الذكاء الاصطناعي يقتحم المطبخ

في رمضان تعتمد العديد من السيدات على الذكاء الاصطناعي لتسهيل حياتهن اليومية وإدارة الوقت بكفاءة منها التخطيط للوجبات بوصفات طعام مميزة وتنظيم أوقات مهام المنزل وغيرها.
تقول استشارية الباطنية الدكتورة مها فهد، إن وجود تطبيقات الذكاء الاصطناعي أسهمت في مساعدة النساء الموظفات في تنظيم أوقات المهام المنزلية خلال شهر رمضان حيث يقبل العديد منهن على استخدام الذكاء الاصطناعي في التخطيط للوجبات ووصفات الطعام وتستخدم السيدات تطبيقات الذكاء الاصطناعي للحصول على وصفات مبتكرة ومتنوعة تناسب أجواء رمضان، كما يساعد الذكاء الاصطناعي في اقتراح وجبات بناءً على المكونات المتوفرة في المنزل، مما يقلل من هدر الطعام إلى جانب تنظيم الوقت والمهام المنزلية حيث تعتمد الكثير من السيدات على المساعدات الصوتية لضبط تنبيهات مواعيد السحور والإفطار وتطبيقات إدارة المهام لتنظيم جدول الأعمال اليومي، مثل تحضير الوجبات، أداء العبادات، والتخطيط للزيارات العائلية.
أكدت ربة منزل حنان المزيني أن التسوق الذكي وإدارة الميزانية عبر تطبيقات الذكاء الاصطناعي ساعدت الكثير من النساء للمقارنة بين أسعار المنتجات في الأسواق المختلفة واختيار العروض المناسبة ويمكن للذكاء الاصطناعي تحليل أنماط الإنفاق والمساعدة في وضع ميزانية شهرية لضبط المصاريف خلال رمضان، كذلك تعزيز الروحانية والتعلم الديني حيث توفر تطبيقات مثل Quran GPT وIslamic Finder تلاوات قرآنية مخصصة، وتفسير الآيات، وأوقات الصلاة بدقة ويمكن للذكاء الاصطناعي اقتراح أدعية وأذكار مناسبة لكل يوم من أيام رمضان، وأشارت إلى أن الحفاظ على اللياقة والصحة عبر تطبيقات الذكاء الاصطناعي جعلت السيدات يهتمون بمراقبة السعرات الحرارية والتغذية خلال رمضان وتقديم نصائح للحفاظ على الترطيب والتوازن الغذائي بين الإفطار والسحور.
متطلبات رمضان
من جهته أكد صانع المحتوى سالم القحطاني أن الذكاء الاصطناعي يساعد السيدات في تحقيق التوازن بين متطلبات رمضان وأدوارهن المختلفة، مما يجعلهن أكثر إنتاجية وراحة خلال الشهر الفضيل، وأوضح أن رمضان والذكاء الاصطناعي يمكن أن يلتقيا في عدة مجالات مفيدة، سواء لتعزيز التجربة الروحية للمسلمين أو تسهيل حياتهم خلال الشهر الكريم، وهناك أنظمة غذائية مخصصة في الذكاء الاصطناعي يمكنها اقتراح وجبات سحور وإفطار متوازنة بناءً على احتياجات الفرد الصحية.
تجربة التسوق
أشار خبير تقني مصطفي إبراهيم إلى أن الذكاء الاصطناعي ساعد النساء في شهر رمضان تحسين تجربة التسوق والطهي فهناك تطبيقات تقترح وصفات سهلة وصحية بناءً على عدد الأفراد والمكونات المتاحة، مما يساعد النساء في تحضير وجبات الإفطار والسحور بسرعة والمساعدة في إنشاء قوائم تسوق ذكية وتقديم اقتراحات مفيدة.
استخدامات للذكاء الاصطناعي
- التسوق الذكي
- إدارة الميزانية
- اختيار العروض المناسبة
- تعزيز الروحانية والتعلم الديني
- اقتراح أدعية وأذكار مناسبة لكل يوم
- الحفاظ على اللياقة والصحة

جرب ميزات الذكاء الاصطناعي لدينا

اكتشف ما يمكن أن يفعله Daily8 AI من أجلك:

التعلم مع الذكاء الاصطناعيالتحقق من الحقائقتحويل النص إلى كلامملخص الذكاء الاصطناعي

