Loading...
توقف OpenAI منصة الضبط الدقيق تدريجيًا — أوضح إشارة حتى الآن. إطار قرار 2026: متى يفوز RAG أو المطالبات أو SFT أو RFT أو التقطير أو DSPy، مع تكاليف موثقة (29 دولارًا لضبط 70B) وبحث EMNLP حول عجز الضبط عن إضافة المعرفة.
7/28/2026
كل اختراق كبير لوكلاء الذكاء الاصطناعي في 2025-26 — EchoLeak وتسريب Supabase MCP وثغرة Cursor — تشارك المكونات الثلاثة نفسها. الثلاثية القاتلة، وقائمة OWASP الوكيلية الجديدة، وتسميم أدوات MCP، والدفاعات التي تصمد في الإنتاج.
7/27/2026
مات Swarm، وتجمّد AutoGen وSemantic Kernel، و57.3% من الفرق تشغّل وكلاء في الإنتاج. بطاقة يوليو 2026: LangGraph مقابل OpenAI Agents SDK مقابل Microsoft Agent Framework مقابل Google ADK — ومتى تتخطى الأطر كلها.
7/22/2026
عادت مقولة «مات RAG» — وعادت معها الحسابات المضادة. أدلة تدهور السياق الطويل (Chroma وNoLiMa وRULER)، وواقع تكلفة مليون توكن، وكيف صعد الاسترجاع في المكدس إلى البحث الهجين وإعادة الترتيب والاسترجاع الوكيلي.
7/21/2026
حتى نحو 10 ملايين متجه، يبقى Postgres مع pgvector الخيار الافتراضي الصحيح في 2026. حدود التوسع الحقيقية، وهزّة سوق قواعد المتجهات، والبحث الهجين BM25 داخل Postgres، ومتى تستحق قاعدة متجهات متخصصة مكانها.
7/20/2026
تحوّل MCP من تجربة لدى Anthropic إلى معيار تحت مظلة Linux Foundation خلال 18 شهرًا. ما هو البروتوكول، والفرق بينه وبين function calling، وماذا تغيّر في مواصفة يوليو 2026 عديمة الحالة.
7/18/2026
كل أطر الذاكرة تطبّق الأنواع الأربعة نفسها: Working وEpisodic وSemantic وProcedural. إليك كيف تبنيها كلها على Postgres + pgvector، ومتى يستحق Mem0 أو Zep أو Letta مكانه فعلًا.
7/11/2026
LLM وSLM وLRM وVLM وLCM وLAM — عالم الذكاء الاصطناعي يعمل بالاختصارات. إليك ما يفعله كل نوع من نماذج الذكاء الاصطناعي فعليًا في 2026، مع أمثلة حقيقية ومتى تستخدم أيًّا منها.
7/9/2026
وكلاء الذكاء الاصطناعي (AI Agents) يبدون رائعين في العرض ثم ينهارون في الإنتاج. دليلٌ عملي لثماني طرق للفشل — والضوابط التي تُبقي الوكلاء يعملون.
7/8/2026
في 2026 حلّت هندسة السياق (Context Engineering) محل هندسة الأوامر. مهندس أنظمة RAG إنتاجية يشرح التقنيات، والحِيَل التي انتهت، والحزمة التقنية التي تُنتج فعلاً.
7/7/2026
Claude مقابل GLM للبرمجة الوكيلية في 2026: يفصل بين Sonnet 5 وGLM-5.2 نحو نقطة واحدة على SWE-bench Pro، لكن GLM مفتوح الأوزان برخصة MIT وبنحو ثُلث سعر واجهة Claude. إليك متى تستخدم كلًّا منهما.
7/6/2026
الجميع يستخدم الذكاء الاصطناعي اليوم، لكن المطوّرين يستخدمونه بطريقة مختلفة تمامًا. إليك كيف يبرمج المهندسون فعليًا بالذكاء الاصطناعي في 2026، مدعومًا ببيانات حقيقية.
7/4/2026
حزمة أدوات RAG لعام 2026 كما أستخدمها في الإنتاج فعلًا: نماذج مغلقة ومفتوحة (Qwen3 وDeepSeek وKimi تتقدّم على Llama 4)، ووكلاء LangGraph، وقواعد بيانات متجهة (pgvector وQdrant)، وتحليل مستندات Docling، وتشغيل vLLM/SGLang، وتضمينات Voyage/BGE-M3، وأدوات تقييم DeepEval/Ragas/Langfuse — مع تمييز أدوات 2024 المتراجعة.
7/3/2026
التخزين المؤقت للموجهات (Prompt Caching) يحفظ الجزء الثابت من موجهك (KV cache) فلا يعيد النموذج حسابه في كل طلب — بما يقلّل زمن الاستجابة حتى ~85% وتكلفة الإدخال المخزَّن حتى ~90%. كيف يعمل، ومقارنة OpenAI وAnthropic وvLLM في 2026، والأخطاء التي تقتل نسبة إصابة الكاش بصمت.
7/2/2026
كيف بنيتُ مساعدًا ذكيًا داخل التطبيق باستخدام التوليد المعزَّز بالاسترجاع (Retrieval-Augmented Generation) — التقطيع إلى مقاطع، والتضمينات (embeddings)، وpgvector، والضبط الذي يبقي الإجابات موثَّقة بمصدرها.
6/29/2026