fbpx
Connect with us

أخبار الانترنت

خطوة كبيرة للأمام: مايكروسوفت تستثمر في Copilot على نطاق محلي

Avatar of هند عيد

Published

on

Untitled design 2024 03 28T172410.707

صرحت  مايكروسوفت لتفعيل مساعد الذكاء الاصطناعي “Copilot” على نحو محلي من خلال الاستعانة بأجهزة الكمبيوتر المُجهزة بتقنيات الذكاء الاصطناعي.

ذكرت إنتل بأن الحواسيب الذكية المُستقبلية المُزودة بتقنية الذكاء الاصطناعي ستحتاج إلى وحدات معالجة ذات خصائص عصبية تمتلك القدرة على إجراء أربعين تريليون عملية بالثانية الواحدة، وهذا الرقم يفوق إمكانيات أي معالج متاح حالياً للاستخدام الشخصي في الأسواق.

أفادت شركة إنتل بأنه يتوقع أن تمتلك أجهزة الكمبيوتر المزودة بالذكاء الاصطناعي القدرة على تنفيذ مهام Copilot بصورة محلية.

تعمل حالياً خدمة مساعدة الذكاء الاصطناعي من شركة مايكروسوفت على تقريبا كافة الأمور عبر الإنترنت، بما في ذلك المهام البسيطة.

ينتج عن هذه الحالة تأخر زمني في أداء المهام الضخمة، وقد يساهم توفير قدرات الحوسبة الموضعية في تقليص هذا التأخر، ويمكن أن يسهم كذلك في تعزيز الفعالية وحماية الخصوصية.

أُشيع في وقت سابق أن شركة مايكروسوفت تحتاج إلى طاقة معالجة تبلغ 40 تريليون عملية في الثانية الواحدة من خلال الحواسيب المزودة بالذكاء الاصطناعي من الجيل الجديد، مع ضرورة توافر ذاكرة وصول عشوائي تصل سعتها إلى 16 جيجابايت.

في الوقت الراهن، لا تتم الاستعانة بشكل مكثف بأنظمة المعالجة العصبية في نظام التشغيل ويندوز، باستثناء استخدامات محدودة مثل تطبيق مؤثرات معينة على الفيديو، كتأثير طمس الخلفية للكاميرات في أجهزة Surface Studio.

تعتمد أنظمة تشغيل كل من ChromeOS وmacOS على قدرات وحدات المعالجة العصبية في تقديم خصائص متقدمة لمعالجة الفيديوهات والصوت، بالإضافة إلى القدرة على التعرف على النصوص بطريقة ضوئية وتنفيذ مهام الترجمة والنسخ الفوري وغيرها من الميزات.

تُشكل سلسلة M3 المُصنّعة بواسطة شركة آبل نموذجاً متقدماً من المعالجات القوية التي تحتوي على وحدات معالجة عصبية فائقة الإمكانيات، والتي تتيح تنفيذ حتى 18 تريليون عملية معالجة في كل ثانية، وذلك من خلال عائلة المعالجات التي تضم M3 و M3 Pro و M3 Ultra.

تأتي معالجات AMD المخصصة للأجهزة المحمولة والتي تحمل اسم Ryzen 8040 و Ryzen 7040 في الرتبة الثانية من حيث الأداء، بقدرة معالجة تبلغ 16 تريليون عملية و 10 تريليون عملية في الثانية كل على حدة. بينما تقدم معالجات Meteor Lake من شركة إنتل قدرة معالجة قدرها 10 تريليون عملية في الثانية.

قدمت شركة كوالكوم أحدث معالج لها بالقدرة الكافية لتشغيل مساعد الذكاء الاصطناعي الذي طورته مايكروسوفت، كوبيلوت، من خلال سلسلة معالجاتها سنابدراجون إكس إيليت. إذ تستطيع هذه المعالجات توفير قدرة تصل إلى خمسة وأربعون تريليون عملية حسابية في الثانية الواحدة في مجال الذكاء الاصطناعي.

يُتوقع أن تصل رقائق Lunar Lake من إنتل في عام 2025، والتي من المزمع أن تتمتع بسرعات تصل إلى ثلاثة أمثال السرعات التي توفرها وحدات المعالجة العصبية الموجودة حالياً.

