شرح مفصل لخطوات التطوير والبنية الداخلية لتشغيل الاستدلال لنماذج الذكاء الاصطناعي الصغيرة مثل TinyLLaMA في البيئة المحلية باستخدام C++ و ggml. يغطي تخطيط الذاكرة، عمليات التنسور، وتحسينات SIMD.
مقارنة وشرح شامل لمهندسي الكمبيوتر الكمومي وهما التلدين الكمي ونموذج البوابة الكمومية، انطلاقاً من النماذج الرياضية والخلفية الفيزيائية مثل نموذج إيزينج وصياغة QUBO والتحويل الوحدوي وتصحيح الأخطاء، وصولاً إلى حالات الاستخدام المحددة.
دليل شامل يغطي أساسيات llama.cpp، والتخصيص المتقدم باستخدام C++، والخلفية الرياضية لـ Transformer، وشرح معمارية ggml.
شرح مفصل لكيفية تدمير الحواسيب الكمومية لتقنيات التشفير الحالية، بدءًا من الخلفية الرياضية لخوارزمية شور وحتى تنفيذها في بايثون.
شرح مفصل للتهديد الذي يمثله صعود الحواسيب الكمومية على أمان التشفير، والخوارزميات القياسية من NIST لتشفير ما بعد الكم (PQC) التي تتصدى له، مثل Kyber، Dilithium، FALCON، SPHINCS+ وغيرها، بدءاً من الأساس الرياضي للتشفير الشبكي (مشكلة LWE) ووصولاً إلى الآليات التفصيلية ومقارنة الأداء.
دليل شامل لدمج الذكاء الاصطناعي للتعرف على الصوت عالي الدقة في الأجهزة الطرفية والتطبيقات الأصلية باستخدام C++ و whisper.cpp. يغطي من أساسيات معالجة الإشارات الصوتية إلى تحسين الاستدلال في الوقت الفعلي.
نماذج LLM محلية تحمي الخصوصية ويمكن استخدامها مجاناً. في هذا المقال، سنقارن ونشرح بالتفصيل من منظور تقني أفضل نماذج LLM مفتوحة المصدر مثل Llama 3 و Mistral و Gemma 2 و Qwen 2.5 و Phi-3.
نقص ذاكرة الوصول العشوائي للفيديو (ذاكرة GPU) هو أكبر عائق في تدريب واستنتاج النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs). تشرح هذه المقالة بدقة تقنيات الحلول مثل تفريغ وحدة المعالجة المركزية، وتكميم ذاكرة التخزين المؤقت KV، ونقاط فحص التدرج باستخدام الصيغ الرياضية والمخططات الهيكلية.
شرح مفصل ومكثف للهيكل الداخلي لصيغة GGUF وتقنية التكميم k-quants المعتمدة في llama.cpp، مع المعادلات الرياضية والمخططات الهندسية.
