معظم المطورين اليوم يعرفون **النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)** — مثل ChatGPT وClaude وGemini… ولكن عددًا قليلاً جدًا منهم سمع حتى عن **النماذج الاستنتاجية الكبيرة (LRMs)**، ناهيك عن معرفة الفرق بينها. والقضية هنا: بينما الجميع مشغول باستخدام الأوامر النصية مع النماذج اللغوية الكبيرة، فإن التقدم الحقيقي في مجال **الذكاء الاصطناعي الوكلائي** يتم دفعه بواسطة **نماذج الاستنتاج**. إذا كنت ما زلت تعتمد فقط على معرفتك بالنماذج اللغوية الكبيرة، فأنت بالفعل متاخر. في هذه الورشة المجانية، سأوضح لك: ✅ ما هو **نموذج LRM** بالضبط وما الفرق ✅ لماذا يهم **الاستنتاج** عند بناء وكلاء ذكاء اصطناعي مستقلين ✅ كيف تقارن النماذج الاستنتاجية بالنماذج اللغوية الكبيرة في حالات الاستخدام الواقعية ✅ أي نموذج يجب اختياره لأغراض وكلائية (ولماذا) هذا ليس مجرد نظرية. ستتمكن من **رؤية العمليّة مباشرة** لترى كيف يُحدث الاستنتاج فرقًا كبيرًا، ولماذا المطورون الذين يفهمون هذا التحوّل مطلوبون بشدة. 💡 إذا كنت تعرف فقط النماذج اللغوية الكبيرة، فأنت تفتقد نصف الصورة. 💡 إذا فهمت النماذج الاستنتاجية، فستعرف كيف تبني وكلاء لا يتحدثون فقط—بل يفكرون. 📌 **هذه فرصتك للبقاء في المقدمة قبل أن يصبح الذكاء الاصطناعي الوكلائي السائد.** سجّل هنا! https://academy.zynpulseai.com/web/checkout/68bfa3ceb949fe152f1f9e6e