أخبار ذات صلة

العربية

منذ 5 أيام

• العربية

شعار تطبيق "ديب سيك" (رويترز)

في تطور لافت قد يعيد تشكيل مشهد الذكاء الاصطناعي العالمي، كشفت "ديب سيك" عن تفاصيل جديدة حول نموذجها DeepSeek-V3، الذي نجح في تحقيق أداء يفوق بعض نماذج " OpenAI"، مثل GPT-4.5. التفوق الصيني جاء باستخدام 2048 وحدة معالجة رسومية فقط – أي ما يعادل جزءاً يسيراً من الموارد التي تعتمدها كبرى الشركات. الورقة البحثية الأخيرة التي نشرتها الشركة تحت عنوان "رؤى حول DeepSeek-V3"، توضح كيف يمكن للتصميم الذكي المشترك بين العتاد والبرمجيات أن يتجاوز حدود ما كان يُعتقد ممكناً في عالم الذكاء الاصطناعي. تصميم جديد وكفاءة غير مسبوقة يعتمد نموذج V3 على تقنية "مزيج الخبراء" (MoE)، حيث يتم تفعيل 37 مليار معلمة فقط من أصل 671 مليار في كل عملية تنبؤ، مما يُخفض بشكل كبير من استهلاك الطاقة والحوسبة، ويجعل النموذج أكثر كفاءة من نماذج ضخمة مثل GPT-3.5 أو GPT-4. ولعل أبرز ما في التصميم هو تقنيات مثل الانتباه الكامن متعدد الرؤوس (MLA)، والتدريب فائق الكفاءة بدقة FP8، والتنبؤ التخميني المتعدد، وكلها تساهم في تقليل استخدام الذاكرة والتكلفة إلى مستويات غير مسبوقة. 6 ملايين دولار فقط لتكلفة التشغيل بحسب الورقة، تم تدريب النموذج باستخدام 2048 وحدة معالجة من نوع NVIDIA H800، بتكلفة لم تتجاوز 5.576 مليون دولار. وللمقارنة، تشير تقديرات إلى أن تدريب نماذج مشابهة لدى شركات منافسة يكلف مئات الملايين. وتبلغ تكلفة الاستدلال باستخدام النموذج 2.19 دولار لكل مليون رمز، مقارنة بـ 60 دولارًا في بعض الخدمات الأخرى، مما يخلق فارقاً ضخماً في اقتصاديات الذكاء الاصطناعي. تداعيات استراتيجية تسببت الكفاءة العالية لـ V3 من "ديب سيك" في إحداث صدمة بأسواق التكنولوجيا، وأسهمت في هبوط سهم "إنفيديا" بنسبة 18% في وقت سابق من هذا العام، مع تزايد الاهتمام بنماذج أكثر ذكاءً وأقل استهلاكاً للطاقة. كما جذب النموذج انتباه الشركات والمؤسسات الكبرى التي تسعى لتقنيات يمكن تشغيلها محلياً أو عبر أجهزة متوسطة، وهو ما يتيحه تصميم DeepSeek-V3. بخلاف النماذج التجارية المغلقة، أتاحت "ديب سيك" نموذجها عبر منصات مفتوحة مثل "Hugging Face" و"OpenRouter"، وحصد المشروع أكثر من 15 ألف تقييم على "GitHub"، مع آلاف الإصدارات المعدّلة، في مشهد يعكس انتشاراً واسعاً عبر آسيا وأوروبا وأميركا الشمالية. قفزة في الأداء لم يتوقف الابتكار هنا، بل أطلقت الشركة في مارس الماضي تحديث DeepSeek-V3-0324، ليصل عدد معالم النموذج إلى 685 مليار، مع تحسينات واضحة في اختبارات مثل MMLU-Pro وAIME، إلى جانب أداء أقوى في اللغة الصينية وتوليد الواجهات الأمامية. الذكاء الاصطناعي يدخل مرحلة جديدة في ضوء هذه التطورات، يبدو أن السباق لم يعد لمن يملك أكبر عدد من المعلمات أو وحدات المعالجة، بل لمن يستطيع تسخير الموارد بكفاءة غير مسبوقة. DeepSeek-V3 يقدم نموذجاً عملياً لمستقبل الذكاء الاصطناعي، حيث يتميز بكونه ذكي، قابل للتوسيع، ومنخفض التكلفة.