تقوم شركة إنتل بزيادة كمية وظائف الذكاء الاصطناعي التي تقدمها من خلال معالجاتها، حيث تنوي الشركة أن تضيف دعمًا لأكثر من 300 وظيفة متطورة خاصة بالذكاء الاصطناعي مصممة للعمل على منصة OpenVino من خلال معالجاتها من طراز Meteor Lake.

و  أعلنت الشركة الكبيرة المتخصصة في صناعة الشرائح لديها أيضًا فريق يعمل على تطوير حواسيب تعتمد على الذكاء الاصطناعي، اعتمادًا على منصة أسوس NUC Pro التي تشغلها الشريحة الحديثة المسماة Meteor Lake.

 

أخبار الانترنت

توقف دعم نتفليكس لأجهزة iOS 16 ما الذي يعنيه للمستخدمين

Avatar of هدير ابراهيم

Published

on

توقف دعم نتفليكس لأجهزة iOS 16 ما الذي يعنيه للمستخدمين

أفادت تقارير حديثة أن تطبيق نتفليكس سيتوقف عن دعم أجهزة iPhone وiPad التي تعمل بنظام iOS 16. ووفقًا لما ذكره موقع “9to5Mac”، فإن نتفليكس بدأ يعرض تنبيهًا على بعض الأجهزة التي تستخدم iOS 16 يفيد بأن التطبيق قد تم تحديثه ليتوافق مع الإصدارات الأحدث من نظام التشغيل. يُطلب من المستخدمين الآن تحديث أجهزتهم إلى iOS 17 أو إصدار أحدث للاستمرار في تلقي تحديثات التطبيق.

توقف دعم نتفليكس لأجهزة iOS 16 ما الذي يعنيه للمستخدمين

هذا التغيير يؤثر بشكل رئيسي على الأجهزة التي لم تعد قادرة على التحديث إلى iOS 17. من بين هذه الأجهزة هواتف iPhone X وiPhone 8 وiPhone 8 Plus، بالإضافة إلى الجيل الأول من أجهزة iPad Pro وiPad 5. هذه الأجهزة لن تتمكن من الحصول على تحديثات نتفليكس المستقبلية، بما في ذلك التصحيحات الهامة للأخطاء وتحسينات الأمان.

توقف دعم نتفليكس لأجهزة iOS 16 ما الذي يعنيه للمستخدمين

توقف دعم نتفليكس لأجهزة iOS 16 ما الذي يعنيه للمستخدمين

مستقبل الوصول إلى نتفليكس

رغم التوقف عن دعم الأجهزة القديمة، يظل بإمكان مستخدمي iOS 16 الوصول إلى نتفليكس من خلال النسخة الحالية من التطبيق. في حال عدم عمل التطبيق بشكل جيد، يمكنهم الاستمرار في استخدام حساباتهم عبر المتصفح. هذا الحل قد يساعد المستخدمين في الحفاظ على تجربة المشاهدة حتى مع انتهاء دعم التحديثات الرسمية.

الإعلان عن iOS 18: خطوة جديدة من Apple

مع اقتراب موعد طرح نظام التشغيل iOS 18 في 16 سبتمبر، تتزايد التكهنات حول التغييرات القادمة. ومع ذلك، فإن توقف دعم نتفليكس للأجهزة القديمة قد يكون بمثابة تحفيز للمستخدمين للتفكير في تحديث أجهزتهم أو الترقية إلى طرازات أحدث للحصول على تجربة أفضل مع التطبيقات والخدمات الحديثة.

التغيير الذي طرأ على دعم نتفليكس لأجهزة iOS 16 يمثل جزءًا من السعي نحو تحديث الأنظمة ودعم أحدث الإصدارات، ما قد يترك بعض الأجهزة القديمة دون تحديثات أمنية أو تحسينات جديدة. ومع ذلك، يظل هناك خيارات للوصول إلى الخدمة حتى على الأجهزة التي لم تعد مدعومة.

