أكثر من 185 مصطلحاً في الذكاء الاصطناعي بالعربية

قدرة الحاسوب على محاكاة المهام التي تتطلب ذكاءً بشرياً مثل الفهم والتعلم واتخاذ القرار.

نموذج ذكاء اصطناعي دُرّب على كميات هائلة من النصوص ليفهم اللغة ويولّدها.

النص الذي تكتبه للذكاء الاصطناعي ليفهم ما تريده منه.

فن كتابة برومبت دقيق يعطي نتائج عالية الجودة من النماذج اللغوية.

أصغر وحدة نصية يفهمها النموذج — قد تكون كلمة أو جزءاً من كلمة.

الحد الأقصى من النص الذي يستطيع النموذج تذكّره في محادثة واحدة.

أن يخترع النموذج معلومة غير صحيحة ويعرضها بثقة كأنها حقيقة.

إعادة تدريب نموذج جاهز على بيانات متخصصة ليتفوّق في مهمة معينة.

تقنية تربط النموذج بقاعدة بيانات خارجية ليجيب بناءً على معلومات حديثة ودقيقة.

تمثيل النص أو الصورة كأرقام يفهمها الحاسوب لمقارنة المعاني.

إعداد يتحكم بمدى عشوائية إجابة النموذج. القيم المنخفضة أكثر دقة، والعالية أكثر إبداعاً.

أن يؤدي النموذج مهمة بدون إعطائه أمثلة سابقة عليها.

إعطاء النموذج 2-5 أمثلة في البرومبت ليحاكي النمط.

أسلوب يطلب من النموذج التفكير خطوة بخطوة قبل الإجابة لتحسين الدقة.

نظام AI يستطيع تنفيذ مهام متعددة بشكل ذاتي عبر استخدام أدوات.

معيار مفتوح يربط نماذج AI بمصادر بيانات وأدوات خارجية بأمان.

نموذج يفهم أكثر من نوع مدخلات: نص + صورة + صوت + فيديو.

العملية التي يستخدم فيها النموذج تدريبه السابق لتوليد إجابة جديدة.

مرحلة تعليم النموذج عبر إطعامه ملايين الأمثلة ليتعرّف على الأنماط.

البيانات المنظّمة التي يُدرّب عليها النموذج.

بنية حسابية مستوحاة من دماغ الإنسان، أساس معظم نماذج AI الحديثة.

نوع من الشبكات العصبية أحدث ثورة في فهم اللغة، أساس GPT و BERT.

نوع نماذج توليد الصور مثل Midjourney و Stable Diffusion.

بوابة تسمح للتطبيقات بالتواصل مع نماذج AI برمجياً.

نموذج متاح للجميع لتحميله وتعديله وتشغيله محلياً، مثل Llama و Mistral و Qwen.

ذكاء اصطناعي افتراضي يضاهي أو يتجاوز الذكاء البشري في كل المجالات. لم يتحقق بعد.

ميل النموذج لإعطاء نتائج غير عادلة بسبب تحيّز في بيانات التدريب.

قواعد تمنع النموذج من إنتاج محتوى ضار أو غير قانوني أو خارج نطاق الاستخدام.

بناء تطبيقات عبر وصف الفكرة لـ AI الذي يكتب الكود وينشره.

قاعدة بيانات مصمّمة لتخزين Embeddings والبحث بالمعنى بدل الكلمات.

فرع من الذكاء الاصطناعي تتعلّم فيه البرامج من البيانات بدل أن تُبرمج يدوياً بقواعد ثابتة.

فرع من تعلّم الآلة يستخدم شبكات عصبية متعددة الطبقات لاستخراج أنماط معقّدة.

تدريب النموذج على بيانات مُصنّفة مسبقاً (مدخل ← إجابة صحيحة).

اكتشاف الأنماط في بيانات بدون إجابات صحيحة مرفقة.

تدريب النموذج عبر منحه مكافآت على القرارات الجيدة وعقوبات على السيئة.

