روسيا تستعرض بمنتدى «الجيش-2023» نماذج لقوارب مُطورة
تاريخ النشر: 18th, August 2023 GMT
أعلنت الشركة الروسية المتحدة لبناء السفن، أنها أطلعت زوار منتدى "الجيش-2023" على نماذج لقوارب جديدة تطورها لتوفر أفضل معايير النقل البحري والنهري.
وذكرت الشركة وفقا لما ذكرته قناة روسيا اليوم الإخبارية، اليوم الجمعة، أن القوارب التي تطورها -في إطار المشروع 23290- توفر أفضل معايير الرفاهية والراحة لركابها، لافتة إلى أن القوارب المُطورة يمكنها نقل 150 راكبا لمسافة 1000 كلم في البحار أو الأنهار.
ولفتت إلى أن القوارب مزودة بأماكن لذوي الاحتياجات الخاصة، إضافة إلى تزويدها بأحدث أنظمة التوجيه ومنظومات الملاحة والاتصالات، وتقنيات الرؤية الليلية التي تمكنها من الحركة بأمان في الليل، مشيرة إلى أن القوارب يبلغ طولها 25.7، وعرضها 9.3 م، ومقدار إزاحته للمياه 66 طنا، ويمكنه الحركة في المياه بسرعة 29.5 عقدة بحرية بفضل زوج من محركات MTU 10V2000M72.
وتعقد فعاليات منتدى "الجيش-2023" في الفترة ما بين 14 و20 أغسطس الجاري، في مركز "باتريوت" للمؤتمرات والمعارض، وكذلك في مطار «كوبينكا»، ومعسكر «ألابينو» بضواحي العاصمة الروسية موسكو، وستشهد فعالياته عرض العديد من التقنيات والأسلحة الروسية الحديثة.
المصدر: الأسبوع
كلمات دلالية: منتدى الجيش 2023 الجيش 2023
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