قاموس المصطلحات التقنية والمعادلات
مرجعك الشامل لفهم أبرز مفاهيم وهندسة الذكاء الاصطناعي، خوارزميات البرمجة، وهياكل النظم بدقة وأسلوب تحريري متقدم.
تكميم النماذج (Quantization)
عملية تقليل دقة أوزان نموذج الذكاء الاصطناعي (مثل التحويل من FP32 إلى INT8) لتخفيض استهلاك الذاكرة وتسريع التشغيل دون تأثير كبير على الدقة.
التدفق التعزيزي بتعليقات البشر (RLHF)
تقنية تدريب تهدف إلى محاذاة سلوك النماذج اللغوية مع تفضيلات البشر وقيمهم باستخدام التعلم التعزيزي بناءً على التقييم البشري.
تحسين التفضيل المباشر (Direct Preference Optimization)
خوارزمية تبسط عملية محاذاة النماذج اللغوية عبر تحسين تفضيلات النماذج مباشرةً على بيانات المقارنة دون الحاجة لنموذج مكافأة منفصل.
البحث الثنائي (Binary Search)
خوارزمية بحث فعالة تعمل على مصفوفة مرتبة بتقسيم نطاق البحث إلى نصفين في كل خطوة، بتعقيد زمني قدره O(log n).
ذاكرة المستوى الأول (L1 Cache)
أسرع وأصغر ذاكرة تخزين مؤقت مدمجة مباشرة داخل معالج الكمبيوتر (CPU) لتقليل زمن وصول البيانات.
خطاف مرجع الحالة (useRef)
خطاف (Hook) في مكتبة React يتيح الاحتفاظ بقيمة ثابتة طوال دورة حياة المكون دون التسبب في إعادة التصيير (Re-render) عند تحديثها.