8. أتمتة إدخال بيانات بطاقات العمل (للشركاء وأصحاب المصلحة)

[إرفاق صورة بطاقة عمل]
"استخرج البيانات من بطاقة العمل هذه بدقة. نظّم المعلومات في شكل جدول يتضمن: اسم الجهة/المؤسسة، الاسم الكامل، المسمى الوظيفي، رقم الهاتف، والبريد الإلكتروني الرسمي."

9. استخلاص الملخصات التنفيذية من التقارير الرسمية

[إدراج نص التقرير/الوثيقة]
"اقرأ التقرير بالكامل. أريد المخرجات منظمة كالتالي: 1) ملخص تنفيذي (Executive Summary) دقيق لا يتجاوز 3 أسطر، 2) أبرز التحديات التشغيلية أو المخاطر المذكورة، 3) قائمة بالإجراءات التصحيحية أو الخطوات القادمة الموصى بها."

10. التقييم النقدي للمبادرات والمقترحات (Red Teaming)

[إدراج خطة المبادرة/المقترح]
"تصرّف كعضو في لجنة التوجيه والرقابة. راجع هذا المقترح وحدد ثغراته. اذكر 5 أسئلة صعبة أو اعتراضات محتملة قد تطرحها الجهات الرقابية أو أصحاب المصلحة قبل اعتماده، وحدد أي نقص في التبرير المالي أو الاستراتيجي."

11. التحليل النوعي لشكاوى أو استبيانات المستفيدين

[إدراج إجابات الاستبيان النصية]
"حلل هذه الإجابات. قم بتصنيفها إلى: 1) الجوانب الإيجابية في جودة الخدمة، 2) الشكاوى أو التحديات المتكررة التي يواجهها المستفيدون، 3) استخرج 3 توصيات جوهرية يمكن تحويلها إلى مبادرات لتحسين تجربة المستفيد."

12. تحويل اللوائح والأدلة المعقدة إلى مواد مبسطة (FAQ)

[إدراج اللائحة أو دليل الإجراءات]
"استناداً إلى هذا الدليل، قم بصياغة قائمة بـ 10 "أسئلة شائعة" (FAQ) موجهة لتسهيل فهم الإجراءات للموظفين أو المستفيدين. ركّز على الحالات الاستثنائية أو النقاط التي قد تسبب التباساً، واجعل الإجابات واضحة ومباشرة."

13. تقرير الاتجاهات وأفضل الممارسات

"بصفتك خبيراً في السياسات العامة، قم بإجراء بحث متعمق حول أفضل الممارسات في [مجال العمل، مثلاً: التحول الرقمي للخدمات الحكومية] لعام 2026. اكتب تقريراً يغطي: 1) التحولات العالمية الجوهرية في هذا المجال، 2) الدروس المستفادة، 3) التوصيات والآثار الاستراتيجية المتوقعة على مؤسستنا."

14. المقارنة المعيارية (Benchmarking) مع جهات مماثلة

"قم بإجراء بحث شامل حول المبادرات والخدمات التي تقدمها الجهات الثلاث التالية في مجال [اسم المجال]: [الجهة 1]، [الجهة 2]، [الجهة 3]. نظّم النتائج في جدول مقارنة احترافي يوضح المقاييس التالية: نموذج الحوكمة، الخدمات الأساسية المقدمة، الممارسات المبتكرة، والتحديات المشتركة."

15. إعداد مذكرة تحضيرية لاجتماع مع شركاء استراتيجيين (Briefing Memo)

"قم بإعداد "مذكرة تحضيرية" (Briefing Memo) حول [اسم الجهة الحكومية، المنظمة الدولية، أو الشريك المستهدف]. ابحث عن: اختصاصاتهم الأساسية، أحدث مبادراتهم أو تقاريرهم في آخر 3 أشهر، وأبرز التوجهات التي يركزون عليها حالياً. لخص المعلومات بحيث تساعدني في إدارة نقاش مثمر وتحديد مجالات التكامل والتعاون المشترك."

16. إدارة الوقت وجدولة المهام الإدارية@GoogleCalendar "قم بتحليل جدول أعمالي لهذا الأسبوع. صنف ارتباطاتي إلى فئات واضحة (اجتماعات لجان، عمل إداري ومكتبي، زيارات ميدانية). بناءً على أوقات الفراغ المتاحة، اقترح خطة زمنية لتوزيع المهام المتأخرة لضمان استمرارية سير العمل بكفاءة."

17. التحضير الفعال للاجتماعات واللجان@GoogleDrive "ابحث عن مستندات الاجتماع المتعلقة بـ [اسم المبادرة/اللجنة/المشروع]. استخرج المعلومات التالية في نقاط قصيرة: 1) الهدف الاستراتيجي من الاجتماع، 2) أهم البنود المطروحة للنقاش، 3) صغ 3 أسئلة نقدية تتعلق بالامتثال أو الميزانية أو الأثر يجب التأكد منها خلال الاجتماع."

18. لتقييم المخاطر وكشف "النقاط العمياء" (Risk Assessment & Blind Spots)

[إدراج خطة عمل أو قرار مؤسسي]
"بصفتك مقيِّم مخاطر موضوعي، قم بتفكيك هذه الخطة للبحث عن الثغرات التنفيذية التي لم يتم أخذها بالحسبان. حدد 3 تحديات تشغيلية، تنظيمية، أو متعلقة بالامتثال قد تعرقل التنفيذ. اطرح أسئلة استقصائية دقيقة يجب على فريق العمل الإجابة عليها وتقديم أدلة تدعمها قبل المضي قدماً في الاعتماد الرسمي."

