انطلاقة قوية لدوري المركز الرياضي في العوابي
تاريخ النشر: 20th, April 2024 GMT
العوابي- خالد بن سالم السيابي
شهدت المباراة الافتتاحية بدوري المركز الرياضي في ولاية العوابي تنافسا قويا بين فريق اتحاد العوابي وفريق ستال، والتي انتهت بفوز الأول.
وبدأت المباراة بجس النبض بين الفريق بعدها استطاع فريق اتحاد العوابي أن يسيطر على أجواء اللقاء فارضا هيمنته ليسجل هدفا مبكرا في الدقيقة 15، بعدها عمق الفارق بهدف ثاني في الدقيقة 28.
وحاول فريق ستال الرجوع لأجواء اللقاء وتقليص الفارق وتمكن في الدقيقة 48 من تسجيل الهدف الأول، وفي الشوط الثاني عمق فريق اتحاد العوابي الفارق من خلال هدفين في الدقيقة 56 و97 لينتهي اللقاء بفوز مستحق لفريق اتحاد العوابي، والحصول على 3 نقاط.
وفي اللقاء الثاني بيم فريق نجوم العلياء وفريق العلياء، بدأت المباراة بقوة وندية بين الفريقين، وأضاف الفريقان العديد من الفرص، ليتم إحراز هدف التقدم في الدقيقة 45 لصالح فريق العلياء، وجاء الشوط الثاني مشابها للشوط الأول من خلال الصراع على وسط الملعب مع محاولة التهديف لكلا الفريقين لينتهي اللقاء بفوز فريق العلياء بهدف وحيد ويحصد أولى ثلاث نقاط للفريق.
وأكد محمد بن عبدالله العوفي المشرف العام لبطولة المركز الرياضي بولاية العوابي، أهمية الجولة الأولى من المباريات الافتتاحية التي شهدتها بطولة المركز الرياضي لعام 2024 م والتي تسهم في النشاط الكروي على مستوى الولاية، موضحا أهمية المباريات في الجانب المهاري والتكتيكي بين الفرق التي أظهرت التطورات الفنية والمهارية لدى لاعبين فرق ولاية العوابي.
المصدر: جريدة الرؤية العمانية
كلمات دلالية: المرکز الریاضی فی الدقیقة
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.
الاطلاع على سير العمل في مكتب الخارجية بالحديدة