الشرق السعودية

١٥-٠٤-٢٠٢٥

• الشرق السعودية

أداء سريع وأسعار أقل.. OpenAI تطلق نموذجها GPT-4.1 للمطورين

أعلنت شركة OpenAI إطلاق سلسلة جديدة من نماذج الذكاء الاصطناعي تحت مسمى GPT 4.1، متاحة من خلال واجهة البرمجة API، وتضم ثلاث نسخ: GPT 4.1، وGPT 4.1 mini، وGPT 4.1 nano. وذكرت الشركة في بيان رسمي، أن هذه النماذج قفزة نوعية في قدرات الذكاء الاصطناعي، مشيرة إلى أنها تتفوق على الإصدار السابق GPT 4o في معظم الجوانب، وتوفر أداء أقوى بتكلفة أقل وسرعة استجابة أعلى. وركزت OpenAI في تصميم هذه النماذج على تحسين مهارات البرمجة ودقة تنفيذ التعليمات وفهم السياقات النصية الطويلة، بالإضافة إلى تعزيز قدرات معالجة الصور والفيديو. أداء متطور في البرمجة في اختبار SWE-bench Verified، وهو مقياس دقيق لقياس أداء النماذج في تنفيذ مهام برمجية حقيقية ضمن مستودعات مفتوحة المصدر، سجل نموذج GPT 4.1 نسبة دقة بلغت 54.6% مقارنة بـ33.2% لنموذج GPT 4o، و38% لنموذج GPT 4.5، مما يعكس تقدماً كبيراً في القدرة على قراءة الشيفرات البرمجية وفهم المشاكل، وتقديم حلول فعالة قابلة للتنفيذ. كما تفوق GPT 4.1 في التعامل مع تنسيقات تعديلات الشيفرة diff formats متجاوزاً أداء GPT 4.5 بنسبة 8%، ما يمكن المطورين من تقليل التكاليف عبر اقتصار الإخراج على السطور المعدلة فقط بدلاً من إعادة توليد الملف بأكمله. وعند استخدام النموذج لتعديل كود مشروع برمجي ضمن بيئة مثل GitHub، يستطيع GPT 4.1 تحليل مشكلة تقنية معينة ومن ثم تقديم تصحيح دقيق يعمل فوراً دون الحاجة إلى تدخل يدوي إضافي. هذه الميزة تقلل زمن التطوير وتزيد من كفاءة الفرق التقنية. اتباع دقيق للتعليمات في مجال تنفيذ التعليمات سجل النموذج نسبة دقة بلغت 38.3% على معيار MultiChallenge وهو ما يمثل تحسناً بنسبة 10.5% مقارنة بـGPT 4o. أما في اختبار IFEval الذي يقيس مدى التزام النموذج بتعليمات تنسيق وإخراج معقدة فقد حقق GPT 4.1 نتيجة بلغت 87.4% مقابل 81.0% للإصدار السابق. وأظهر النموذج قدرة أكبر على تنفيذ تعليمات تشمل التنسيق الخاص والترتيب المنطقي للخطوات، وتجنب أخطاء الصياغة وعدم تقديم معلومات عند عدم وجود إجابة مؤكدة. وبالتالي يستطيع المستخدم إعطاء النماذج الجديدة تعليمات مفصلة مثل: اصنع لي خطة، وجبات نباتية عالية البروتين بدون فول الصويا وقدمها في جدول أسبوعي. النموذج سيتبع كل التعليمات حرفياً وينتج جدولاً دقيقاً، بخلاف النماذج السابقة التي كانت تتجاهل بعض الشروط. قدرة متقدمة على تحليل السياقات الطويلة أحد أبرز التحسينات في GPT 4.1 هو قدرته على تحليل سياق نصي يصل إلى مليون رمز، ما يجعله قادراً على قراءة وتحليل مستندات ضخمة أو شيفرات برمجية متعددة الملفات دفعة واحدة. في اختبار OpenAI-MRCR الذي يقيس قدرة النموذج على التمييز بين عدة طلبات متشابهة موزعة داخل النص تفوق GPT 4.1 على جميع النماذج السابقة، حتى عند أقصى طول سياقي. كما أظهر دقة عالية في اختبار Graphwalks الذي يتطلب قفزات منطقية بين معلومات غير متسلسلة داخل السياق. فمثلاً في شركة قانونية ترغب بمراجعة مجموعة من العقود القانونية الضخمة، يستطيع GPT 4.1 تحليل مئات الصفحات وتحديد البنود التي تتعارض مع بعضها أو تلك التي تحتاج لمراجعة دقيقة في استعلام واحد وبدقة عالية. هذا العمل الذي كان يتطلب فريقاً من المحامين لأيام يمكن إنجازه خلال دقائق. أداء