الذكاء الاصطناعي يتعمد عدم المساعدة

▪️ورقة بحثية تدور فكرتها الرئيسية حول:
النماذج اللغوية المتقدمة لا تتعاون دائمًا حتى عندما يكون التعاون سهلًا ولا يكلفها شيئًا، بل قد تتعمد عدم المساعدة.

▪️ ما الذي درسته؟
درست ما إذا كانت نماذج الذكاء الاصطناعي (LLMs) تتعاون مع بعضها في بيئة جماعية عندما يكون التعاون مجانيًا ولا يؤثر على مصلحتها الشخصية.
كما حاولت فهم سبب فشل التعاون: هل بسبب ضعف القدرة أم بسبب قرارات متعمدة بعدم التعاون؟

▪️ كيف أجريت؟
•من شارك؟
عدة نماذج ذكاء اصطناعي مختلفة (مثل GPT وGemini وغيرها) تعمل كـ«وكلاء».
•ماذا طُلب منهم؟
حل مهام تحتاج معلومات من وكلاء آخرين، مع تعليمات واضحة: «تعاونوا لزيادة النتيجة الجماعية».
•كيف تم القياس؟
تم قياس عدد المهام المكتملة، ومدى مشاركة المعلومات بين الوكلاء، وكفاءة تنفيذهم للمهام.

▪️ ماذا وجدت؟
•بعض النماذج لم تتعاون رغم أن ذلك لا يكلفها شيئًا.
•الأداء لم يرتبط بقوة النموذج: نموذج قوي حقق فقط 17% من الأداء المثالي، بينما نموذج أضعف وصل إلى 50%.
•بعض النماذج كانت «تفهم المهمة» لكنها تتعمد عدم إرسال المعلومات للآخرين.
•إضافة تعليمات واضحة أو حوافز بسيطة

حسّن الأداء بشكل ملحوظ.

▪️ ماذا يعني؟
الذكاء الأعلى لا يعني تعاونًا أفضل.
إذا أردنا أن تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي معًا بكفاءة، يجب تصميمها بعناية (قواعد واضحة أو حوافز)، لأن التعاون لا يحدث تلقائيًا حتى عندما يكون سهلًا ومفيدًا للجميع.

الورقة كاملة هناarxiv.org/pdf/2604.07821v1

جميع مستخدمي macOS عليهم تحديث تطبيقات OpenAI إلى أحدث الإصدارات

هل يفضل الذكاء الاصطناعي نفسه؟

تخيل أن تطلب من نموذج ذكاء اصطناعي أن يقيم مجموعة نصوص… ثم تكتشف أنه يعطي أعلى تقييم للنص الذي كتبه هو! 😅

▪️دراسة حديثة كشفت أن:
النماذج مثل GPT-4 لا تقيّم بشكل محايد دائمًا، إنما تميل إلى تفضيل إنتاجها الخاص.

◽️السبب؟
ليس صدفة… النموذج يستطيع – بدرجة معينة – أن يتعرف على أسلوبه ونصوصه، وعندما يفعل ذلك… يعطيها تقييمًا أعلى!

بإختصار:
كلما كان الذكاء الاصطناعي “أذكى” في معرفة ما كتبه،
زاد انحيازه لنفسه.

x.com/i/article/204320167129…

10 م/ث سرعة الروبوت

الروبوت Untree يجري بثبات وبسرعة 10 م/ث يعني ممكن يقطع 100متر في 10 ثواني وهذا تقريبا كالرقم القياسي للعداء يوسين بولت
9.58 ثانية

الوزن: حوالي 62 كغ

هل الذكاء الاصطناعي يفهم مشاعرنا فعلاً؟

كشفت دراسة حديثة من هارفرد أن نماذج الذكاء الاصطناعي (مثل ChatGPT) لا تتعامل مع المشاعر بشكل سطحي، إنما تمثلها داخليًا ضمن “خريطة منظمة” تشبه الطريقة التي يفهم ويفكر بها البشر العواطف.

هذه الخريطة تعتمد على بُعدين أساسيين معروفين في علم النفس:
•الإيجابية أو السلبية (Valence)
•شدة الشعور (Arousal)

والمميز أن النموذج يرتب المشاعر داخل هذا الفضاء بشكل يشبه شكل منحني (يشبه حرف V)، حيث:
•المشاعر الإيجابية تتجمع معًا
•المشاعر السلبية تتجمع في جهة أخرى
•والمشاعر المحايدة تقع في المنتصف

▪️ ويقول الباحثون
1.النماذج تتعلم تمثيل منطقي للمشاعر
أي أن “الفرح” أقرب لـ “الحب” من “الغضب”، وهذا يظهر داخل بنية النموذج نفسها.

2.هذا التمثيل ليس بسيط بالكامل
هو مزيج بين:
•تنظيم خطي (سهل التحليل)
•وبنية غير خطية (أكثر تعقيدًا وواقعية)

3.يمكن استخدام هذا الفهم لقياس ثقة النموذج
عندما يخطئ النموذج، تكون “تمثيلاته” بين مشاعرين، مما يسمح بتقدير مدى تردده أو عدم يقينه.

الورقة هنا

Latent Structure of Affective Representations in Large Language Modelsarxiv.org/pdf/2604.07382v1