تحسين النموذج عبر تفضيلات بشرية: المراجعون يختارون الإجابة الأفضل فيتعلّم منهم.

عائلة نماذج OpenAI اللغوية، أشهرها ChatGPT.

نموذج لغوي من Google صُمّم لفهم اللغة لا توليدها، أساس كثير من تطبيقات البحث.

عائلة النماذج اللغوية الكبيرة من شركة Anthropic.

عائلة نماذج Google متعددة الوسائط، مدمجة في منتجاتها (Gmail, Docs, بحث).

الأرقام داخل الشبكة التي تتعلّم وتتغير أثناء التدريب — حجم النموذج يُقاس بها.

قيمة عددية تحدد قوة الاتصال بين خليتين عصبيتين في الشبكة.

دورة تدريب كاملة على كل بيانات التدريب مرة واحدة.

أن يحفظ النموذج بيانات التدريب بدل أن يتعلّم منها — فيفشل على بيانات جديدة.

أن يكون النموذج بسيطاً جداً فلا يلتقط الأنماط حتى في بيانات التدريب نفسها.

آلية تتيح للنموذج تركيز «انتباهه» على الكلمات المهمة في السياق عند التنبؤ.

أن تحسب كل كلمة في الجملة علاقتها بكل كلمة أخرى في الجملة نفسها.

عملية تحويل النص إلى توكنز يفهمها النموذج.

عدد التوكنز التي يمكن للنموذج معالجتها في طلب واحد (مدخل + مخرج).

تعليمات أساسية تُحدّد شخصية النموذج ودوره قبل أي محادثة مع المستخدم.

تكليف النموذج بدور (خبير تسويق، طبيب، محامٍ) لرفع جودة إجاباته.

قدرة النموذج على طلب تنفيذ دالة برمجية محددة (بحث، حساب، استعلام API) ثم استخدام نتيجتها.

قدرة النموذج على استخدام أدوات خارجية (متصفح، حاسبة، كود) لإنجاز المهام.

إجبار النموذج على الرد بتنسيق محدد (JSON غالباً) ليسهل استخدامه برمجياً.

إعداد يضمن أن إجابة النموذج ستكون JSON صالحاً 100%.

إرسال إجابة النموذج توكن بتوكن فور توليدها بدل انتظار الإجابة كاملة.

الوقت بين إرسال الطلب وتلقّي أول توكن من الإجابة.

عدد التوكنز التي يستطيع النظام معالجتها في الثانية.

السعر الذي يدفعه التطبيق لكل ألف توكن مدخلة أو مخرجة.

إعادة استخدام معالجة سياق طويل عبر طلبات متعددة لتوفير التكلفة والزمن.

هجوم يحقن فيه المهاجم تعليمات خبيثة عبر مدخلات يقرأها النموذج (نص، مستند، صفحة ويب).

محاولة خداع النموذج لتجاوز قواعد السلامة المفروضة عليه.

ضمان أن أهداف النموذج وسلوكه متوافقة مع قيم البشر ومصالحهم.

فريق متخصص يحاول كسر النموذج وإجباره على إنتاج مخرجات ضارة لاكتشاف الثغرات.

أنظمة تفحص مدخلات ومخرجات النموذج لرصد المحتوى الضار وحجبه.

توليد صور من وصف نصي باستخدام نماذج مثل Midjourney و DALL-E و Flux.

تحويل النص المكتوب إلى صوت بشري طبيعي بأصوات وتعابير مختلفة.

تفريغ الكلام المنطوق إلى نص مكتوب بدقة عالية.

تمكين الحاسوب من «رؤية» وفهم الصور والفيديو.

استخراج نص قابل للتعديل من صور المستندات والكتب والفواتير.

فرع من AI يهتم بفهم اللغة البشرية ومعالجتها.

البحث بالمعنى لا بالكلمات: يفهم نيّتك ويعيد النتائج المرتبطة فعلاً.

مستودع منظّم للمستندات يستخدمه النموذج كمصدر موثوق للإجابات.

