إنبي يقلب الطاولة على مودرن سبورت ويحقق فوز ثمين في دوري نايل
تاريخ النشر: 10th, April 2025 GMT
حقق الفريق الأول لكرة القدم بنادي إنبي الفوز بهدفين مقابل هدف على حساب مودرن سبورت ضمن منافسات الجولة الثانية " مجموعة" الهبوط بمسابقة دوري نايل.
إنبي يقلب الطاولة على مودرن سبورت ويحقق فوز ثمين في دوري نايلبدأت المباراة قوية من جانب فريق موردن سبورت واستمرت المحاولات وسيطرة هجومية على أحداث اللقاء
افتتح فريق موردن سبورت التسجيل قبل نهاية الشوط الأول في الدقيقة 45+1 التقدم بكرة أردت من حارس إنبي رضا السيد سجلها" محمد مسعد"
شهد الشوط الثاني استحواذ نسبي من جانب فريق إنبي وعادل النتيجة من ركله جزاء في الدقيقة 69 سجلها " أوفا"
استمرت المحاولات الهجومية من جانب فريق إنبي
تصريحات مدرب طائرة سيدات الزمالك بعد بلوغ نصف نهائي إفريقيا حسين لبيب يرد على هجوم جماهير الزمالك.. هل قرر الرحيل؟
احتسب حكم اللقاء 5 دقائق وقت بدلًا من الضائع ومع الدقيقة الأولى تقدم فريق إنبي بالهدف الثاني برأسيه من " محمد إسماعيل"
وصلت المباراة إلي الدقيقة 100 وعاد حكم اللقاء إلي تقنيه الڤار ليؤكد صحة الهدف
طالب لاعبي موردن سبورت بركلة جزاء ولكن لم يحتسبها حكم اللقاء
الفوز يرفع رصيد إنبي إلي النقطة 15 في المركز الثامن ويتجمد رصيد موردن سبورت عند النقطة 12 في المركز التاسع والأخير
المصدر: بوابة الفجر
كلمات دلالية: موردن سبورت
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.
الخارجية المصرية: مسألة مرور السفن الأمريكية دون رسوم عبر قناة السويس مغلقة ومستنفدة