بصري فائق على صعيد المعالجة البصرية أظهرت النماذج الجديدة أداءً متميزاً في اختبارات تشمل تحليل المخططات والرسوم البيانية والبيانات الرياضية البصرية. ففي اختبار MMMU سجل النموذج الرئيسي 74.8% وفي MathVista 72.2% كما سجل 56.7% في اختبار CharXiv-Reasoning الذي يختبر فهم البيانات الرسومية العلمية. وفي اختبارات الفيديو وتحديداً اختبار Video-MME الذي يعتمد على مشاهدة مقاطع طويلة بدون ترجمات، حقق GPT 4.1 نسبة دقة بلغت 72.0%، وهي الأعلى مقارنة بالنماذج السابقة. في التطبيقات التعليمية يمكن للطلاب رفع صورة تحتوي على معادلة رياضية أو رسم توضيحي معقد، ويقوم GPT 4.1 بتحليل الصورة وتقديم شرح مفصل باللغة المناسبة مع تحويل الرسومات إلى بيانات نصية قابلة للبحث والمراجعة. تكلفة أقل واستجابة أسرع بفضل تحسينات على البنية التحتية لنموذج GPT 4.1 انخفض زمن الاستجابة بشكل كبير حيث يمكن للنموذج المصغر nano الرد في أقل من 5 ثوانٍ حتى مع مدخلات تصل إلى 128 ألف رمز. أما على صعيد التكلفة فقد خفضت OpenAI الأسعار بنسبة تصل إلى 26% مقارنة بـ GPT 4o بينما توفر النماذج المصغرة توفيرًا أكبر بكثير يصل إلى 83%. النموذج المصغر GPT 4.1 mini يجمع بين سرعة الاستجابة العالية والكفاءة العالية في تتبع التعليمات، ويعد خياراً مثالياً للتطبيقات التي تتطلب معالجة سريعة بتكلفة منخفضة، مثل روبوتات المحادثة وخدمات الدعم الآلي. في شركات خدمة العملاء يمكن دمج GPT 4.1 nano في روبوت دردشة تلقائي قادر على الرد على استفسارات العملاء التقنية المعقدة، خلال ثوانٍ مع الحفاظ على الدقة، وهو ما يحسن تجربة المستخدم، ويقلل من الحاجة لتدخل بشري مباشر. تكلفة استخدام النماذج الجديدة وأعلنت OpenAI عن تخفيضات ملحوظة في أسعار استخدام سلسلة GPT 4.1، نتيجة تحسينات في أنظمة التشغيل والبنية التحتية، ما يتيح للمطورين الحصول على أداء متقدم بتكلفة أقل. وبحسب الشركة فإن نموذج GPT 4.1 تبلغ تكلفة إدخال مليون رمز 2 دولاراً أمريكياً بينما تكلفة الإخراج تصل إلى 8 دولارات مع خصم خاص على الإدخال المؤقت cached input ليصبح 0.50 دولار، وتكلفة متوسطة شاملة تبلغ 1.84 دولار لكل مليون رمز بحسب الاستخدام المعتاد. أما النموذج المصغر GPT 4.1 mini فيقدم كفاءة عالية بسعر منخفض، حيث تبلغ تكلفة الإدخال 0.40 دولار، والإخراج 1.60 دولار، بينما الإدخال المؤقت لا يتجاوز 0.10 دولار وتصل التكلفة المتوسطة إلى 0.42 دولار فقط. وفي المقابل يعد GPT 4.1 nano النموذج الأرخص والأسرع على الإطلاق، حيث تبلغ تكلفة إدخال مليون رمز 0.10 دولار والإخراج 0.40 دولار، في حين تصل تكلفة الإدخال المؤقت إلى 0.025 دولار، بتكلفة متوسطة إجمالية لا تتجاوز 0.12 دولار. وتتيح OpenAI أيضاً إمكانية استخدام هذه النماذج ضمن واجهة Batch API مع خصم إضافي بنسبة 50%، ما يعزز من جدواها في الاستخدامات المؤسسية على نطاق واسع. وأعلنت OpenAI أن نموذج GPT 4.1 سيكون متاحاً فقط من خلال واجهة API، وأنها ستبدأ تدريجياً بإيقاف دعم نموذج GPT 4.5 Preview اعتباراً من 14 يوليو 2025، ودعت المطورين إلى الانتقال للنماذج الأحدث التي تقدم أداءً أفضل وتكلفة أقل. كما أكدت الشركة أن العديد من التحسينات التي أدخلت على GPT 4.1 قد بدأت بالفعل بالظهور تدريجياً في الإصدار الأخير من ChatGPT، المستند إلى نموذج GPT 4o مع خطط لمواصلة التحديثات المستمرة.

