الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: جودة بيانات التدريب
-
غير آمن بتصميمه؟ منظور أمني يركز على الإنسان في تطوير البرمجيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي Insecure by design? A human-centric security perspective on AI-assisted software development
2026 | المؤلف: Magdalena Glas وآخرون | المجلة: Computers & Security | المجال: نظم المعلومات (Information Systems)تقدم هذه القسم نظرة عامة على تداعيات أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي (AI) في تطوير البرمجيات، مع تسليط الضوء على إمكانياتها لتعزيز كفاءة المطورين بينما تقدم في الوقت نفسه تحديات أمنية كبيرة. يؤكد على أن الكود الذي يتم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي يفتقر إلى الأمان الفطري، حيث إنه غالبًا ما يتم اشتقاقه من مجموعات بيانات تدريبية…
-
زيادة بيانات النصوص لنماذج اللغة الكبيرة: مسح شامل للطرق والتحديات والفرص Text data augmentation for large language models: a comprehensive survey of methods, challenges, and opportunities
2026 | المؤلف: Yaping Chai وآخرون | المجلة: Artificial Intelligence Review | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يوفر قسم ورقة البحث نظرة شاملة على تقنيات تعزيز البيانات لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، التي أظهرت أداءً ملحوظًا عبر تطبيقات متنوعة. يسلط الضوء على التحديات التي تطرحها الحاجة إلى مجموعات بيانات تدريب كبيرة، مشيرًا إلى أن البيانات غير الكافية يمكن أن تؤدي إلى الإفراط في التكيف وتعيق قدرة النموذج على التعامل مع المهام المعقدة. تصنف…