📘 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 ←
TextArena
نموذج بيشتغل كمساحة تجريبية للنصوص، بدنا نجرّب فيه توليد وتحرير النصوص ونقيس الأداء عشان ما نضل نشتغل على إشي غير مفيد
textual gradient
textual gradient هو اتجاه التغيير اللي بنحسبه على النصوص خلال التدريب، بيساعدنا نعرف كيف نعدل وزن الكلمات؛ بنستعمله عشان نطوّر نماذج لغة أذكى.
Textual Query Augmentation
تقنية بتضيف كلمات أو عبارات لسؤال النص عشان نحسّن النتائج، بنستعملها عشان النموذج يلاقي إجابات أدق
Themis
هذا اسم لنموذج ذكاء اصطناعي، وعادةً بيكون إله علاقة بالعدالة والإنصاف. بيحاولوا من خلاله يضمنوا إنه قرارات الـ AI تكون عادلة ومش متحيزة، خصوصاً في الشغلات الحساسة.
thermodynamic coupling
thermodynamic coupling يعني ربط بين عمليات الطاقة الحرارية لتقليل الفاقد، بدنا نستخدمه عشان يحسّن كفاءة النماذج الكبيرة
Think-While-Speaking
Think-While-Speaking هو مفهوم بيخلي النموذج يفكّر ويتصّحّح وإنت يحكي، عشان يطلع ردود أدق وما يضل يكرر أخطاء.
Thinker-Talker
هيدا مفهوم بيفرق بين جزء النموذج اللي بيفكّر (Thinker) وجزء اللي بيولّد الكلام (Talker) عشان نتحكم أكتر بالنتايج، بنسمعه لأنه بيساعد على توليد ردود أوضح
thinking mode
وضعية أو طريقة تفكير بنحط فيها النموذج لتوليد استجابات مختلفة، يعني بنقوله يشتغل بـ "thinking mode" عشان يكون إبداعي أكتر.
Thompson sampling
طريقة اختيار تجريبية بتعتمد على الاحتمالات، بنختار الإجراء اللي عنده أعلى فرصة للنجاح بناءً على بيانات سابقة، بنسمع عنها بالـ bandit problems عشان بتقلل الخسارة.
Three-Layer Grounding Protocol
Three-Layer Grounding Protocol بروتوكول بيقسم عملية توثيق المعلومات لثلاث طبقات لضمان الدقة والاتساق، بنستفيد منه عشان نربط المخرجات بالمصادر
TIDE
TIDE هو إطار تقييم الأخطاء في نماذج الكشف عن الأشياء (object detection) بيفصل الأخطاء لأنواعها. بنستعمله عشان نفهم ليش النموذج بيغلط ونحسّن الأداء
Tiered Language Models (TLM)
الـTiered Language Models (TLM) يعني نماذج لغة متدرجة، فيها طبقات أو مستويات مختلفة بتشتغل مع بعضها لتوفير دقة أعلى وكفاءة أقل، بنستعملها لتقليل تكلفة التشغيل.
timestep distillation
Timestep distillation يعني تقليل عدد الخطوات الزمنية أثناء تدريب نموذج أو توليد محتوى، عشان يكون أسرع وأقل استهلاك للموارد، بنستعمله عشان نحسن الكفاءة
Tiny Aya L2-Thinker
Tiny Aya L2-Thinker نموذج صغير، بدنا نستخدمه لتطبيقات خفيفة وبذكاء شبه البشر.
TIPS
TIPS هو نموذج بيستخدم تقنيات تحسين السرعة والفعالية في توليد النصوص أو الصور، مع تركيز على تقليل استهلاك الذاكرة. بنسمع عنه لأنه بيساعدنا نشتغل بسرعة أكبر على الأجهزة المحدودة.
Tiramisu
Tiramisu نموذج لتجزئة الصور، بيقسم الصورة لأجزاء دقيقة، بنستعمله بالمجالات اللي بدنا نعرف كل عنصر بصورة منفصلة
TITO
اختصار لـ "Train‑In‑The‑Open", يعني تدريب النموذج على بيانات مفتوحة ومستمرة، بنستخدمه لتقليل التحيز وزيادة التعميم
token bottleneck
إشي زي الاختناق في الزحمة، يعني النموذج تبعك عنده حد أقصى للرموز (tokens) اللي يقدر يتعامل معها في مرة واحدة، وهذا بيحدّ من كم معلومات يقدر يعالج.
token compression
يعني بنضغط ونقلل عدد القطع اللي النموذج لازم يشتغل عليها عشان يوفر وقت وذاكرة، وبنسمع عنه لأن الصور والفيديو بتولّد tokens كتير جداً وبدنا نخفف الحمل على النموذج بدون ما نخسر الدقة.
token cost
token cost هو عدد التوكنات اللي بنصرفها على كل طلب للـLLM، بنقيس فيها تكلفة الاستعمال عشان نعرف قديش بنصرف.
