الذكاء الاصطناعي

NVIDIA توسع نطاق نماذجها المفتوحة لدعم الذكاء الاصطناعي في أوروبا

أعلنت NVIDIA عن توسيع نطاق عائلتها من النماذج المفتوحة لتزويد المطورين والباحثين والشركات بالأدوات اللازمة لبناء تطبيقات مخصصة للغات والقطاعات المحلية.

رضوان عبدالهاديمحرر وكاتب تقني

نُشر: 21 أكتوبر 2026 · آخر تحديث: 21 أكتوبر 2026 · 4 دقائق قراءة

NVIDIA توسع نطاق نماذجها المفتوحة لدعم الذكاء الاصطناعي في أوروبا — الصورة: NVIDIA Blog

توسيع النماذج المفتوحة لدعم السيادة التقنية

تواصل شركة NVIDIA توسيع عائلتها الشاملة من النماذج المفتوحة في مجالات متعددة تشمل اللغات، والروبوتات، والبيولوجيا، والحوسبة الكمية. ويهدف هذا التوجه المعتمد من قبل NVIDIA Blog إلى منح المطورين والباحثين والمؤسسات الأدوات التقنية الضرورية لتطوير تطبيقات مصممة خصيصاً لتلبية متطلبات اللغات المحلية والقطاعات الصناعية المختلفة داخل القارة الأوروبية.

تتضمن المحفظة الموسعة مجموعة من النماذج الحديثة مثل NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL وNemotron 3.5 Bolt، إلى جانب نماذج NVIDIA Nemotron Retriever المخصصة لعمليات التضمين وإعادة الترتيب وتحليل المستندات. وتتيح هذه البنية التحتية المفتوحة للمؤسسات والشركات إمكانية تخصيص النماذج باستخدام بياناتها المحلية وتشغيلها بالكامل على بنى تحتية تخضع لسيطرتها المباشرة.

تعزيز وكلاء الذكاء الاصطناعي بنماذج Nemotron

توفر عائلة نماذج NVIDIA Nemotron للغات المفتوحة ومجموعات البيانات والوصفات البرمجية الدعم اللازم للمطورين الذين يعملون على بناء وكلاء أذكياء قادرين على فهم النصوص والصور معاً. تساعد هذه الوكلاء على تنسيق سير العمل، والتفكير في المشكلات المعقدة، وتنفيذ المهام المتخصصة بتكاليف أقل، مستفيدة من الأبحاث والخبرات المقدمة عبر تحالف NVIDIA Nemotron Coalition الذي يضم شركاء أوروبيين بارزين مثل Black Forest Labs.

تعتمد العديد من الشركات والمؤسسات العالمية الكبرى، من ضمنها Dassault Systèmes، على نماذج Nemotron ومجموعاتها البيانية لإنشاء تطبيقات مخصصة وبناء وكلاء ذكاء اصطناعي مرتبطين بمجالات عمل محددة. كما تعمل شبكة واسعة من شركاء مرحلة ما بعد التدريب على مساعدة الشركات في تكييف هذه النماذج لتناسب أحمال العمل الخاصة بكل قطاع صناعي.

معالجة البيانات المهنية المهيكلة عبر نماذج Kumo

تقدم NVIDIA حزمة نماذج NVIDIA Kumo المفتوحة والمكتبات والأدوات المصممة لمساعدة وكلاء الذكاء الاصطناعي والتطبيقات في التنبؤ بالنتائج، وتقييم مخاطر الاحتيال، وتقديم التوصيات استناداً إلى بيانات الأعمال المهيكلة. وتعتبر هذه النماذج جزءاً أساسياً من مبادرة NVIDIA Agent Knowledge Foundation، حيث تسهم في اختصار الوقت اللازم لتحقيق التنبؤات وتقليل التكاليف التشغيلية المرتبطة ببناء مسارات منفصلة للتعلم الآلي لكل مهمة على حدة.

يستطيع المطورون الاستفادة من نماذج Kumo المدربة مسبقاً لإيصال التنبؤات إلى التطبيقات بسرعة فائقة، ثم إجراء الضبط الدقيق لها باستخدام البيانات الخاصة عندما تتطلب التطبيقات مستويات أداء أعلى. وتشمل هذه المحفظة نماذج Kumo Structured المخصصة للتنبؤ بالبيانات الجدولية والعلايقية، ومكتبة NVIDIA Kumo Engine المفتوحة لتطوير ونشر نماذج أساس البيانات المهيكلة.

تسريع محاكاة وروبوتات العالم الفعلي عبر Cosmos

تمثل عائلة NVIDIA Cosmos مجموعة من نماذج الأساس المفتوحة للعالم الفعلي، والتي تم تصميمها لمساعدة المطورين على بناء روبوتات ومركبات ذاتية القيادة ووكلاء رؤية اصطناعية قادرة على فهم البيئة المحيطة والتفاعل معها بكفاءة. وتطرح الشركة أدوات جديدة للتحسين وما بعد التدريب لمساعدة المطورين على تعزيز نماذج العالم مستخدمة قدرات حوسبية أقل.

إلى جانب ذلك، تقدم الشركة نظام Cosmos Data Factory الذي يضم مخططات ومهارات وكيلة أساسية لمساعدة المطورين في تنقية، وتصنيف، وتوليد، وتقييم بيانات التدريب الخاصة بسيناريوهات القيادة وعيوب المنتجات وتحسين الصور. وتستفيد شركات عالمية رائدة من هذه التقنيات لإنشاء مجموعات بيانات تدريبية متنوعة وعالية الجودة ترفع من دقة النماذج.

الاستدلال الفوري للسيارات والابتكار البيولوجي والكمي

في قطاع النقل الذكي، يأتي نموذج NVIDIA Alpamayo 2 Edge كنموذج استدلالي مدمج يدمج فهم المشاهد الحية والتخطيط الحركي مباشرة داخل المركبات ذاتية القيادة. ويعتمد هذا النموذج على الأساس البرمجي لنظام NVIDIA Cosmos 3 Edge المستند بدوره إلى بنية Nemotron، والمُحسّن للعمل على منصة NVIDIA DRIVE AGX Thor.

أما في مجالات الرعاية الصحية والاكتشافات العلمية، فيساهم نموذج NVIDIA BioNeMo RFD4-Proteina المطور بالتعاون مع معهد تصميم البروتينات في جامعة واشنطن في تسريع تصميم البروتينات وتوليد هياكل ثلاثية الأبعاد بدقة متقدمة. وفي قطاع الحوسبة الكمية، توفر عائلة نماذج NVIDIA Ising المفتوحة أساساً مشتركاً وقابلاً للتوسع لتسريع تطور الحواسيب الكمية الخارقة ومعالجة الأخطاء.