★
القائمة
الرئيسية كيف يُبنى قائمة المراقبة المنظومة
الأجهزة الشرائحمقارنة الرقائق الخوادم والأنظمةالشبكات الذاكرةالمصانع والتغليف التبريد
المنشآت مراكز البياناتالطاقة المشاريعالحوسبة السحابية وحوسبة GPU
الذكاء نماذج الذكاء الاصطناعيالبرمجيات منتجات الذكاء الاصطناعيمعايير الأداء أوراق بحثيةمجموعات البيانات المفاهيم
النظام البيئي الشركاتالأسهم الأشخاصالجدول الزمني الاتجاهاتمستقبل الذكاء الاصطناعي
تعلّم الأخبار استفسر عن البيانات وكلاء الذكاء الاصطناعي
حول من نحن المنهجية البيانات وواجهة API إخلاء المسؤولية
الخيارات
البيانات وواجهة API

وصول مجاني للقراءة فقط بصيغة JSON إلى البيانات المخزّنة مؤقتاً في الموقع.

الوضع الداكن

العرض الإرشادي
هل مصطلحات الرقائق ومراكز البيانات والنماذج جديدة عليك؟ نشرح المصطلحات الرئيسية أثناء تصفحك بلغة واضحة ومبسطة. البيانات نفسها، مع الشرح مدمجاً فيها.

عرض الخبراء
أنت تعرف المنظومة بالفعل. البيانات فقط: نظيفة وسريعة ومدمجة، دون شروح إضافية. هذا هو العرض الافتراضي.

لغة الواجهة
‹ رجوع

AI Agents

مفهوم التدريب والاستنتاج

Models that act: plan, call tools, iterate — the 2025 product wave.

أنت تطّلع على سجل شرح مفهوم: ما معنى هذا المصطلح بلغة واضحة، والسجلات التي يربطها معاً.

An agent loops a model through plan → act → observe: calling tools, browsing, writing files, correcting itself until the goal is met. Coding agents (Claude Code, Codex, Devin) proved it commercially; standards like MCP wire agents to the world. Agents multiply token consumption per task by orders of magnitude — the demand driver behind the inference buildout — and concentrate the safety questions, since acting models can do more than talking ones.

كيف يرتبط هذا ببقية المنظومة

Related · 5 AI Agents

روابط هذا السجل في لمحة — انقر على أي مجموعة للانتقال إليها.

المصادر

MCP ↗

السجل مراجَع بتاريخ 2026-01-15 — عرض المنهجية.