أبحاث الذكاء الاصطناعي التطبيقية · تقرير تقني رقم 001

بحث يُنشر.
وليس بحثًا يبقى على arXiv.

01 المشكلة

معظم أبحاث الذكاء الاصطناعي لا تغادر المختبر أبدًا

تُنشر الأوراق البحثية. يُهمل الكود. الفجوة بين ورقة أكاديمية ونظام إنتاجي تُقاس بالسنوات، لا بالأسابيع.

02 النهج

بحث تطبيقي موجه للإنتاج

ندرب نماذج اللغة، نبني الوكلاء، وننشر أنظمة RAG. كل سؤال بحثي ينبع من مشروع حقيقي مع عملاء.

03 المخرجات

كود، وليس استشهادات

نماذج بحثية، أدوات مفتوحة المصدر، وتحليلات تقنية. جميعها بترخيص Apache 2.0، قابلة للتكرار والنشر.

04 التعاون

تعاون معنا

نعمل مع الشركات الناشئة والمؤسسات والباحثين. عروض أسبوعية. كود نظيف. ملكية فكرية كاملة.

استكشاف مجالات البحث ابدأ محادثة

DMS AI Lab مركز أبحاث الذكاء الاصطناعي تحت DMS Lab · تأسس 2020 · 6 مجالات بحثية نشطة

مجالات البحث

ستة أسئلة نعمل على حلها

كل سؤال نابع من مشاريع حقيقية. لكن لا تسيء الفهم: ما يوجهنا ليس متطلبات العملاء، بل الفضول. أفضل النماذج البحثية تبدأ بسؤال "ماذا لو" في ظهيرة يوم جمعة.

تدريب النماذج اللغوية

كيف تدرب وتضبط النماذج اللغوية الكبيرة لحالات الاستخدام الواقعية؟

استدعاء واجهة برمجة تطبيقات جاهزة سريع، لكنك لا تتحكم في الجودة. نحن ندرب ونضبط نماذج مفتوحة مثل Llama وMistral وQwen باستخدام LoRA وQLoRA على بنية GPU التحتية الخاصة بنا. من إعداد البيانات واختيار استراتيجية الضبط إلى ضغط النموذج وتحسين الاستدلال: كل خطوة تُقاس وتُوثق. النتيجة: نماذج أسرع، تكلفة أقل، وسيطرة كاملة على سلوك المخرجات.

وكلاء النماذج اللغوية

هل يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي التفكير والتخطيط والتصرف بموثوقية في بيئة الإنتاج؟

بنى الوكلاء متعددة الخطوات تفشل بصمت أكثر مما تنجح. نبني وكلاء بأدوات وذاكرة وقدرات اتخاذ قرار، ثم نختبرهم تحت الضغط على سير عمل مؤسسات حقيقي حيث الفشل يكلف مالاً، وليس نقاط تقييم.

أنظمة RAG

كيف تبني توليداً معززاً بالاسترجاع يعمل فعلاً على نطاق واسع؟

الفجوة بين عرض RAG التجريبي ونظام RAG الإنتاجي تعادل حوالي ستة أشهر من العمل الهندسي. نحن نغلق هذه الفجوة: تحسين البحث المتجهي، استراتيجيات الاسترجاع الهجين، التقسيم على نطاق واسع، وخطوط التضمين التي لا تنكسر عند 10 ملايين مستند فأكثر.

أتمتة سير العمل

ما الذي يتطلبه تنسيق خطوط ذكاء اصطناعي متعددة النماذج ومتعددة الخطوات؟

استدعاء ثلاث واجهات برمجة تطبيقات سهل. بناء خطوط بتفرع شرطي وآليات احتياطية بتدخل بشري وتدهور تدريجي أنيق عبر خمسة نماذج: هذا هو العمل الهندسي الحقيقي. نصمم سير عمل يتعامل مع الحالات الشاذة، وليس فقط المسار المثالي.

تقييم النماذج

كيف تقيم أنظمة الذكاء الاصطناعي وتختبرها تحت الضغط بصدق؟

نتائج لوحة المتصدرين لا تقيس أي شيء مهم في بيئة الإنتاج. نبني أطر تقييم مخصصة تختبر التراجع والمتانة أمام الهجمات والأداء الفعلي على المهام الحقيقية. إن لم تستطع القياس، لا يمكنك الإطلاق : ونحن نأخذ القياس على محمل الجد.

أمن ودفاع الذكاء الاصطناعي

كيف تؤمن أنظمة الذكاء الاصطناعي وتستخدم الذكاء الاصطناعي للدفاع عن الأنظمة؟

وجهان للمشكلة نفسها. الوجه الأول: حماية نماذج الذكاء الاصطناعي من حقن الأوامر الخبيثة والهجمات العدائية وتسرب البيانات من خلال تصفية المدخلات والتحقق من المخرجات وعزل الصلاحيات. الوجه الثاني: استخدام الذكاء الاصطناعي نفسه لاكتشاف الشذوذ وأتمتة الاستجابة للتهديدات وبناء دروع دفاعية للبنية التحتية. نبحث في كلا الاتجاهين، من الهندسة المعمارية إلى النشر.

المخرجات

من المختبر إلى الإنتاج

مصداقية البحث لا تكمن في عدد الاستشهادات، بل في الكود القابل للتشغيل الذي يمكن للمهندسين الآخرين تنزيله واختباره والبناء عليه. هذا ما ننتجه.

النماذج البحثية

تطبيقات كاملة لهندسة الذكاء الاصطناعي الجديدة: أنظمة الوكلاء، خطوط RAG، أطر التقييم. ليست شرائح عرض. كود قابل للتشغيل يمكنك استنساخه واختباره على بياناتك ودمجه في منظومتك الحالية.

أدوات مفتوحة المصدر

معايير تقييم وأطر عمل ومكتبات أدوات. جميعها بترخيص Apache 2.0، موثقة بالكامل، ومُصانة بنشاط. نفتح مصدر ما نتعلمه لأن الأدوات المشتركة تتراكم قيمتها مع الاستخدام. الأدوات الأفضل ترتقي بالمنظومة بأكملها.

التكامل مع DMSLab.ai

الأبحاث المُثبتة في المختبر تتدفق مباشرة إلى واجهة برمجة التطبيقات الإنتاجية ومنصة الوكلاء ومحرك الأتمتة في DMSLab.ai. بحث يُثبت يوم الاثنين يصل إلى العميل يوم الجمعة. حلقة التغذية الراجعة هذه هي ميزتنا التنافسية.

تحليلات تقنية معمقة

سجلات التجارب وقرارات الهندسة المعمارية ووثائق المنهجية : مع كود قابل لإعادة الإنتاج وبيانات خام. نوثق ما نجح وما فشل وما فاجأنا. لا ننتقي النتائج. لا تحيز للبقاء.