07: مصطلحات المستقبل — الجزء الثامن

قدرة نموذج AI على فهم وتوليد أنواع مختلفة من البيانات: نص، صور، صوت، فيديو. النماذج الحديثة مثل GPT-5 وClaude 4 وGemini 2.5 كلها متعددة الوسائط.

طريقة تدريب تستخدم تقييمات بشرية لتحسين سلوك النموذج وجعله أكثر فائدة وأماناً. البشر يقيّمون إجابات النموذج ويختارون الأفضل.

بيانات يتم توليدها بواسطة AI بدلاً من جمعها من العالم الحقيقي. تُستخدم لتدريب نماذج أخرى أو لملء فجوات في البيانات الحقيقية.

التمثيل الرياضي الداخلي الذي يستخدمه النموذج لفهم المعاني والعلاقات بين المفاهيم. ببساطة: "خريطة المعاني" داخل عقل AI.

تقنية تخزن أجزاء من البرومبت المتكررة لتسريع الاستجابة وتقليل التكلفة. إذا أرسلت نفس system prompt مراراً، يتم تخزينه مؤقتاً.

تحويل النصوص أو الصور أو الأصوات إلى أرقام (vectors) يمكن مقارنتها رياضياً. أساس البحث الدلالي وRAG. مثل: تحويل الكلمات لإحداثيات على خريطة المعاني.

ربط مخرجات AI بمصادر ومعلومات حقيقية يمكن التحقق منها. يقلل الهلوسة ويزيد الموثوقية. مثال: Google Search Grounding في Gemini.

قدرة AI على التحكم في الحاسوب مباشرة: النقر، الكتابة، تصفح الإنترنت، استخدام البرامج. مثل Claude Computer Use وOpenAI Operator.

نقل معرفة نموذج كبير إلى نموذج أصغر وأسرع. مثل تلخيص كتاب ضخم في كتيب صغير يحتفظ بالمعلومات الأهم.

هدف نظري لبناء AI يمكنه فهم وإتقان أي مهمة فكرية يقوم بها الإنسان. لم يتحقق بعد، لكنه الهدف الأكبر لشركات AI.