معظم المطورين اليوم يعرفون **نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)**—مثل ChatGPT وClaude وGemini… ولكن قلة قليلة منهم سمعوا حتى عن **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 الوكيل** تُدار بواسطة **نماذج الاستدلال**. إذا كنت لا تزال تعتمد فقط على معرفتك بنماذج اللغة الكبيرة، فأنت بالفعل متأخر. في هذه الورشة المجانية، سأوضح لك: ✅ ما المقصود بـ **LRM** بالضبط وما الفرق ✅ 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 الوكالة (ولماذا) هذا ليس مجرد نظرية. ستتمكن من **رؤية الاستدلال أثناء العمل** وكيف يغير القواعد، ولماذا المطورون الذين يفهمون هذا التحوّل مطلوبون بشدة. 💡 إذا كنت تعرف فقط نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، فأنت تفتقد نصف الصورة. 💡 إذا فهمت نماذج الاستدلال الكبيرة (LRMs)، فستعرف كيف تبني وكلاء لا يتحدثون فقط—بل يفكرون. 📌 **هذه فرصتك للبقاء متقدمًا قبل أن يصبح الذكاء الاصطناعي الوكيل السائد.** سجّل هنا! https://academy.zynpulseai.com/web/checkout/68bfa3ceb949fe152f1f9e6e