🤖 ما هو LRM؟ أعرف فقط LLM - جلسة مجانية

معظم المطورين اليوم يعرفون **نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)** — مثل ChatGPT، Claude، Gemini… ولكن عددًا قليلاً جدًا سمعوا حتى عن **نماذج الاستنتاج الكبيرة (LRMs)**، ناهيك عن معرفة الفرق بينها. وها هي النقطة: بينما الجميع مشغول باستخدام أوامر التحفيز مع نماذج اللغة الكبيرة، فإن الاختراقات الحقيقية في مجال **الذكاء الاصطناعي العامل** تتم بواسطة **نماذج الاستنتاج**. إذا كنت لا تزال تعتمد فقط على معرفتك بنماذج اللغة الكبيرة، فأنت بالفعل متأخر عن الركب. في هذا الورشة المجانية، سأوضح لك: ✅ ما المقصود بدقة بـ **LRM** وما الفرق ✅ لماذا يهم **الاستنتاج** عند بناء وكلاء ذكاء اصطناعي مستقلين ✅ كيف تقارن نماذج الاستنتاج (LRMs) بنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في حالات الاستخدام الواقعية ✅ أي نموذج يجب اختياره لأغراض الوكلاء (ولماذا) هذا ليس نظريًا فحسب. ستتمكن من **رؤية العمليات مباشرة** لترى كيف يُحدث الاستنتاج فرقًا كبيرًا، ولماذا يُطلب من المطورين الذين يفهمون هذه القفزة طلبًا كبيرًا. 💡 إذا كنت تعرف فقط نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، فأنت تفتقد نصف الصورة. 💡 إذا فهمت نماذج الاستنتاج (LRMs)، فستعرف كيف تبني وكلاء لا يتحدثون فقط—بل يفكرون. 📌 **هذه فرصتك للبقاء في المقدمة قبل أن يصبح الذكاء الاصطناعي العامل السائد.** سجّل هنا! https://academy.zynpulseai.com/web/checkout/68bfa3ceb949fe152f1f9e6e