📘 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 ←
ViQ
ViQ هو موديل بيشتغل على تحسين جودة الفهم البصري، بيستغل تقنيات الـ quantization لتقليل حجم الموديل بدون ما يضيع الدقة
ViRL39K
ViRL39K مجموعة بيانات فيها 39 ألف سؤال‑إجابة على صور، مخصصة لتدريب نماذج VQA المتعددة الوسائط، بنستعملها عشان نقيم قدرة الموديلات على الفهم البصري واللغوي.
Virtual Head Attention
Virtual Head Attention هو مفهوم (concept) بيضيف رؤوس انتباه افتراضية داخل الشبكات العصبية لتقوية تمثيل السياق، بنسمع عنه لأنه بيحسّن قدرة النموذج على التركيز على معلومات مهمة.
visibility pruning
تقنية بتشيل الروابط أو النود اللي ما بتظهر بوضوح خلال التدريب لتقليل حجم النموذج، بدنا نستخدمها عشان نسارع التدريب ونقلل استهلاك الذاكرة.
Vision Language Model
Vision Language Model نموذج يدمج الفهم البصري مع النص، بنسمعه عشان بيفهم الصور والكلام سوا.
vision transformer
Vision Transformer هو نموذج للصور بيشتغل مثل الـ Transformer بالنص، بيقسم الصورة لباتشات (patches) وبيتعلم العلاقات بينهم لتصنيف أو استخراج ميزات، عشان يطلع أداء أقوى على مهام الرؤية.
Vision Transformer (ViT)
يعني نموذج بيشتغل على الصور بنفس الطريقة اللي النماذج الكبيرة بتشتغل على الكلام (Transformers). بنسمع عنه كتير لأنه فعّال جداً في مهام الرؤية تبع الحاسوب والذكاء الاصطناعي.
Vision-Guided Interaction
Vision-Guided Interaction يعني التفاعل اللي بيمشي مع الرؤية، يعني النظام بيستعمل الصورة أو الفيديو ليحدد شو نعمل. بنسمع عنه عشان بيخلّي الذكاء الاصطناعي أذكى بالتعامل مع العالم البصري.
vision-language coding agent
وكيل بيفهم الصورة والكلام سوا، يعني يقدر يترجم صورة لكود أو يشرح كود بصورة، بنسمع عنه عشان يخلّي التفاعل بين الرؤية واللغة أسهل.
vision-language model (VLM) مقالة كاملة ←
نموذج ذكي يفهم الصور والنصوص مع بعضهم، يعني بيقدر يشوف صورة ويقرأ نص ويربط بينهم ويعطيك إجابة ذكية عن الاتنين.
Vision-Language Models
Vision Language Models هي نماذج بتدمج الرؤية واللغة، يعني بتفهم الصور وتولّد كلام عنها، بنستعملها عشان التطبيقات اللي فيها صور ونصوص.
vision-language models (VLMs)
يعني نماذج ذكية قادرة تفهم الصور والنصوص معاً في نفس الوقت. بنستخدمها عشان نسأل النموذج عن شو موجود في الصورة أو نعطيه صورة ونص مع بعض.
Vision-Language-Action
مفهوم بدمج الرؤية، اللغة، والقيام بأفعال، يعني النظام يقدر يشوف، يحكي، ويتصرف بناءً على الفهم، مش بس يكتب
vision-language-action agents
هنيكوا نظام بيقدر يشوف، يقرأ، ويتصرف بنفس الوقت، بنستعمله عشان الروبوتات تفهم المشهد وتنفّذ أوامرنا، مش بس تتصرف عشوائي.
vision-language-action model
Vision-language-action model هو نموذج بيقدر يدمج الصورة والكلام ويعمل فعل بناءً على الفهم، احنا بنستعمله عشان الروبوتات تشوف وتتكلم وتتحرك.
Vision-RL2
نموذج بيجمع بين الرؤية والتعلم المعزز (RL) بالنسخة الثانية، بنستعمله لتوليد سياسات بصرية معقدة، عشان نحل مشاكل الروبوتات
VisionWeave
VisionWeave نموذج بيربط بين النصوص والصور بطريقة ذكية، بيفهم السياق البصري وبيولد محتوى متكامل؛ بنسمعه عشان بيساعدنا ندمج الرؤية مع الكلام بسهولة.
VisSlideBench
benchmark بيقيس قدرة الموديلات على تحليل وفهم الشرائح البصرية (visual slides). بنستعمله لتقييم الموديلات بالمجال التعليمي والعروض.
