أمين حاريث يسجل ويقود مارسيليا لصدارة مجموعته بالدوري الأوربي
تاريخ النشر: 26th, October 2023 GMT
زنقة 20. الرباط
سجل الدولي المغربي أمين حارث هدفا في المباراة التي فاز فيها فريقه أولمبيك مارسيليا على آيك أثينا (3-1)، مساء اليوم الخميس، على أرضية ملعب فيلودروم، برسم الجولة الثالثة من الدوري الأوروبي لكرة القدم.
وسجل أسد الأطلس الهدف الثاني لمرسيليا بفضل ركلة جزاء في الدقيقة 60، عندما كانت النتيجة 1-1.
وبذلك، افتتح حارث سجل أهدافه لهذا الموسم بتوقيعه الهدف الثاني في مسيرته الأوروبية.
وتقدم أولمبيك مارسيليا في الدقيقة 27 بفضل هدف من البرتغالي فيتور فيتينيا بعد تمريرة من الفرنسي دجونينيو.
وتمكن الضيوف من العودة إلى المقدمة عبر المكسيكي أوربيلين بينيدا في الدقيقة 53، لكن ركلة جزاء حارث سمحت لمرسيليا، التي تضم مغربيا آخر في صفوفها، هو عز الدين أوناحي، بالتقدم.
وبعد عشر دقائق جاء الدور على الدولي الفرنسي جوردان فيرتو ليضيف الهدف الثالث لمرسيليا من نقطة الجزاء أيضا.
وبهذا الفوز، يتصدر أولمبيك مارسيليا مجموعته برصيد 5 نقاط يليه أيك أثينا برصيد 4 نقاط. ويحتل أجاكس أمستردام المركز الثالث في المجموعة برصيد نقطتين أمام برايتون (نقطة واحدة).
المصدر: زنقة 20
إقرأ أيضاً:
نقلة نوعية تعالج ظاهرة الإجابات «الواثقة غير الدقيقة»
أبوظبي (الاتحاد)
أخبار ذات صلةكشف باحثون من جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي عن نهج مبتكر يُعيد تشكيل عملية التحقق التلقائي من مخرجات نماذج اللغة الكبرى (LLMs)، موفراً حلاً أكثر كفاءة وأقل تكلفة لمعالجة ظاهرة «الهلوسة» التي تُنتج إجابات واثقة لكنها غير دقيقة. الدراسة، التي نُشرت على الموقع الإلكتروني للجامعة، عُرضت في المؤتمر السنوي لعام 2025 للأميركتين في رابطة اللغويات الحسابية (NAACL).
وفقاً للموقع الإلكتروني للجامعة، طوّر الفريق البحثي، بقيادة الباحث ما بعد الدكتوراه تشُووهان شيه، إطار عمل جديداً يُسمى FIRE (التحقق من الحقائق مع الاسترجاع والتحقق التكراري). يعتمد هذا النهج على تقييم مستوى ثقة النموذج في الادعاءات التي يقدمها، ليحدد ما إذا كانت هناك حاجة للبحث عبر الإنترنت أم يمكن الاعتماد على المعرفة الداخلية للنموذج. هذا الأسلوب لا يقلل فقط من التكاليف المرتبطة بالبحث الخارجي، بل يعزز كفاءة التحقق عبر تخزين المعلومات المستردة لدعم تقييم ادعاءات أخرى ضمن النص نفسه.
يقول شيه: «العديد من الادعاءات بسيطة بما يكفي لعدم الحاجة إلى بحوث إضافية، مما يجعل إطارنا أكثر ديناميكية وقابلية للتوسع». وأظهرت الاختبارات على مجموعات بيانات معيارية أنه تم تقليص تكاليف البحث بمعدل 16.5 مرة، مع الحفاظ على أداء مشابه للأطر الأخرى.
وأشار الباحثون، ومنهم روي شينج وبريسلاف ناكوف
، إلى أن النماذج المتقدمة مثل o1-preview من OpenAI، رغم دقتها العالية، قد لا تكون ضرورية دائماً، حيث حقق FIRE مع نماذج أقل تكلفة توازناً مثالياً بين الأداء والتكلفة. كما كشفت الدراسة عن أخطاء في مجموعات البيانات المعيارية، مما يبرز الحاجة إلى تحسين هذه المعايير لضمان دقة أعلى في العالم الحقيقي، حسبما جاء في تقرير موقع الجامعة.
ويفتح FIRE آفاقاً واعدة لمكافحة المعلومات المغلوطة، ليس فقط في النصوص، بل أيضاً في الصور والفيديوهات، مع إمكانية تطويره لدعم التحقق متعدد الوسائط. ويؤكد شيه أن هذا الابتكار قد يُصبح مصدر معرفة إضافياً يعزز قدرات نماذج اللغة الكبرى، مما يُحدث ثورة في معالجة اللغة الطبيعية.
معركة هارفارد وضرب غزة بالنووي