Token F1
Token F1 مقياس بيقيس دقة النموذج على مستوى الكلمات أو الرموز، بنستعمله عشان نعرف إذا النموذج يطلع نتائج دقيقة ولا لأ
Token Optimal Preservation Sets
مجموعة الـ tokens اللي بنحافظ عليها بأفضل شكل خلال التدريب أو الاستنتاج، عشان ما نضيع معلومات مهمّة من النص
token pruning
token pruning يعني حذف أو تقليل عدد الـ tokens اللي بنستخدمها خلال معالجة النص، عشان نخفّف الحمل ونعجّل العملية وإحنا بنستفيد منه لتقليل التكلفة
token-level clipping
الـ token-level clipping هو تقنية بنقصر فيها قيمة التدرّج لكل توكن لو زادت عن حد معين، عشان ما يصير تحديثات غير مستقرة. بنسمع عنها لأنها بتحافظ على استقرار التدريب.
token-level correction
هالمفهوم يعني تصحيح الأخطاء على مستوى كل توكن، يعني كل كلمة أو جزء من الكلمة بنصلحه، عشان النموذج يطلع نصّ أدق.
token-level OPD
token-level OPD هو تحليل دقيق لكل كلمة أو رمز (token) داخل النص لتحديد تأثيره على القرار. بنستعمله لنفهم تفاصيل سلوك النموذج على مستوى الكلمات، وعلشان نحسن الدقة.
token-level reward
مكافأة أو قيمة بتنُعطى لكل توكن (كلمة أو جزء) خلال تدريب النموذج، بنستعملها لتوجيه النموذج ينتج نصوص أحسن، ومنشان نحسّن جودة المخرجات
token-level routing
يعني إنه النموذج بيقرر كل توكن وين يروح على أي فرع من الشبكة، بهالطريقة بنقدر نخصص الإشي المناسب لكل كلمة ونعرف ليه بنسمع هالمصطلح عشان بنحسّن الكفاءة
token-level supervision
تدريب النموذج على كل كلمة أو توكن لحالها، مش على جمل كاملة، عشان يضبط التوقعات بدقة أعلى
Tokens Per Forward pass
هالقياس بيقيس عدد الـ tokens اللي النموذج بيعالجها بمرّة forward، يعني بنقيس كفاءة السرعة، بنستعمله لنقارن بين موديلات مختلفة
tool-augmented
نظام بيستفيد من أدوات خارجية، يعني النموذج مش لحاله بل بيستدعي برامج أو APIs، عشان يضيف قدرة ما عنده
tool-calling
هي قدرة الـ AI إنه يستدعي أدوات برّة، زي API أو برنامج، عشان ينجز إشي ما يقدر يسويه لحاله.
tool-calling agents
هي وكلاء ذكاء اصطناعي مش بس بيجاوبوا على أسئلة، بل بيقدروا يستخدموا أدوات خارجية زي البحث على النت أو تشغيل كود أو قراءة ملفات عشان يكملوا المهمة. بنسمع عنها كتير لأنها بتخلي الذكاء الاصطناعي أكثر فايدة في الحياة العملية.
Tool-DAPO
Tool-DAPO هو نموذج بيستعمل أدوات خارجية لتوسيع قدراته، بدنا نستخدمه عشان يقدر ينفذ أوامر معقدة مش ممكن يعملها لحاله.
tool-use
يعني إنك تعطي الـ AI أدوات يستخدمها بنفسه، زي إنه يبحث على النت أو يحسب أرقام أو يشوف ملفات، مش بس يجاوب من ذاكرته. بنسمع عنه كتير لأنه بيخلي النماذج أكثر فايدة في الواقع.
tool-use benchmark
tool-use benchmark هو معيار بنقيس فيه قدرة النموذج يستخدم أدوات أو برامج خارجية، بدنا نعرف إذا الـ AI بيقدر يتعامل مع بيئات واقعية
Tools
Tools بالمفهوم الذكي يعني مجموعة من الأدوات أو الAPIs اللي بنقدر نستدعيها من داخل نموذج الذكاء الاصطناعي، بنستعملها لتوسيع قدرات الموديل عشان يقدر ينفّذ مهام واقعية.
Top-5 evidence recall
Top-5 evidence recall هو مقياس بيقيس إذا النموذج قدر يرجّع أهم خمس أدلة صحيحة من مجموعة، بنستعمله لتقييم الدقة
TOP-D
TOP-D طريقة أو نموذج لتصنيف أو ترتيب البيانات حسب درجة الأهمية، بنستعمله لتحديد أعلى أولويات بين الإشارات أو الخيارات. بدنا نعرف إشي أهم بسرعة.