Continue Reading

أخبار الانترنت

جوجل تطلق سلسلة DataGemma لتحسين دقة الإجابة عن الأسئلة الرقمية

Avatar of هدير ابراهيم

Published

on

جوجل تطلق سلسلة DataGemma لتحسين دقة الإجابة عن الأسئلة الرقمية

أعلنت شركة جوجل عن تطوير سلسلة جديدة من النماذج اللغوية تحت اسم DataGemma، تهدف إلى تحسين دقة الإجابة عن الأسئلة المتعلقة بالبيانات الرقمية والمعطيات الإحصائية. تأتي هذه السلسلة الجديدة لتحل محل الخوارزميات السابقة المستخدمة في هذا المجال، مع التركيز بشكل خاص على تقديم استجابات أكثر دقة وموثوقية.

جوجل تطلق سلسلة DataGemma لتحسين دقة الإجابة عن الأسئلة الرقمية

سلسلة DataGemma تعتمد على نموذج Gemma 2 27B، وهو نموذج لغوي كبير مفتوح المصدر أصدرته جوجل في يونيو 2024، يحتوي على 27 مليار معلمة. وفقًا لجوجل، يتمتع هذا النموذج بقدرة تنافسية تضاهي النماذج الأخرى التي تحتوي على ضعف عدد المعلمات. وبفضل هذا النموذج، تقدم DataGemma إجابات سريعة ودقيقة على الاستفسارات المتعلقة بالحقائق الإحصائية.

جوجل تطلق سلسلة DataGemma لتحسين دقة الإجابة عن الأسئلة الرقمية

جوجل تطلق سلسلة DataGemma لتحسين دقة الإجابة عن الأسئلة الرقمية

استخدام مستودع Data Commons

تستند سلسلة DataGemma  المطلقه من جوجل إلى مستودع Data Commons، وهو قاعدة بيانات ضخمة تحتوي على أكثر من 240 مليار نقطة بيانات تم جمعها من مصادر موثوقة، مثل الأمم المتحدة ومنظمة الصحة العالمية ومراكز السيطرة على الأمراض. هذه البيانات تمكن النموذج من الإجابة عن الأسئلة المتعلقة بالحقائق الإحصائية، مثل متوسط إيرادات الشركات في صناعات محددة، أو الإحصاءات الصحية العالمية.

كيفية تفاعل DataGemma مع البيانات

تتميز سلسلة DataGemma بأنها تعتمد على البحث بلغة طبيعية للتفاعل مع مستودع Data Commons، مما يسهل على المستخدمين طرح الأسئلة دون الحاجة إلى معرفة المخططات البيانية أو كيفية استخدام واجهات برمجة التطبيقات المعقدة. هذا يعني أن المستخدمين العاديين يمكنهم الاستفادة من المعلومات الموثوقة بشكل أسهل وأكثر دقة.

طريقتان مختلفتان للإجابة عن الأسئلة

طورت جوجل نسختين من سلسلة DataGemma، حيث تعتمد كل منهما نهجًا مختلفًا في كيفية الإجابة عن الأسئلة:

  1. النسخة الأولى: RIG (التوليد المتداخل للاسترجاع)
    هذه الطريقة تعتمد على استرجاع المعلومات من مستودع Data Commons، ثم يستخدم النموذج اللغوي الكبير لتوليد الإجابة المناسبة. تتيح هذه الطريقة تقديم استجابة سريعة، لكنها قد تكون أقل دقة في بعض الحالات.
  2. النسخة الثانية: RAG (التوليد المعزز للاسترجاع)
    هنا، يتم استرداد المعلومات ذات الصلة من المستودع وإرسالها إلى نموذج Gemini 1.5 Pro، الذي يعمل على توليد إجابة أكثر دقة وشمولية. هذه الطريقة تقدم معدلات نجاح عالية وتُعد أكثر فعالية في تقديم معلومات دقيقة.

نتائج الأداء ومعدلات النجاح

وفقًا لتجارب جوجل، حققت النسخة RIG من سلسلة DataGemma نسبة نجاح بلغت 58% في استرجاع الحقائق الرقمية من مستودع Data Commons. بينما تفوقت النسخة RAG بمعدلات نجاح تتراوح بين 80% و94% في توليد إجابات صحيحة خلال الاختبارات التي أجرتها الشركة.

