المغرب يخفق بالوصول الى النهائي بالخسارة امام إسبانيا
تاريخ النشر: 6th, August 2024 GMT
أغسطس 5, 2024آخر تحديث: أغسطس 5, 2024
المستقلة/- أوقف منتخب إسبانيا مسيرة المغرب عند نصف النهائي في أولمبياد باريس 2024، بعدما قلب تأخره إلى فوز متأخر 2-1.
وتقدّم “أسود الأطلس” بهدف لسفيان رحيمي من ركلة جزاء في الدقيقة 37، قبل أن يدرك فيرمين لوبيز التعادل من تسديدة أرضية قوية في الدقيقة 66.
وبدا أن المباراة متجهة إلى وقتين إضافيين، ولكن سجل خوانلو سانشيز الهدف الثاني لإسبانيا في الدقيقة 85، ليقود منتخب بلاده إلى النهائي الثاني على التوالي في الأولمبياد.
وسينافس منتخب المغرب على الميدالية البرونزية، إذ سيواجه الخاسر من نصف النهائي الثاني بين منتخبي مصر وفرنسا.
حكم “الفضيحة” السويدي يستكمل اللقاء
في مطلع المباراة، عوّض الحكم السويدي غلين نيبرغ زميله الحكم الأوزبكستاني إلغيز تانتاشيف.
وأُصيب تانتاشيف في الدقيقة 11، بعد اصطدام عفوي مع المدافع الإسباني مارك بوبيل، ولم يستطع الحكم الأوزبكستاني استكمال المباراة، ليعوّضه الحكم الرابع في المباراة، وهو السويدي نيبرغ، الذي أدار مباراة الافتتاح للمغرب في الأولمبياد ضد الأرجنتين.
وأثار الحكم السويدي جدلاً واسعاً خلال لقاء المغرب والأرجنتين، بعدما أضاف 15 دقيقة كوقت محتسب بدل ضائع في الشوط الثاني.بعد ذلك توقف اللعب لمدة 40 دقيقة، قبل أن يلغي هدفاً للأرجنتين، ففاز المغرب 2-1.
عوّض الحكم السويدي غلين نيبرغ زميله الحكم الأوزبكستاني إلغيز تانتاشيف، بعد ربع ساعة على بدء مباراة منتخبي المغرب وإسبانيا في نصف نهائي أولمبياد باريس 2024.
المصدر: وكالة الصحافة المستقلة
كلمات دلالية: 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