أمريكا تفكر في تقييد وصول DeepSeek للتكنولوجيا
تدرس الولايات المتحدة فرض قيود على DeepSeek لمنعها من الحصول على تكنولوجيا أمريكية، وتقييد وصول الأمريكيين لخدماتها بسبب مخاوف تتعلق بقدرات الذكاء الاصطناعي.
Tag: DeepSeek
صعود الذكاء الاصطناعي في الصين رغم قيود الرقائق
يشهد الذكاء الاصطناعي في الصين تحولًا كبيرًا مدفوعًا بشركات مبتكرة مثل DeepSeek، وقيود تصدير الرقائق الأمريكية، مما أدى إلى تطوير نماذج مفتوحة المصدر والتركيز على التطبيقات العملية.
لحظة DeepSeek: الذكاء الاصطناعي والتحديات في قطاع التكنولوجيا
صعود DeepSeek يمثل تسارع دمج الذكاء الاصطناعي عبر الصناعات. خبراء يناقشون تأثير DeepSeek وتطبيقات الذكاء الاصطناعي في الروبوتات والرعاية الصحية واستراتيجيات مواجهة التحديات.
براعة الصين في الذكاء الاصطناعي: نظرة معمقة
تحليل معمق لقدرات الصين في مجال الذكاء الاصطناعي، نقاط القوة والتحديات التي تواجهها، ودور الحكومة والاستثمارات في هذا القطاع.
مفترق طرق الذكاء الاصطناعي: نمور الصين الصغيرة
تواجه الشركات الناشئة الصينية في مجال الذكاء الاصطناعي منافسة شديدة وتحديات في السوق. تسعى الشركات إلى تعديل استراتيجياتها وتحديد مكانتها في ظل التطورات السريعة وظهور نماذج مثل DeepSeek.
DeepSeek: تعريف جديد لساحة الذكاء الاصطناعي
يمثل ظهور DeepSeek نقطة محورية في الذكاء الاصطناعي، ويشكل تحديًا للديناميكيات العالمية في هذا المجال. لقد أظهر DeepSeek أن الإبداع والكفاءة يمكن أن يعوضا القيود على الموارد، وأن التعاون المفتوح المصدر يعزز الابتكار.
تشغيل نماذج لغوية متقدمة محليًا على جهاز Mac
اكتشف قوة الذكاء الاصطناعي بتشغيل نماذج لغوية متقدمة مثل DeepSeek محليًا على جهاز Mac. دليل شامل للمزايا، المتطلبات، والخطوات.
تشغيل نماذج لغوية على جهاز Mac
اكتشف كيفية تشغيل نماذج لغوية كبيرة مثل DeepSeek محليًا على جهاز Mac لتعزيز الخصوصية والأداء والتخصيص دون اتصال بالإنترنت.
السيف ذو الحدين: نموذج AI جديد يثير مخاوف إساءة الاستخدام
نموذج ذكاء اصطناعي جديد (R1) من DeepSeek يُظهر قوة أداء لكنه يفتقر لحواجز الأمان، مما يسمح بتوليد محتوى ضار مثل كود برامج الفدية وتعليمات لأدوات خطيرة. يثير هذا مخاوف أمنية ومخاوف إساءة استخدام عالمية، خاصة مع قضايا خصوصية البيانات المرتبطة بالصين.
DeepSeek ترسم مسارًا جديدًا في منطق الذكاء الاصطناعي
تكشف DeepSeek عن تقنية جديدة لتعزيز منطق النماذج اللغوية الكبيرة (LLM)، تجمع بين نمذجة المكافآت التوليدية (GRM) والضبط النقدي الذاتي المبدئي. تم تطويرها بالتعاون مع جامعة Tsinghua، وتهدف لتحسين الدقة والكفاءة، وسط توقعات بإطلاق نموذج DeepSeek-R2 القادم. قد يتم فتح مصدر نماذج GRM لاحقًا.