📘 شو يعني؟

مصطلحات الذكاء الاصطناعي بالعربي

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

كل المصطلحات — الجوهرية والأساسية أول، وبعدها البحثية.

📚 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 ←
SRPO
SRPO نموذج بيستخدم خوارزميات تحسين لتوليد سياسات روبوتية، بدنا نحسن أداء الروبوتات في مهمات معقدة
ST-Evidence
مجموعة بيانات اسمها ST-Evidence، فيها أمثلة على الأدلة الزمنية، بنستعملها لتدريب واختبار نماذج تفهم العلاقات الزمنية.
Stable LatentMoE
Stable LatentMoE هو نموذج ذكي بيستعمل مجموعة من الخبراء داخل مساحة مخفية ثابتة، يعني بيختار الخبرة الأنسب لكل إشي. بنسمعه لأنه بساعدنا نحل مشاكل كبيرة بأداء مستقر.
STAMP
STAMP هو نموذج بيستخدم تقنية الـSelf‑Supervised Temporal Attention لتتبع وتوليد تسلسلات زمنية، بنستعمله لتطبيقات الفيديو والفهم الزمني، وبدنا نعرفه لأنه بيحسّن الفهم المتسلسل للبيانات
STAMPlus
STAMPlus هو نموذج بيستخدم تعلم عميق لتوليد تمثيلات زمنية للفيديو، احنا بنستعمله عشان نقدر نتتبع الحركة بدقة أعلى.
StarCoder2-3B
موديل مفتوح المصدر لتوليد الكود، حجمه 3 مليار بارامتر، بنستعمله عشان يكتب كود أو يكمل أجزاء مفقودة من البرامج
StartupBench
هاد عبارة عن مجموعة بيانات (dataset) فيها معلومات كتير عن الشركات الناشئة (startups). بيستخدموها عشان يحللوا أداء الشركات، يتنبأوا بنجاحها أو فشلها، ويطوروا نماذج ذكاء اصطناعي بتفهم عالم الستارت أبس.
StarVLA-QwenPI
StarVLA-QwenPI نموذج لغة متقدم لتوليد نصوص تقنية، بدنا نستفيد منه عشان يجاوب على أسئلة معقدة.
state coverage
state coverage يعني مدى تغطية جميع الحالات أو الحالات الممكنة في نموذج أو اختبار، مهم عشان نتأكد إن النموذج ما يفوت شي.
state preservation
state preservation يعني إننا بنحافظ على حالة البيئة أو النموذج بين الخطوات، مش بنخليها تروح.
state tracking
state tracking يعني متابعة حالة المتغيّرات أو النظام عبر الوقت، بدنا نعرف شو يصير لتصحيح الأخطاء.
state-space
state-space هو مفهوم بيمثل كل الحالات الممكنة للنظام كنقاط بفضاء، احنا بنستعمله لنفهم سلوك النماذج المتسلسلة أو الديناميكية
StateM
StateM هو نموذج أو طريقة لتتبع حالة النظام خلال التدريب أو التنفيذ، بنستعمله عشان نقدر نرجع للخطوات السابقة إذا صار إشي غلط.
static analyzer
static analyzer أداة بتحلل الكود بدون ما تشغّله، بتكشف أخطاء أو ثغرات قبل ما يروح للانتاج، بدنا نستخدمها عشان نضمن جودة وأمان البرنامج.
static-analysis feedback loop
static-analysis feedback loop يعني دورة ملاحظات بتحليل الكود بدون تشغيله، بنرجع نعدل الكود بناءً على التحذيرات والنتايج، وهاد بساعدنا نرفع جودة البرمجيات.
StatLoRA
StatLoRA نموذج خفيف بيستغل تقنية LoRA لتعديل وزن النموذج بدون ما نعيد تدريب كامل، بنستعمله عشان بدنا نسرّع عملية الفاين‑تونيغ
StealthBench
StealthBench هو منصة بتقيس أداء نماذج الذكاء الاصطناعي بهدوء، احنا بنستعمله عشان نشوف قدّيش النموذج سريع وفعّال من غير ما يبين.
steering agent
الـsteering agent هو موديل بيساعد يوجّه سلوك الموديل الأساسي، بنستعمله لنحكم على ردود الموديل ونخليه يلتزم بالمطلوب
steering vectors
steering vectors متجهات بنوجه بيها سلوك النموذج، يعني بنقدر نتحكم بأي إشي بدنا يطلع من النموذج.
step-distillation
step-distillation هو أسلوب لتقليل حجم النموذج خطوة خطوة، بنقلّص التعقيد عشان يسرّع التدريب.
StepGen
StepGen هو مفهوم بيولد خطوات أو إجراءات متسلسلة لحل مشكلة، بنستعمله لتقسيم المهام الكبيرة لخطوات أصغر وأسهل للفهم
