تشيلسي يخسر برباعية أمام سيلتك الأسكتلندي وديًا
تاريخ النشر: 28th, July 2024 GMT
خسر فريق تشيلسى الإنجليزى أمام نظيره سيلتك الاسكتلندى، بنتيجة 4-1، خلال المباراة التي جمعت الفريقين مساء السبت، فى بطولة كأس فلوريدا الودية، في إطار استعدادات الفريقين لخوض منافسات الموسم الجديد 2024-2025.
تشيلسي يخسر برباعية أمام سيلتك الأسكتلندي وديًااهتزت شباك تشيلسى بالهدف الأول في الدقيقة 19 عن طريق مات أورايلي، ثم جاء الهدف الثاني عند الدقيقة 33، والذي حمل توقيع كيوكو فوروهاشي.
وفي الشوط الثاني سجل لويس بالما الهدف الثالث لسيلتك عند الدقيقة 76 وبعدها بـ3 دقائق فقط، سجل سيلتك الرابع عبر مايكل جونستون.
تفاصيل جلسة جوميز مع لاعبي الزمالك قبل مواجهة المقاولون العرب في الدوري الزمالك يقضي على "طموح" بيراميدز ويمنح الأهلي صدارة ترتيب الدوريوقبل نهاية الوقت الأصلي بدقيقة واحدة، سجل كريستوفر نكونكو هدف حفظ ماء الوجه للفريق الأزرق.
وكان فريق تشيلسي قد تعادل مع ريكسهام بنتيجة 2-2 في اللقاء الذي جمعهما فجر الخميس، بـ كأس فلوريدا في إطار استعدادات البلوز للموسم المقبل.
فيما حقق فريق سيلتك الاسكتلندى الفوز على مانشستر سيتى الإنجليزي بنتيجة 3-4 على ملعب كينان ميموريال في ولاية نورث كارولاينا الأمريكية، ضمن منافسات كأس فلوريدا، في مستهل المباريات التحضيرية للموسم الجديد في الدوري الإنجليزي.
المصدر: بوابة الفجر
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