معظم المطورين اليوم يعرفون **نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)** — مثل ChatGPT وClaude وGemini… ولكن عددًا قليلاً جدًا سمع حتى بوجود **نماذج الاستدلال الكبيرة (LRMs)**، ناهيك عن معرفة الفرق بينها. وها هي النقطة: بينما الجميع مشغول باستخدام أوامر التوجيه مع نماذج اللغة الكبيرة، فإن الاختراقات الحقيقية في مجال **الذكاء الاصطناعي العامل (Agentic AI)** تعتمد على **نماذج الاستدلال**. إذا كنت ما زلت تعتمد فقط على معرفتك بنماذج اللغة الكبيرة، فأنت بالفعل متخلّف عن الركب. في هذه الورشة المجانية، سأشرح لك: ✅ ما المقصود بـ **LRM** بالضبط وما الفرق بينه وبين LLM ✅ لماذا يهم **الاستدلال** عند بناء وكلاء ذكاء اصطناعي مستقلين ✅ كيف تقارن نماذج الاستدلال الكبيرة (LRMs) بنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في حالات الاستخدام الواقعية ✅ أي نموذج يجب اختياره لأغراض الوكلاء الذكائيين (ولماذا) هذا ليس مجرد نظرية. ستتمكن من **رؤية الأمر عمليًا**، وكيف يُحدث الاستدلال فرقًا كبيرًا، ولماذا المطورون الذين يفهمون هذا التحوّل مطلوبون بشدة حاليًا. 💡 إذا كنت تعرف فقط نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، فأنت تفتقد نصف الصورة. 💡 أما إذا فهمت نماذج الاستدلال الكبيرة (LRMs)، فستعرف كيف تبني وكلاء لا يقتصر عملهم على الكلام—بل يفكرون. 📌 **هذه فرصتك للبقاء في المقدمة قبل أن يصبح الذكاء الاصطناعي العامل السائد.** سجّل هنا! https://academy.zynpulseai.com/web/checkout/68bfa3ceb949fe152f1f9e6e