David Vicente Campos
مؤسس NeuraLIA Labs وشريك مؤسس MyRealFood
أنا مهندس حاسوب، خرّيج جامعة ليون الإسبانية. شاركت في تأسيس MyRealFood، حيث بنيت، بصفتي المدير التقني، التطبيق الذي استخدمه ملايين الأشخاص ليأكلوا بشكل أصحّ، وأسست NeuraLIA Labs، حيث أبني منتجات ذكاء اصطناعي. هنا أكتب عمّا كان عليّ فهمه على طول الطريق، بالطريقة التي تمنّيت لو شرحه لي أحدهم بها.
الذكاء الاصطناعي من الصفر
30 فصلًا
- الـ Perceptron من الصفر: ما الذي يحسبه العصبون؟
- من أين تأتي دالة الخسارة: من الأرجحية، لا من العرف
- إلى أسفل الوادي: Gradient Descent والخطوتان اللتان يتخطاهما الجميع
- التصنيف، الإنتروبيا المتقاطعة، وكيف لا تخدع نفسك
- Backpropagation من الصفر: المحرك أولًا، ثم الشبكة
- جعله يتدرّب، وجعله يعمّم
- ابنِ BPE Tokenizer: لماذا لا يستطيع نموذجك عدّ حروف R؟
- التنبؤ بالـ token التالي: Embeddings، وما تعنيه Perplexity
- Attention وكتلة Transformer، مشتقان من المتوسط
- التدريب المسبق لـ LLM: البيانات والحوسبة وقوانين التوسع والتكلفة
- من Base Model إلى Assistant: SFT وRLHF وDPO وGRPO
- Chain of Thought وRLVR وTest-Time Compute، بالأرقام
- جعل inference رخيصًا: KV cache وbatching والتكميم
- أول استدعاء LLM في الإنتاج: البث، إعادة المحاولة، المهل الزمنية
- Prompt Engineering بالأرقام: ما الذي يغيّر المخرجات
- Context Window وtokens والفاتورة، بالأرقام
- Temperature وTop-p والحتمية التي لا تملكها
- Tool Calling والمخرجات المنظَّمة: العقد الذي يصمد
- RAG في الإنتاج: Chunking والاسترجاع والاستشهادات الصادقة
- Fine-Tune أم استرجاع أم Prompt؟ القرار اقتصادي
- تسعير Multimodal: ما الذي تُحاسَب عليه الصور والصوت والفيديو فعلاً
- ما هو AI Agent: خمسة أنواع كلاسيكية وتعريفان متنافسان
- ابنِ Agent Harness: الحلقة وخمس طرق للخروج منها
- Context Engineering: لماذا يصبح agent لديك أغبى عند الدور 40
- تنسيق multi-agent: خمسة أنماط، ومتى يفوز أحدها
- شرح MCP وفق المواصفة: ما هو الخادم حقًا
- إطلاق خادم MCP: TypeScript وPython بالأرقام
- Agent Skills و SKILL.md: الإفصاح التدريجي، بالأرقام
- تقييم LLM: من benchmarks العامة إلى مجموعتك الذهبية
- حقن prompt والثلاثية القاتلة: تأمين agent حقيقي