StepGuard
StepGuard هو نموذج بيضيف طبقة مراقبة على كل خطوة من خطوات النموذج، عشان يضمن إنه المخرجات ما تتجاوز حدود معينة وتكون آمنة
STEPQuant
STEPQuant هو نموذج بنستعمله عشان نقّلّل حجم الأوزان للـ neural network، يعني بنحوّل الدقة من FP32 لـ INT8 عشان يسرّع التدريب وال inference، احنا بنحب هالإشي لأنه بيقلل استهلاك الذاكرة
StereoBind
StereoBind هو نموذج (model) بيشتغل على ربط أو تجميع معلومات من صور ستيريو، يعني بيحلل العمق والبعد لتحديد الأشياء بدقة، بنستعمله بمجال الروبوتات والرؤية الحاسوبية.
StereoWorld-29K
StereoWorld-29K هو مجموعة بيانات (dataset) فيها 29 ألف صورة ستيريو مع تسميات، بنستخدمه لتدريب واختبار نماذج زي StereoBind، مشان نحسن الفهم العميق للمناظر ثلاثية الأبعاد.
StereoWorldBench
Benchmark بيقيس أداء الموديلات على مشاهد ستيريو، بنستعمله لنعرف أي نموذج بيفهم الفروق بين العينين
STFT
STFT (Short‑Time Fourier Transform) يعني تحويل فورييه على فترات زمنية قصيرة، بنقسم الإشارة لإشارات أصغر ونطبق عليها فورييه. بنستعمله عشان نعرف كيف بتتغيّر الترددات مع الوقت، مثلاً بنحلل صوت أو إشارة موسيقية، وبدنا نعرف تفاصيلها اللحظية.
STGR-v2-CoT135K
STGR-v2-CoT135K هو dataset كبير فيه أسئلة وإجابات مع تفكير خطوة بخطوة، بنستعمله لتدريب النماذج على التفكير المتسلسل وتحسين الفهم العميق.
STM
الذاكرة قصيرة المدى، بتخزن معلومات لفترة قصيرة، بتساعد النموذج يركز على النص الحالي مش كل شي
stochastic depth
stochastic depth هو فكرة بنختار فيها عشوائيًا إذا بنمرر طبقة معينة أو لا خلال كل خطوة تدريب، هالشي بيقلل التعقيد وبيخلي التدريب أسرع.
Stochastic Reflective Memory Ascent (SRMA)
Stochastic Reflective Memory Ascent (SRMA) نموذج بيستخدم عشوائية وذاكرة عاكسة ليصعد بحلول أكتر استقرار. احنا بنسمع عنه لأنه بيحاول يحسن طريقة التعلم بالمقارنة مع النماذج التقليدية.
stochastic rounding
بدل ما نقرّب الأرقام بطريقة ثابتة، بنعمل تقريب عشوائي بيعطي نتايج أدق على المدى الطويل. مهم جداً لما بنشتغل على نماذج كبيرة عشان نوفّر في الحسابات من غير ما نخسر دقة.
stop-gradient
Stop-gradient هو عملية بنوقف فيها انتقال التدرّج للطبقة الخلفية، مش بنخلي الأخطاء توصل لها عشان نثبت جزء من النموذج.
STRACE
إطار عمل لتتبع وتفسير سلوك النماذج، بيساعدنا نفهم ليه النموذج قرر شي معين
StratCBT
مجموعة بيانات مبنية على CBT مع طبقات stratified، بنستعملها لتدريب واختبار نماذج الفهم العميق، عشان نحصل على تقييم موثوق
streaming inference
يعني النموذج بيطلع النتيجة شوي شوي وأنت لسّا بتحكيله، مش بينتظر تخلص ويطلع الجواب دفعة وحدة، وبنسمع عنه لأنه بيخلي التجربة أسرع وأحسن للمستخدم زي ما بنشوف في ChatGPT لما الكلام بيجي حرف حرف.
StreamingBench
StreamingBench هو مجموعة بيانات بنستعملها لتقييم نماذج التعلم المستمر، يعني بنشوف كيف النموذج بيتعامل مع تدفق بيانات جديد طول الوقت. بنسمع عنها لأنه مهم نعرف إذا النموذج بيفضل يتعلم من غير ما ينسى اللي تعلّمه قبل.
StreamPI
StreamPI نموذج بيشتغل على تدفق البيانات (streaming) ليعطي استجابات فورية، بدنا نستخدمه بالتطبيقات اللي بتحتاج زمن استجابة سريع.
strict protocol
strict protocol هو مجموعة قواعد صارمة لازم يتبعها النموذج أو النظام، مش عشان نخلط النتائج ونضمن الاستقرار.
strong power
strong power لمجموعة من الرسوم البيانية هو عملية دمج الرسوم مع بعضها بطريقة بتقوي الخصائص، زي زيادة عدد الحواف أو تحسين الاستقلالية. بدنا نعرفها عشان بتساعدنا نفهم كيف نكبر أو نحسّن الشبكات.
