معظم المطورين اليوم يعرفون **النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)** — مثل ChatGPT وClaude وGemini… لكن عددًا قليلاً جدًا سمع حتى بوجود **النماذج الاستنتاجية الكبيرة (LRMs)**، ناهيك عن معرفة الفروق بينها. وهاك المفاجأة: بينما ينشغل الجميع بإعطاء أوامر للنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، فإن التقدم الحقيقي في مجال **الذكاء الاصطناعي الوكلائي** يتم دفعه بواسطة **النماذج الاستنتاجية**. إذا كنت لا تزال تعتمد فقط على معرفتك بالنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، فأنت بالفعل متأخر عن الركب. في هذه الورشة المجانية، سأوضح لك: ✅ ما المقصود بالضبط بـ **LRM** وما الفرق بينه وبين LLM ✅ لماذا يهم **الاستنتاج** عند بناء وكلاء ذكاء اصطناعي مستقلين ✅ كيف تقارن النماذج الاستنتاجية (LRMs) بالنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) في حالات الاستخدام الواقعية ✅ أي نموذج يجب اختياره لأغراض وكلائية (ولماذا) هذا ليس مجرد نظرية. ستتمكن من **رؤية الأمر عمليًا**، وكيف يُحدث الاستنتاج فرقًا كبيرًا، ولماذا يزداد الطلب بشكل هائل على المطورين الذين يفهمون هذا التحوّل. 💡 إذا كنت تعرف فقط النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، فأنت تفتقد نصف الصورة. 💡 إذا فهمت النماذج الاستنتاجية (LRMs)، فستعرف كيف تبني وكلاء لا يقتصر عملهم على الكلام—بل يفكرون. 📌 **هذه فرصتك للبقاء في المقدمة قبل أن يصبح الذكاء الاصطناعي الوكلائي السائد.** سجّل هنا! https://academy.zynpulseai.com/web/checkout/68bfa3ceb949fe152f1f9e6e