تقسيم المستندات الطويلة إلى قطع صغيرة قبل تخزينها كـ Embeddings.

ربط أدوات وتطبيقات في تدفقات تعمل تلقائياً بقرارات مدعومة بـ AI.

منصة أتمتة مفتوحة المصدر تُتيح بناء تدفقات عمل مدعومة بـ AI بدون كود.

مكتبة برمجية شائعة لبناء تطبيقات LLM متقدمة (وكلاء، RAG، تدفقات).

مساعد AI مدمج في بيئة العمل يقترح ويُكمل المهام لحظياً (الأشهر: GitHub Copilot).

برنامج محادثة آلي يجيب المستخدمين عبر نصوص أو صوت.

تدريب نموذج صغير على تقليد سلوك نموذج كبير للحصول على أداء قريب بتكلفة أقل.

تنفيذ المهام المتكررة آلياً عبر سير عمل مبرمج بدل التشغيل اليدوي.

سلسلة منظّمة من الخطوات (محفّزات وإجراءات) لتنفيذ مهمة محددة من البداية للنهاية.

الحدث الذي يُشعل سير العمل ويبدأ تنفيذ الأتمتة.

رابط HTTP يستقبل البيانات فوراً عند وقوع حدث ليبدأ سير عمل خارجي.

بناء التطبيقات والأتمتة بواجهات مرئية بدلاً من كتابة برمجة.

منتج OpenAI للمحادثة المبني على نماذج GPT، الأكثر استخداماً عالمياً.

منتج Anthropic للمحادثة المبني على عائلة نماذج Claude، مشهور بجودته في الكتابة والتحليل الطويل.

محرك بحث ذكي يجمع بين النموذج اللغوي والبحث المباشر مع ذكر المصادر.

مولّد صور احترافي بجودة فنية عالية يعمل عبر ديسكورد والويب.

مولّد صور OpenAI المدمج داخل ChatGPT لتحويل النص إلى صورة.

نموذج مفتوح المصدر لتوليد الصور يمكن تشغيله محلياً وتخصيصه بالكامل.

مولّد فيديو من OpenAI ينتج مقاطع واقعية بطول دقائق من نص قصير.

منصة إنتاج فيديو ذكية تشمل التوليد، التعديل، إزالة الخلفية، والمؤثرات.

منصة الصوت الذكي الرائدة لتوليد أصوات بشرية واستنساخ الصوت وترجمته.

إنشاء نسخة رقمية من صوت شخص لاستخدامها في توليد كلام جديد بصوته.

محتوى مرئي أو صوتي مزيّف يصوّر شخصاً يقول أو يفعل ما لم يحدث.

إشارة خفية تُضمّن داخل المحتوى المولّد لكشفه لاحقاً كذكاء اصطناعي.

نسخة من ChatGPT مُجهّزة بتعليمات ومعرفة وأدوات لمهمة محددة، تُبنى بدون كود.

واجهة جانبية في ChatGPT وClaude للتحرير المباشر للنصوص والأكواد مع الذكاء الاصطناعي.

مخرَج معزول قابل للعرض والتعديل (كود، صفحة، رسم) ينتجه النموذج في نافذة مستقلة.

ميزة الذكاء الاصطناعي المدمجة في Notion للكتابة والتلخيص والبحث داخل مساحات العمل.

منصة أتمتة سحابية تربط آلاف التطبيقات بسير عمل بدون كود.

منصة أتمتة مرئية ببناء عقدي مرن وأسعار أقل من Zapier للمهام المعقدة.

تشغيل عدة وكلاء أذكياء يتعاونون كأنهم فريق لإنجاز مهمة كبيرة.

إطار عمل بايثوني لبناء فرق وكلاء متعاونين بأدوار ومهام واضحة.

إطار من مايكروسوفت لتنسيق محادثات بين عدة وكلاء بنماذج لغوية كبيرة.

نموذج مصمم ليفكر خطوة بخطوة قبل الإجابة، مما يحسّن الدقة في الرياضيات والمنطق والكود.