مستقبل سلسلة DataGemma وأهميتها

تعد سلسلة DataGemma خطوة مهمة نحو تطوير الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه تقديم إجابات دقيقة وموثوقة على الأسئلة المتعلقة بالبيانات الرقمية. من خلال اعتمادها على نموذج لغوي كبير ومستودع بيانات موثوق، يمكن لهذه السلسلة أن تحدث تغييرًا كبيرًا في كيفية تفاعل المستخدمين مع البيانات الرقمية المعقدة، وتسهيل وصولهم إلى معلومات موثوقة دون الحاجة إلى معرفة متعمقة بالبيانات.

Continue Reading

أخبار الانترنت

لينكدإن تطلق ميزة شارة التحقق لتعزيز الثقة في البحث عن الوظائف

Avatar of هدير ابراهيم

Published

on

لينكدإن تطلق ميزة شارة التحقق لتعزيز الثقة في البحث عن الوظائف

أعلنت منصة لينكدإن عن ميزة جديدة تُعرف باسم “شارة التحقق” تهدف إلى تحسين تجربة البحث عن الوظائف عبر تصفية النتائج للشركات التي حصلت على شارة التحقق. تهدف هذه الميزة إلى تسهيل عملية البحث وتوفير مستوى أعلى من الأمان للمستخدمين، مما يساعد في التأكد من مصداقية الشركات التي تعرض الوظائف.

لينكدإن تطلق ميزة شارة التحقق لتعزيز الثقة في البحث عن الوظائف

الباحثون عن وظائف غالبًا ما يواجهون تحديات كبيرة عند التعامل مع شركات غير معروفة، وهو ما يزيد من صعوبة العثور على أصحاب العمل الموثوقين. لذلك، قامت لينكدإن بإضافة شارة التحقق إلى حسابات الشركات الرسمية، مما يسهل على المستخدمين تمييز الشركات الموثوقة بسرعة.

لينكدإن تطلق ميزة شارة التحقق لتعزيز الثقة في البحث عن الوظائف

لينكدإن تطلق ميزة شارة التحقق لتعزيز الثقة في البحث عن الوظائف

كيفية استخدام ميزة شارة التحقق

للاستفادة من هذه الميزة الجديدة، يمكن للمستخدمين زيارة صفحة الوظائف عبر لينكدإن وإدخال الوظيفة المطلوبة أو المهارة والموقع الجغرافي المفضل. بعد ظهور النتائج، يمكنهم النقر على زر “جميع المرشحات” وتفعيل خيار “Has verifications” لعرض الوظائف المتاحة من الشركات الموثقة فقط. بهذه الطريقة، سيتمكن المستخدمون من التركيز على الوظائف التي تم التحقق من صحة معلوماتها.

دور شارة التحقق في تعزيز الثقة

أوضح روهان راجيف، رئيس قسم المنتجات في LinkedIn Jobseeker، أن شارة التحقق تضيف مستوى من الشفافية إلى عملية البحث عن الوظائف، حيث تمكن المستخدمين من الاطلاع على الوظائف التي تحتوي على معلومات موثوقة عن الشركات وناشري الوظائف. بمجرد النقر على شارة التحقق، يمكن للمستخدمين مراجعة تفاصيل التحقق مثل بطاقة التعريف الحكومية والمعلومات المتعلقة بالموظفين وصحة الصفحة الرسمية للشركة على لينكدإن.

المرحلة التجريبية لشارة التحقق

على الرغم من أن شارة التحقق لا تزال في مرحلة تجريبية، فإنها تظهر بالفعل في حوالي نصف الوظائف المعروضة على لينكدإن. ومع ذلك، غياب الشارة لا يعني بالضرورة أن الوظيفة أو الشركة غير موثوق بها، فقد تكون الميزة غير متاحة لبعض أصحاب العمل بعد أو أن عملية التحقق لم تكتمل.

النصائح الإضافية للبحث عن الوظائف

ورغم أهمية شارة التحقق، ينصح الخبراء بعدم الاعتماد الكامل عليها كحل شامل. من الأفضل دائمًا إجراء بحث إضافي حول الشركة والمنصب قبل التقديم، مثل التحقق من المعلومات عبر الإنترنت، زيارة الموقع الرسمي للشركة، ومراجعة حساباتها على وسائل التواصل الاجتماعي لضمان مصداقية الفرصة المتاحة.

Continue Reading

Trending

Copyright © 2023 High Tech. Powered By DMB Agency.