا النموذج كويس.

tau2-bench

مجموعة بيانات tau2-bench مخصصة لتقييم أداء الموديلات على مهام معينة، مثل الفهم العميق أو الاستدلال. بنقارن فيها الموديلات عشان نعرف أي واحد أقوى

taxonomy

taxonomy هو تصنيف منظم للمفاهيم أو الكائنات على شكل شجرة، بنستعمله عشان نرتّب المعلومات بطريقة سهلة الفهم

TB-CSPN

TB-CSPN هو مفهوم بذكاء اصطناعي بيستعمل شبكات شرطية لتوقع البيانات المكانية والزمانية، بنستعمله عشان نفهم إشي معقّد مثل حركة المرور

TB2.0

معيار قياس أداء النماذج على مهمات معينة، بنقارن فيه الدقة والسرعة عشان نشوف مين الأفضل.

TDF

TDF نموذج بيحوّل البيانات لتنسيق مناسب للتحليل، بنستعمله لنجهّز الإشي قبل ما ندخل بالتحليل.

TDHAF

TDHAF هو مفهوم بيجمع بين الفروقات الزمنية والانتباه المتعدد المستويات، بنستخدمه عشان نحسّن قدرة النموذج على تتبع تسلسل الأحداث

teacher distribution

الـ teacher distribution هو توزيع النتائج أو السلوك اللي بنعطيه للطالب (student model) ليتعلم منه، يعني بنعطيه مثال من الموديل الأكبر

teacher model

teacher model هو نموذج كبير ومُدرّب كويس بنستعمله لتعليم نموذج أصغر (student) عشان يلتقط نفس المعرفة، مش بس نتعلم من الصفر

teacher-forced training

teacher‑forced training طريقة تدريب بنعطي الموديل النتيجة الصح كمدخل بعد كل خطوة، عشان يسرّع التعلم وما يضل يضلّع.

teacher-forcing

طريقة teacher-forcing بنعطي للنموذج الإشارة الصحيحة بكل خطوة بدل ما يعتمد على توقعه السابق، عشان يتعلم أسرع.

teacher-guided iterative refinement

teacher-guided iterative refinement يعني نهج بنعتمد فيه على توجيه المعلم لتكرار تحسين النتائج خطوة بخطوة، بنستعمله مش بس لتدريب الموديل بس كمان لتصحيح الأخطاء.

teacher-guided representation preservation

طريقة تدريب بيقود فيها معلم (teacher) النموذج يحافظ على تمثيلاته المهمة خلال التعلم، لتقليل الفقدان.

teacher-student continuation asymmetry

هالمفهوم بيحكي عن الفرق بين طريقة المعلم يكمّل الشغل مع الطالب وطريقة الطالب يكمّل بعد ما يخلص المعلم، يعني المعلم بيضل يوجه أكتر من الطالب. بنسمع عنه عشان بفهمنا كيف نطوّر نماذج التعلم المتتابعة.

teacher-student distillation

teacher-student distillation هو طريقة بنقل المعرفة من نموذج كبير (المعلم) لنموذج أصغر (الطالب) عشان يكون أسرع وأخف.

teleoperated real-robot trajectories

بيانات حركة روبوتات حقيقية اتم التحكم فيها عن بعد بواسطة الإنسان، يعني الروبوت بيتعلم من حركات الإنسان. بنسمع عنها عشان بتساعد الروبوتات تتعلم مهام معقدة بأسرع ما في.

teleoperation

يعني تشغيل روبوت أو آلة عن بُعد، إنت قاعد بمكان ثاني وبتتحكم فيها كأنك جنبها. بنسمع عنه كتير في استكشاف الفضا والجراحة عن بُعد والمناطق الخطرة اللي مش آمن يروحلها إنسان.

temperature decoding

temperature decoding إعداد بيتحكم بمدى تنوع الردود، كل ما الحرارة أعلى بيطلع الجواب أكتر إبداع، بس ممكن يصير مش دقيق.

Temporal Audio-Visual Interleaved Chain-of-Thought

Temporal Audio-Visual Interleaved Chain-of-Thought فكرة بتخلّي النموذج يربط بين الأحداث عبر الزمن بالصوت والصورة، عشان يقدر يشرح خطوة بخطوة.

temporal causal self-attention

آلية انتباه داخلية بتركّز على التوقيت وتضمن إن النموذج ما يشوف المستقبل، عشان يبقى التنبؤ causal.

temporal context prompt

هالنوع من الـ prompt بيضيف معلومات عن الوقت أو التسلسل الزمني للنص، عشان النموذج يقدر يربط الأحداث بترتيبها الصحيح.

Temporal Context Routing

Temporal Context Routing هو طريقة بتوجه المعلومات حسب الزمن اللي صارت فيه، بنستعمله عشان النموذج يربط الأحداث القديمة بالحالية

temporal evidence distiller

temporal evidence distiller هو آلية بتستخلص معلومات زمنية مهمة من سلاسل البيانات وتلخصها، عشان النموذج يركز على الإشارات المهمة مش كل شي.

temporal grounding

Temporal grounding هو مفهوم بيربط الأحداث أو الكيانات بالوقت الصحيح، عشان النموذج يقدر يفهم السلسلة الزمنية للبيانات.

temporal IoU

temporal IoU هو نسبة التشابه بين أطر زمنية متتالية، بنقيس فيه قدّيش الحركة أو الكائنات بتتطابق عبر الزمن.

temporal mIoU

مقياس بيقيس دقة التقسيم الزمني للفيديو، يعني بيقارن بين التوقعات والواقع عبر الزمن.