Visual CoT
Visual CoT يعني Chain‑of‑Thought بصري، بنستخدمه لتوليد خطوات تفكير مرئية لحل المشكلات.
visual grounding
ربط الكلمات والمصطلحات بالأشياء الفعليّة في الصور، يعني النموذج بيقول 'الجسم الأزرق هاد هو الكرسي'. بنسمع عنها عشان بتساعد النموذج يفهم إشي فعلاً وين موجود في الصورة.
visual hallucination
هادا يا جماعة لما الموديل تبعنا بتخيل أو بيشوف إشي مش موجود أصلاً في الصورة أو في البيانات اللي إحنا عطيناه إياها. زي لما بيوصف إشي غلط في الصورة، إشي بدنا ننتبه إله كتير عشان تكون النتايج موثوقة.
visual pretraining
التدريب المسبق على الصور بيساعد النموذج يتعلم ميزات بصرية أساسية قبل ما يشتغل على مهمة معينة
visual question answering (VQA)
تقنية بتسمح للنموذج يقرأ صورة ويرد على أسئلة حولها، زي ما تقول 'كم شخص في الصورة؟' والبرنامج يجاوب. بنسمع عنها عشان بتفتح أفاق للتطبيقات اللي تساعد الناس العمياء والمكفوفين.
visual reconstruction
visual reconstruction يعني إنه النموذج يحاول يعيد بناء صورة من معلومات ناقصة أو من تمثيل داخلي، بنسمع عنه عشان هو أساس لتقنيات تحسين الجودة وتوليد الصور.
visual token compression
visual token compression تقنية بضغط الرموز البصرية لتقليل حجم البيانات، عشان نقلل الحمل على الذاكرة.
visual token pruning
عملية تقليل عدد الـ visual tokens اللي بنستعملها بالموديل، بنشيل الـ tokens اللي ما إلها فائدة عشان النموذج يشتغل أسرع
visual transition reasoning
visual transition reasoning يعني قدرة الموديل يفسّر التغيّر بين صور متتابعة، يعني يقدر يفهم كيف الصورة بتتحول لإخرى، بنسمع عنه عشان بدنا تطبيقات بالفيديو أو الروبوتات.
visual understanding
الفهم البصري يعني قدرة النموذج يفسّر الصور ويستخرج منها معلومات، يعني يقدر يشوف إشي ويعطي معنى له.
Visually Grounded Evidence Graph
Visually Grounded Evidence Graph هو رسم بياني بيربط الأدلة النصية مع عناصر بصرية، بنستعمله عشان نوضح كيف الصورة بتدعم الفكرة أو الجواب.
visually grounded thinking
يعني لما النموذج بيفكر بمسألة وبيستند على إشي بشوفه بالصورة مش بس على الكلام، وبنسمع عنه لأنه بيخلي الـ VLMs أذكى وأدق لما بتحل مسائل تحتاج فهم بصري حقيقي.
visuo-tactile pre-training
visuo-tactile pre-training تدريب مسبق بدمج المعلومات البصرية واللمسية، بنستفيد منه لنحسن قدرة الروبوتات على الفهم والتفاعل مع البيئة
ViT
ViT هو نموذج Vision Transformer، يعني بيشتغل على الصور بطريقة الـ Transformers اللي بنستعملها بالنص، بنسمعه عشان يقدر يطلع ميزات من الصور بسرعة
VITA
VITA نموذج بيركّز على دمج النصوص والصور لتوليد تمثيلات مشتركة، بنستفيد منه لتطبيقات الفهم المتعدد الوسائط
VLA policies
VLA policies هي سياسات الـ Vision‑Language Alignment داخل الـ models، بنستعملها عشان نضمن إن الفهم البصري والكلامي يتطابقوا مع بعض، وبهالطريقة النموذج بيقدر يجاوب على أسئلة بصور بدقة.
VLAct
VLAct هو نموذج بيركّز على التعلم الفعّال للأنشطة البصرية، بدنا نفهم إشي بصري بسرعة ونستخرج مميزات من الصور أو الفيديوهات.
vLLM
هو مكتبة بتشتغل على تسريع النماذج اللغوية الكبيرة وتخليها تجاوب أسرع كتير. بنسمع عنها عشان الناس بدهم نماذج سريعة وفعّالة، و vLLM بتحل المشكلة هاي بتقنيات ذكية في إدارة الذاكرة.
VLM-based Rejection Score
الـ VLM-based Rejection Score هي مقياس بيقول لك إذا النموذج (اللي بيفهم صور ونصوص) بيرفض الإجابة على سؤال معين أم لا. احنا بنستخدمها عشان نعرف متى النموذج مش واثق من جوابه وبدنا نتجاهل إجابته.
VLMs
هاي نماذج بتفهم الصور والنصوص مع بعض يعني بتقدر تحكيلها 'شو في بالصورة هاي؟' وتجاوبك، وبنسمع عنها لأنها صارت أساس كتير تطبيقات ذكاء اصطناعي بتجمع بين الرؤية واللغة.
Voice Agent
Voice Agent هو وكيل صوتي بيقدر يتفاعل معنا بالحكي، احنا بنستعمله لتطبيقات المساعدين الصوتيين وتسهيل التواصل.
VoiceMem
VoiceMem هو نموذج بيخزن وبيسترجع أصوات المستخدمين، بنستعمله لعمل تجارب صوتية شخصية.