العربية

١١-٠٤-٢٠٢٥

• العربية

"OpenAI" ستتعاون مع شركات ناشئة لتحسين استخدام الذكاء الاصطناعي

أعلنت شركة الذكاء الاصطناعي " OpenAI" عن برنامج "OpenAI Pioneers"، وهو مبادرة جديدة ستتيح للشركة التعاون مع الشركات الناشئة لابتكار أساليب جديدة لتقييم أداء الذكاء الاصطناعي في حالات استخدام محددة، وتطوير نماذج ذكاء اصطناعي جديدة خاصة بكل قطاع. وبشكل أكثر تحديدًا، سيشهد البرنامج تعاون "OpenAI" مع الشركات لتطوير حلول ذكاء اصطناعي ومعايير تقييم مخصصة عبر مجموعة واسعة من القطاعات و"حالات الاستخدام الواقعية". وكتبت "OpenAI "، في منشور على مدونتها، أنه مع تزايد تكامل الذكاء الاصطناعي عبر القطاعات، من الضروري للغاية أن تتمكن الشركات من قياس أداء حلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بها بدقة، بحسب تقرير لمجلة "Inc"، اطلعت عليه "العربية Business". ووفقًا للشركة، فإن إحدى أفضل الطرق لتحقيق ذلك هي إنشاء "تقييمات خاصة بمجال محدد"، وهي معايير قياس خاصة بقطاع أو حالة استخدام معينة. على سبيل المثال، قد ترغب شركة محاماة في اختبار الدقة القانونية لنموذج ذكاء اصطناعي ما، أو قد ترغب شركة تصنيع في اختبار مدى معرفة هذا النموذج بالمواد. وتسعى "OpenAI"، مطورة روبوت الدردشة الشهير "شات جي بي تي"، الآن للحصول على مساعدة في تطوير هذه التقييمات الخاصة بمجالات محددة، وتدعو الشركات للمساعدة. وقالت الشركة إنها ستعمل مع الشركات الناشئة التي تُطوّر منتجات جديدة في قطاعات ذات تأثير كبير لتوسيع قدرات منتجاتها من خلال جهود مخصصة مع فرق البحث لديها. وستعمل "OpenAI" أيضًا مع الشركات المشاركة بالبرنامج لضبط نماذج الذكاء الاصطناعي بدقة، وتحديدًا لتحسين أدائها في أهم ثلاث حالات استخدام للذكاء الاصطناعي لدى الشركات الناشئة الشريكة. ويمكن للشركات الناشئة التقديم لبرنامج "OpenAI Pioneers" من خلال ملء استمارة أسفل منشور الشركة على مدونتها. وللتأهل، ستحتاج الشركات إلى وصف موجز لحالة الاستخدام الخاصة بالقطاع الذي تسعى إلى تحقيقها باستخدام الذكاء الاصطناعي، والتحديات التي واجهتها. وستحتاج الشركات أيضًا إلى تقديم أمثلة على حالات يُمكن أن يُفيد فيها تقييم خاص للذكاء الاصطناعي بالقطاع هذا القطاع ككل. وتشهد "OpenAI" حاليًا نشاطًا ملحوظًا، ومن المتوقع أن تعلن الشركة عن نماذج ذكاء اصطناعي جديدة من سلسلة "GPT".