- الخوارزمية
- مجموعة دقيقة من الخطوات لحلّ مشكلة — كوصفة يتّبعها الحاسوب بحذافيرها.
- تعلّم الآلة
- برمجيات تجد الأنماط في الأمثلة بدل أن تُملى عليها كل قاعدة — أساس الذكاء الاصطناعي الحديث.
- LLM
- نموذج لغوي كبير — نوع الذكاء الاصطناعي خلف مساعدي المحادثة. يتنبّأ بالنصّ بدقّة تكفي للإجابة والتلخيص وكتابة الشيفرة.
- Token
- القطع الصغيرة من النصّ التي يقرأ ويكتب بها الذكاء الاصطناعي. نحو ثلاثة أرباع كلمة لكلٍّ منها — وعليها تُحتسَب تكلفة استخدام الذكاء الاصطناعي.
- المصادقة
- إثبات هويّتك — تسجيل الدخول. (التفويض هو الخطوة التالية: ما يُسمح لك بفعله.)
- RTL
- من اليمين إلى اليسار — تصميم الواجهات لتُقرأ بشكل صحيح بالعربية وغيرها من اللغات، لا مجرّد إنجليزية معكوسة.
- Prompt
- التعليمة التي تعطيها لنموذج ذكاء اصطناعي. الموجِّهات الواضحة والمحدّدة تعطي نتائج أفضل — وكتابتها جيّداً حرفة بحدّ ذاتها.
- RAG
- التوليد المعزَّز بالاسترجاع — إعطاء الذكاء الاصطناعي وثائقك الخاصة ليجيب منها، فيستشهد بحقائق حقيقية بدل التخمين.
- الاستدلال
- التشغيل الفعلي لنموذج ذكاء اصطناعي مدرَّب للحصول على إجابة. كل استدلال يكلّف حوسبة — ومالاً.
- الهلوسة
- حين يذكر الذكاء الاصطناعي شيئاً خاطئاً بثقة. لهذا تهمّ المراجعة البشرية (وRAG) لأي شيء ذي أهمية.
- قاعدة بيانات المتّجهات
- قاعدة بيانات تخزّن المعنى كأرقام، كي يستطيع الذكاء الاصطناعي إيجاد الأشياء «المتشابهة» — الذاكرة خلف RAG والبحث الذكي.
- الضبط الدقيق
- مواصلة تدريب نموذج ذكاء اصطناعي عام على بياناتك الخاصة كي يتخصّص في مجالك أو صيغتك أو أسلوبك.