Temporal Order Regularization

الـ Temporal Order Regularization طريقة بنضيفها لتدريب الموديلات عشان تحافظ على ترتيب الأحداث عبر الزمن، بنقلل الأخطاء اللي بتصير بسبب خلط التسلسل.

temporal reasoning

هالقدرة تعني إنه الموديل يقدر يفهم الترتيب الزمني للأحداث ويستنتج شو صار أولاً ولا بعدين. بنحتاجها لتطبيقات مثل الجدولة أو تحليل القصص

temporal understanding

الـtemporal understanding هو قدرة النموذج إنه يفهم التسلسل الزمني للأحداث، يعني يعرّف شو صار أولاً وبعدين. احنا بدنا إياه لتطبيقات الفيديو أو النصوص.

temporal Wasserstein reward

temporal Wasserstein reward هو مقياس بيستخدم مسافة Wasserstein عالزمن لتقييم جودة التوليد، بنستعمله عشان النموذج يضل ينتج نتائج متسقة مع الوقت.

Temporal-Difference

هو طريقة بتعلم الآلة بتقارن الفرق بين التوقع الحالي والنتيجة الفعلية لتحديث القيم، بنسمع عنها بالتعلم المعزز.

Terminal-Bench

Terminal-Bench مجموعة بيانات مخصصة لتقييم أداء الـAI على أوامر الطرفية، بنشوف إذا بيفهم أوامر الشل

Terminal-Bench 2.0

مقياس تقييم بيقيس كيف النماذج الذكية بتنجح في تنفيذ مهام حقيقية على الـ terminal، بنحتاجه عشان نعرف مين فيهم فعلاً بيقدر يشتغل على الكمبيوتر مش بس يحكي.

Terminal-Bench 2.1

Terminal-Bench 2.1 هو مجموعة اختبارات بنقيس فيها أداء الأنظمة اللي بتشتغل على الطرفية، يعني بنشوف قديش سطر الأوامر سريع ومستقر.

Terminal-Bench V2

Terminal-Bench V2 مجموعة اختبارات جديدة لتقييم أداء نماذج الذكاء الاصطناعي على أوامر سطر الأوامر، بنستعملها عشان نشوف إذا النموذج بيفهم وينفّذ أوامر النظام بشكل صحيح

terminal-use agents

terminal-use agents هم وكلاء AI بيقدروا يتعاملوا مع سطر الأوامر (الترمنال) ويشغلوا أوامر، بنسمع عنهم لأنه بنقدر نستعملهم عشان ما نكتب الكود إيدياً.

TerminalBench

TerminalBench benchmark بنقيس فيه أداء النماذج على مهام معالجة النصوص أو الأوامر، عشان نعرف أي نموذج أقوى.

TerminalHorizon

TerminalHorizon هو اسم نموذج بيشتغل على توقعات طويلة الأمد، يعني بيحاول يحدد النهاية أو النهاية المحتملة للسيناريوهات. بنسمع عنه لأنه بيفيد بمجالات التخطيط واتخاذ القرار.

test-time intervention

الـ test-time intervention هو تعديل بنعمله على النموذج وقت الاختبار، مش وقت التدريب، عشان نحسن الأداء

test-time scaling

يعني إننا بدنا نصرف موارد أكتر وقت ما نختبر النموذج (مش وقت التدريب) عشان نحصل على إجابات أفضل وأدق. بنسمع عنها لأنها طريقة ذكية تخليك تحسّن النتايج بدون ما تدرّب النموذج من الأول.

test-time training

test-time training يعني إنه بنستمر ندرب النموذج وقت ما بنجربه على بيانات جديدة، مش بس مرحلة التدريب الأولية، عشان يكيّف حاله مع الفروقات ويعطي نتايج أحسن.

TestEvo-Bench

مجموعة اختبارات لتقييم تطور النماذج عبر الزمن، بنسمع عنها لتقارن الأداء وتحدد التحسينات.

testing tool

testing tool هي أداة بنستعملها لنختبر النموذج ونقيس دقته، بنحتاجها عشان نتأكد إنه الشغل شغّال صح.

text-embedding-3-large

text-embedding-3-large موديل بيرسم تمثيلات نصية عالية الدقة، احنا بنستعمله لتصنيف أو بحث نصوص بدقة.

Text-to-SPARQL

Text-to-SPARQL هو تحويل سؤال نصي لإستعلام SPARQL يشتغل على قواعد المعرفة، بنسمعه لأنه بيسهل على المستخدمين يستخرجوا بيانات من KG بدون ما يعرفوا لغة الاستعلام

مصطلحات الذكاء الاصطناعي بالعربي

📚 أو اقرأ مجموعة مترابطة مرّة وحدة