Top-K prompting
Top-K prompting هو طريقة بنختار فيها أعلى K احتمالات من الموديل عشان نوجه الجواب، بتساعدنا نحصل على ردود أدق.
Top-p routing
طريقة لتحديد أي كلمة أو خيار يطلع من النموذج بناءً على مجموع احتمالات أعلى من قيمة p، بنستعملها عشان نتحكم بالنتائج ونقلل العشوائية
Topological Attribution Distance
Topological Attribution Distance هو مقياس بيقيس قُرب أو بُعد التفسيرات بين نموذجين من ناحية التركيب العلوي
topology
topology بالمفهوم هاد بتعني بنية أو ترتيب العناصر في شبكة أو مجسم، احنا بنهتم فيها عشان نفهم العلاقات بين النقاط.
TotalSegmentator
TotalSegmentator نموذج لتقسيم الأعضاء والأنسجة من صور الأشعة، بنستعمله عشان نحصل على تقسيم شامل ودقيق لكل الأجزاء.
TPC-H
TPC-H هو معيار اختبار (benchmark) لقواعد البيانات بيقيس الأداء تحت حمل استعلامات تجارية، بنستعمله عشان نقارن السرعة والفعالية
TPDSL
مفهوم بيستغل توقعات زمنية لتدريب النماذج، بيساعدنا نطلع نتائج أدق على سلاسل زمنية
TPOT
TPOT هو metric بيقيس أداء الموديلات، بنستعمله عشان نقارن بين نماذج مختلفة، وإحنا بنحب نستخدمه لأنه بيوفر علينا وقت الاختبار.
TPR@1%FPR
TPR@1%FPR هو مقياس للـ True Positive Rate لما يكون معدل الـ False Positive 1%، يعني بنقيس قدّيش النموذج بيصحّح الصح مع أخطاء قليلة، بنستعمله لتقييم الأداء
TRACE
TRACE هو إطار عمل أو طريقة بنستخدمها لتتبع وتفسير سلوك النموذج خطوة بخطوة، عشان نفهم ليش بيطلع نتيجة معينة.
trace distillation
الـ trace distillation هو إنك مش بس تعلّم النموذج الصغير الإجابة النهائية، بتعلّمه كمان 'طريقة التفكير' خطوة خطوة من النموذج الكبير، وبنسمع عنه لأنه بيحسّن قدرة النماذج الصغيرة على الاستنتاج بشكل واضح.
Trace Integrity
الـ Trace Integrity يعني إنه السجل أو الـ trace للبيانات يظل سليم ومطابق، يعني ما فيه تعديل أو فقدان، بدنا نضمن هالشي عشان نقدر نتحقق من صحة النماذج والقرارات
Trace2Env
موديل بيربط تتبع الأفعال داخل بيئة افتراضية بالنتائج، يعني بيساعدنا نفهم كيف تصرفات النموذج بتأثر على البيئة، بنسمع عنه عشان بيدعم التعلم من التجربة بالروبوتات والمحاكاة
Tracer
نموذج اسمه Tracer بيستهدف تتبع أو استخراج مسارات أو سلاسل أحداث معينة من النص، بنستخدمه لحتى نفهم تسلسل الأحداث بدقة.
TrackML
هو داتاسيت تحدٍّ علمي من مجال فيزياء الجسيمات، بيحتوي على مسارات جسيمات داخل كاشفات ضخمة زي اللي في CERN. بنسمع عنه لأن الذكاء الاصطناعي صار يساعد العلماء يحلّوا مشاكل الفيزياء الصعبة.
trajectory balance
يعني بنوازن بين المسار اللي النموذج بيتبعه والنتايج المتوقعة، بنستعمله عشان النموذج ما يضلّق بطريق واحد بس وبيحسّن التعلم المتسلسل
trajectory dataset
Trajectory dataset هو مجموعة بيانات بتحتوي على مسارات حركة أشياء أو روبوتات، بنستخدمه عشان ندرب نماذج تتوقع الحركات الجاية، بنسمعه لأنه أساس لتعليم الروبوتات كيف تتحرك.
trajectory graph
الرسم البياني للـ trajectory graph بيوضح المسارات الممكنة للكيان عبر الزمن، احنا بنستعمله لتتبع وتوقع الحركات.
trajectory inference
الـ trajectory inference هو استنتاج المسار الزمني للبيانات، احنا بنستخدمه لنشوف كيف الأشياء بتتطور مع الوقت.
Trajectory-Augmented Policy Optimization (TAPO)
يعني طريقة تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي تاخد بعين الاعتبار مسار الخطوات اللي بيعملها، بنستعملها عشان نحسّن الأداء بالمهمات المتتابعة

صفحة ٥٠ من ٥٥ · ٣٢٦٩ مصطلح