نموذج عام مُدرَّب على بيانات ضخمة يصلح أساساً للبناء عليه في مهام متعددة.

تدريب النموذج لأول مرة على بيانات ضخمة قبل أي تخصيص.

ضغط أوزان النموذج بأرقام أصغر (مثل INT8/INT4) لتشغيله أسرع وبذاكرة أقل.

أسلوب تخصيص النماذج بإضافة طبقات صغيرة بدل إعادة تدريب كل الأوزان.

تشغيل النماذج محلياً على الجهاز (هاتف/لابتوب) بدل السحابة.

نماذج صغيرة (1B–8B معاملات) مصمّمة للسرعة والخصوصية والتشغيل المحلي.

عائلة نماذج Meta المفتوحة، رائدة في عالم النماذج المفتوحة عالية الجودة.

شركة فرنسية تقدّم نماذج مفتوحة ومغلقة عالية الكفاءة من حيث الحجم/الجودة.

نماذج صينية مفتوحة قدّمت قفزة في نماذج التفكير بتكلفة منخفضة (DeepSeek-R1).

عائلة نماذج Alibaba المفتوحة، قوية في اللغات الآسيوية ومتعدّدة الوسائط.

خطة المؤسسة لاعتماد الذكاء الاصطناعي بربط حالات الاستخدام بالأهداف والقيمة.

تطبيق محدّد للذكاء الاصطناعي يحلّ مشكلة واضحة لمستخدم محدّد بقيمة قابلة للقياس.

رقم محدّد يقيس نجاح المبادرة (وقت موفَّر، تكلفة، تحويل، رضا).

الربح أو التوفير الناتج عن مبادرة AI مقارنةً بتكلفتها (وقت + اشتراكات + جهد).

أبسط نسخة تختبر الفكرة مع مستخدمين حقيقيين قبل الاستثمار الكامل.

تجربة سريعة (أسبوع-شهر) تثبت أن الحل ممكن تقنياً قبل بناء MVP.

أهم تشريع عالمي لحماية البيانات الشخصية يفرض شفافية وموافقة وحق الحذف.

كلمة سر طويلة تثبت لخدمة AI أنك صاحب الاستخدام وتربط الطلبات بفاتورتك.

حد أقصى لعدد الطلبات أو التوكنات في فترة محددة (دقيقة/يوم) للمستخدم/المفتاح.

قدرة المساعد على تذكّر معلوماتك عبر الجلسات بدلاً من البدء من الصفر كل مرة.

تحديد دور وشخصية للنموذج (خبير، معلم، صديق) لضبط أسلوب الإجابة.

نمط تفكير الوكلاء: التفكير ↔ استخدام أداة ↔ ملاحظة ↔ إكمال التفكير.

تقسيم المهمة المعقّدة إلى عدة أوامر متتابعة يعتمد كل منها على مخرج سابقه.

تمثيل رقمي للمعنى يحوّل النص أو الصورة لمصفوفة أرقام يمكن مقارنتها بالتشابه.

صيغة بيانات نصية منظّمة يتفق عليها البشر والآلات لتبادل المعلومات.

صيغة نص مبسّطة لكتابة عناوين وقوائم وروابط بدون محرر معقّد.

منصة برمجة بالحوار لبناء تطبيقات ويب كاملة من وصف بالعربية أو الإنجليزية.

أحدث جيل من نماذج OpenAI بقدرات استدلال متعددة الوسائط.

الجيل الرابع من نماذج Anthropic بقدرات كتابية وبرمجية استثنائية.

نموذج Google متعدد الوسائط مع تكامل ويب لحظي.

نموذج يفهم ويولّد أكثر من صيغة (نص + صورة + صوت + فيديو).

نموذج يفكّر خطوة بخطوة قبل الإجابة لتحسين الدقة.

بناء تطبيقات كاملة عبر محادثة طبيعية مع الذكاء الاصطناعي.

بناء البرامج عبر واجهات مرئية بدون كتابة كود.