structural accuracy
structural accuracy هو مقياس بيوضح قديش النموذج بيحافظ على البنية الأصلية للبيانات، بنقيسه عشان نتأكد إنه النتائج مش مشوهة.
structural bottleneck
مشكلة بتصير في النموذج حين بتكون بعض أجزاء المعمارية ضيقة أو ضعيفة، فبتحد من قدرة كل شيء يشتغل بكفاءة عالية وتبطّئ الأداء الكلي.
structural causal model (SCM)
structural causal model (SCM) هو إطار بيفسر العلاقات السببية بين المتغيّرات، بنستعمله لنفهم إشي بيأثر على شي تاني بطريقة علمية.
structural causal models
نماذج بتحلل العلاقات السببية بين المتغيرات، مش بس الارتباط، بنسمع عنها عشان نقدر نحدد شو السبب الحقيقي ونتفادى الأخطاء
Structured Dynamics Model (SDM)
SDM هو نموذج بيحكي كيف الأشياء بتتحرك وتتفاعل ضمن بيئة منظمة، بنستعمله لتوقع الحركات وتخطيط الروبوتات.
Structured Evidence Ledger
Structured Evidence Ledger مفهوم لتسجيل الأدلة بطريقة منظمة ومترابطة، بنستعمله عشان نضمن الشفافية والاعتماد على البيانات
structured memory bank
الـstructured memory bank مخزن منظم للذكريات، بيرتب البيانات بطريقة واضحة عشان الـAI يلاقيها بسرعة
Structured Non-myopic Credit
Structured Non-myopic Credit مفهوم بيعطي تقدير عادل للمساهمة الطويلة الأمد لكل جزء من النموذج، مش بس للنتيجة الفورية، عشان بنقدر نطوّر النماذج بطريقة مستدامة.
structured reasoning
structured reasoning يعني التفكير بطريقة منظمة، خطوة بخطوة، مش بس تخمين عشوائي، بنشوفه عشان AI يقدر يحل مشاكل معقّدة ويعطي إجابات منطقية.
structured skill composition
الـstructured skill composition يعني إنه بنجمع مهارات بسيطة بطريقة منظمة لتكوين مهارة أكبر، مش بنخلط إشي عشوائي، عشان نقدر نتحكم بالنتائج
Structured Sparse AutoEncoder
موديل يضغط البيانات بطريقة منظمة مع تركيز على القليل من العناصر المهمة، بيساعدنا نطلع تمثيلات نظيفة ومفيدة
Student-Teacher Mismatch
Student-Teacher Mismatch هو لما النموذج الطالب ما بيتطابق مع النموذج المعلم، يعني المعلم بيعطي تعليمات ما بيقدر الطالب يتبعها. بنسمع عنه عشان بنحاول نصلح التدريب ونحسن الأداء.
StudentSim
نموذج بيحاكي سلوك الطالب، بنستعمله لنقيم أنظمة التعليم الذكي ونشوف إشي ممكن يساعدنا نفهمه
StudentSimEval
مفهوم بيقيم أداء StudentSim، بنقيس دقته وملائمته للواقع عشان نعرف إذا بنقدر نعتمد عليه
style bias
تحيّز الأسلوب يعني إنه النموذج بيفضّل أسلوب معين على غيره، مهم نعرفه عشان نتجنّب تحيّز غير مرغوب فيه
style-content separation
فصل أسلوب الشيء (لونه، شكله، طريقة الرسم) عن محتوى الشيء (الفكرة والموضوع الأساسي). بنسمع عنها كتير في الذكاء الاصطناعي الإبداعي عشان بتخليك تعدّلي على الأسلوب وتحافظي على المعنى، أو العكس.
style-reference generation
عملية بتولد صور أو تصاميم جديدة بنفس الأسلوب والمظهر الجميل اللي شفتيه في صورة تانية، يعني نسخ الفنّ بدون ما ننسخ الفكرة الأصلية.
StylisticBias
هاد dataset صُمّم عشان نكشف التحيّز في الأساليب اللي بيتعلمها الموديل، يعني بيوضّح إذا كان الموديل بيفضّل أسلوب أو نمط معيّن بشكل غير عادل — مهم عشان نخلي الـ AI أكثر عدلاً وموضوعية.
subagents
هني وكلاء صغار داخل نظام أكبر، كل واحد منهم بيشتغل على مهمة محددة، وبنستفيد منهم عشان نقسّم الشغل وما يكون كل شي على عاتق وكيل واحد
submodular scheduler
مجدول بيختار المهام بطريقة ذكية عشان ما يكرر الشغل، بيعتمد على خاصية الـ submodular لتقليل الجهد، بنسمع عنه عشان يسرّع التدريب

صفحة ٦٠ من ٦٨ · ٤٠٣٩ مصطلح