VoLN-MLLM
موديل (model) كبير متعدد الوسائط بيفهم الفيديو والكلام مع بعض، بنستعمله لتوجيه الطيارات بدون طيار حسب الأوامر.
VoLN-UAV
مجموعة بيانات (dataset) فيها فيديوهات طيارات بدون طيار (UAV) مع أوامر كلامية، بنستعملها عشان ندرب نماذج الفهم والتوجيه.
voxel space
الـ Voxel هو زي الـ Pixel بس في التلاتة أبعاد، يعني مكعبات صغيرة بتملوا الفضا التلاتي الأبعاد عشان نمثل أجسام أو بيئات. بنسمع عنه في الألعاب والطب وتطبيقات الـ 3D reconstruction لأنه طريقة بسيطة وفعّالة نحفظ فيها معلومات الفضا.
VQ tokenizer
VQ tokenizer هو مكوّن بيحوّل الإشارات إلى رموز باستخدام تشفير كمي، بنستعمله لتقليل حجم البيانات وتحسين الكفاءة.
VQA
اختصار Visual Question Answering، يعني بتعطي الموديل صورة وبتسأله سؤال عنها وهو بيجاوب. إشي زي 'شو في الصورة دي؟' والنظام يفهم ويرد، وبنسمع عنه كتير في تطبيقات مساعدة ذوي الاحتياجات الخاصة والبحث العلمي.
VR-GRPO
VR-GRPO هو model متخصص بالتحليل البصري، بيشتغل على ربط الصور بالنصوص، بنسمعه عشان بدنا نمكن الحواسيب من الفهم البصري المتقدم.
VR-X
VR-X هو dataset بيجمع صور وأسئلة بصرية لتدريب نماذج الفهم البصري، بنستعمله عشان نقيم قدرة الموديلات على reasoning بصري.
VRRL
هالموديل هو نموذج بيشتغل على التعلم من تجارب واقعية بواقع افتراضي، عشان يقدر يتعامل مع مواقف معقدة.
VRS
VRS مجموعة بيانات (dataset) بتحتوي على سجلات صوتية أو مرئية، بنستخدمها لتدريب الأنظمة على التعرف على الأنماط وتحسين الأداء.
VSI-Bench
VSI-Bench هو مجموعة اختبارات (benchmark) لتقييم أداء الأنظمة في الفهم البصري-صوتي، بنستعمله عشان نقارن بين النماذج ونشوف أيهم أقوى.
VSIBench
VSIBench مجموعة بيانات بنستعملها لتقييم نماذج الفهم البصري‑النصي، فيها صور وأسئلة عشان نختبر قدرة الموديلات على ربط الصورة بالنص.
VVenC
VVenC هو نموذج ضغط فيديو بيستغل الذكاء الاصطناعي لتقليل حجم الفيديو بدون ما يضيع الجودة كتير.
w2v-BERT
هيدا النموذج بيخلط word2vec مع BERT لتوليد تمثيلات كلمات أقوى، بنستعمله عشان نفهم النصوص بشكل أعمق.
Walsh-Hadamard rotation
هي تقنية رياضية بتدوّر البيانات بطريقة ذكية قبل ما نضغطها، شي زي ما تعيد ترتيب الأشياء بشكل أفضل عشان الضغط. بنستخدمها في 4-bit quantization عشان تحافظ على دقة النموذج وما تخسري معلومات مهمة.
WAM
WAM يعني Weighted Attention Mechanism، طريقة بتوزّع الانتباه على أجزاء النص بحسب أهميتها.
Wan 2.2
هاي نسخة من نموذج ذكاء اصطناعي معين اللي بنستخدموها في تطبيقات معينة - كل ما يطلعوا نسخة جديدة يحسنوا الأداء والسرعة. بنسمع عنها لأن التطويرات المستمرة بتخليك تحصل على أفضل النتائج.
Wan-CoF
Wan-CoF هو نموذج بيجمع بين الشبكات الواسعة وتعلم الفروق لتوليد محتوى عالي الدقة، بنستعمله لتصميم صور أو فيديوهات بتفاصيل دقيقة.
Wan2.2
Wan2.2 هو نموذج متطور لتصنيف أو توقع بيانات معينة، بنستفيد منه عشان نحسن النتائج مقارنة بالإصدارات القديمة.
Wanda
Wanda هو خوارزمية لتقليل وزن النماذج (weight averaging) عشان النموذج يصير أخفّ وأسرع، احنا بنحبّها عشان بدنا نشتغل على أجهزة محدودة الموارد.
Wang-Landau Molecular Dynamics
Wang-Landau Molecular Dynamics طريقة بدمج محاكاة الجزيئات مع خوارزمية Wang-Landau لتوزيع الطاقة. بنستعملها عشان نقدر ندرس الأنظمة اللي فيها طاقة معقدة.

صفحة ٦٦ من ٦٨ · ٤٠٣٩ مصطلح