تصميم ما يراه النموذج قبل الإجابة: تعليمات، ذاكرة، أدوات، مستندات.

أنظمة ذكاء اصطناعي تتخذ قرارات وتنفّذ خطوات مستقلة نحو هدف.

معيار مفتوح لربط النماذج بمصادر البيانات والأدوات الخارجية.

دمج البحث الدلالي مع النموذج ليجيب بناءً على مستنداتك الخاصة.

تدريب نموذج أساسي على بيانات متخصصة لتحسين أدائه في مجال معيّن.

بناء نموذج أصغر أسرع يقلّد سلوك نموذج ضخم.

تقليل دقة أوزان النموذج لتسريعه وتقليل حجمه.

لحظة توليد النموذج للإجابة بعد التدريب.

الوقت من إرسال الطلب حتى ظهور أول جزء من الإجابة.

إرسال إجابة النموذج كلمة بكلمة بدل انتظار اكتمالها.

الرقاقة التي تدرّب وتشغّل معظم نماذج الذكاء الاصطناعي.

عملية بناء نموذج من البيانات عبر تعديل أوزانه ملايين المرات.

أسلوب يعلّم النموذج ما يفضّله البشر عبر تقييمات مقارنة.

ضمان أن يتصرف النموذج وفق القيم الإنسانية وأهداف مصمّميه.

دراسة كيف نبني ذكاءً اصطناعياً قوياً بدون مخاطر كارثية.

السياسات والقوانين التي تنظّم تطوير واستخدام أنظمة AI.

ميل النموذج لإنتاج نتائج غير عادلة بسبب بيانات تدريب متحيّزة.

توليد النموذج معلومات تبدو صحيحة لكنها ملفّقة.

ربط إجابات النموذج بمصادر حقيقية للتحقق منها.

نموذج Meta لعزل أي عنصر داخل الصورة بضغطة.

قدرة الأنظمة على فهم الصور والفيديو.

بنية شبكة متخصصة في معالجة الصور.

الأساس التقني لتوليد الصور بإزالة الضوضاء تدريجياً.

توليد مقاطع فيديو من وصف نصي.

توليد صوت طبيعي من نص مكتوب.

بناء نسخة من صوت شخص من دقائق قليلة من التسجيل.

فيديو أو صوت مزيّف بواقعية عالية باستخدام AI.

توسيم غير مرئي يميّز المحتوى المُولَّد بالذكاء الاصطناعي.

ربط GPT مخصص بـ APIs خارجية لتنفيذ مهام حقيقية.

ميزة Claude لعرض المخرجات كتطبيقات ومكوّنات تفاعلية جانبية.

واجهة تحرير جنبية في ChatGPT للكتابة والبرمجة الطويلة.

وكيل OpenAI يستخدم متصفّح ويب حقيقي لتنفيذ المهام.

قدرة النموذج على تحريك المؤشر واستخدام تطبيقات كإنسان.

خطوات تفكير داخلية غير ظاهرة للمستخدم يستخدمها النموذج قبل الإجابة.

بيئة آمنة يشغّل فيها الوكيل الأكواد بدون خطر على النظام.

أداة تنفّذ Python داخل المحادثة لتحليل بيانات وإنشاء ملفات.

منصّات تبني تطبيقات ويب كاملة من وصف بالحوار.

قدرة النموذج على معالجة مئات الآلاف من الرموز مرة واحدة.

إجبار النموذج على الرد بصيغة JSON مطابقة لمخطط معيّن.

قدرة النموذج على اختيار دالة برمجية وتزويدها بمعاملات صحيحة.

طبقات فلترة تمنع النموذج من إنتاج محتوى ضار أو خارج السياق.

أنظمة تحدّد ما إذا كان الإدخال أو الإخراج يحتوي محتوى محظوراً.

تحسين المحتوى لتصدّر إجابات ChatGPT و Perplexity و Gemini، لا نتائج جوجل التقليدية فقط.

معيار مقترح لتلخيص محتوى موقعك للنماذج اللغوية.