ذكاء.
ابتكار.
أثر.
تقدّم EADPAG حلول ذكاء اصطناعي آمنة وقابلة للتوسع وسيادية، تمكّن المؤسسات من تحقيق أثر حقيقي بثقة.
كل نظام ننشره مبني على Enterprise DNA — تمثيل محكوم وموثَّق لكيفية تفكير مؤسستك واتخاذها القرارات وعملها. اعرف المزيد ←
خدمات مخصصة لتوليف نماذج الذكاء الاصطناعي وتحسين حلولك الذكية
تبدأ كل مهمة من خط الأساس لنموذجك ويتم معايرتها وفق بياناتك الإنتاجية الفعلية، لا وفق معيار عام.
التوليف المتخصص حسب المجال
تكييف النماذج الأساسية مع مفردات قطاعك وحالاته الخاصة ومتطلبات الامتثال.
توليف النماذج اللغوية الكبيرة
توليف كامل أو فعّال من حيث المعاملات للنماذج اللغوية الكبيرة لتحقيق دقة في مهام محددة.
RLHF
التعلم المعزز بالتغذية الراجعة البشرية لمواءمة سلوك النموذج مع تفضيلات المستخدم الحقيقية.
توليف الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط
توليف مشترك عبر النصوص والصور والبيانات المهيكلة لتفكير موحد للنموذج.
ضغط النماذج وتحسينها
التكميم والتقطير والتقليم لخفض زمن الاستجابة وتكلفة الاستدلال.
التعلم من أمثلة قليلة أو معدومة
تحقيق مخرجات بمستوى الإنتاج من أمثلة موسومة محدودة أو معدومة.
الحد من التحيز
تدقيق وتصحيح مخرجات النموذج لضمان العدالة عبر السمات الحساسة.
هندسة الأوامر
تصميم مُوجَّهات وسياقات منظمة لرفع الموثوقية دون إعادة تدريب.
EADPAG AgentWorks — نبني الوكيل، وأنت تحصل على النتيجة
ليست لوحة تحكم أخرى عليك إعدادها بنفسك. ندرس مسار عملك، ونبني الوكلاء، ونربط أدواتك، وننشر النظام، وندعمه — محكوم بالطريقة نفسها التي نحكم بها كل نظام ذكاء اصطناعي آخر ننشره.
الرد التلقائي على العملاء المحتملين الجدد
المتابعة عبر واتساب والبريد الإلكتروني
تحديث نظام إدارة العلاقات وإنشاء عروض الأسعار
تصعيد ما يهم إلى إنسان
ست ممارسات تقنية وراء كل نموذج مُوَلَّف
التوليف هو مشكلة قياس قبل أن يكون مشكلة تدريب. إليك كيف نلتزم بالمعايير في كليهما.
التعلم بالنقل المتقدم
إعادة استخدام التمثيلات المكتسبة من مجالات مجاورة لتقليل العبء الحسابي ووقت التدريب.
معالجة دقيقة للبيانات مسبقاً
خطوط تنظيف وتوحيد وزيادة بيانات مبنية حول أنماط الفشل الفعلية لبياناتك.
تحسين تكيّفي للمعاملات الفائقة
خوارزميات بحث تُحسِّن معدل التعلم وحجم الدُفعة والتنظيم بذكاء، لا بالبحث الشبكي فقط.
تكييف النماذج متعددة الوسائط
دمج النصوص والصور والإشارات السياقية في سلوك نموذج واحد متماسك.
تدريب موزّع قابل للتوسّع
معالجة متوازية عبر عدة وحدات معالجة رسومية لضغط دورات التدريب دون التضحية بالاستقرار.
مراقبة مستمرة وأمن على مستوى المؤسسات
تتبع لحظي، كشف الانحراف، إخفاء هوية البيانات، وتشفير التدريب طوال دورة حياة النموذج.
مدعوم من مركز EADPAG Nucleus للذكاء الاصطناعي
مركز EADPAG-NDC هو مركز بيانات مدمج مملوك وخاص لنا في دبي، صُمم لدعم تطوير النماذج بشكل محكوم، والتوليف، والتحقق، والتخزين الآمن، والاستدلال، والنشر الطرفي، والمراقبة المستمرة. يجمع هذا المركز بين الحوسبة والتخزين والشبكات وعمليات MLOps والأمن والتحكم التشغيلي في بيئة واحدة متكاملة — مما يمنح EADPAG إشرافاً مباشراً على دورة حياة الذكاء الاصطناعي بأكملها.
حوسبة ذكاء اصطناعي خاصة
بنية تحتية مخصصة لتدريب النماذج وتوليفها وتقييمها واستدلالها والهندسة البرمجية.
دورة حياة محكومة للنماذج
تمر النماذج عبر مراحل خاضعة للرقابة تشمل التدريب والتحقق والاعتماد والتسجيل والنشر والتراجع.
تحكم آمن بالبيانات
تخزين خاص، وتجزئة الشبكة، وضبط الوصول، والنسخ الاحتياطي، وسجلات التدقيق، وإجراءات الاسترداد.
جاهزية النشر الطرفي
تعبئة النماذج والبرمجيات المعتمدة لبيئات العملاء، بما في ذلك الأجهزة المحلية والطرفية.
خمس مراحل، نظام واحد معتمد
تُختتم كل مرحلة بنقطة تحقق قابلة للقياس قبل بدء التالية — قابلة للتتبع من مشكلتك الأصلية إلى النظام قيد التشغيل في بيئة الإنتاج.
الاكتشاف وتحديد المواصفات
نبدأ بمشكلتك، لا بنموذج. يتم الاتفاق كتابياً على معايير النجاح ومتطلبات الامتثال ونموذج النشر المناسب قبل بدء أي عمل هندسي.
إعداد البيانات وحوكمتها
يتم تنظيف البيانات، وإخفاء هويتها عند الحاجة، وتوثيق إصداراتها، واعتمادها كأصل محكوم مستقل قبل بدء أي تدريب.
تطوير النموذج وتوليفه
التدريب والتوليف والتحسين وفق مقاييسك المستهدفة على حوسبة ذكاء اصطناعي مخصصة.
التحقق والاعتماد
يتم التحقق من كل إصدار وفق معايير القبول المتفق عليها في مرحلة الاكتشاف — الدقة والأداء والسلامة — قبل اعتماده للإصدار.
النشر والدعم المستمر
يُنشر في بيئتك — محلياً أو هجيناً أو طرفياً — مع مراقبة وتحديثات ودعم مرتبط طوال دورة حياته الكاملة.
حزمة تقنية اختيرت من أجل إمكانية إعادة الإنتاج، لا من أجل الحداثة
تعلم الآلة
الذكاء الاصطناعي التوليدي
البيانات والحوسبة السحابية
المراقبة
أسئلة نسمعها قبل كل مهمة
تبدأ بتحديد المهمة المستهدفة ومقياس النجاح، ثم إعداد ووسم مجموعة بيانات تمثيلية، واختيار نموذج أساسي، وتنفيذ توليف خاضع للإشراف أو فعّال من حيث المعاملات، والتحقق منه مقابل بيانات محجوزة قبل النشر. تنتج كل مرحلة نقطة تحقق يمكنك مراجعتها.
نتعامل مع التوليف كممارسة قياس دقيقة: يُقيَّم كل نموذج وفق بياناتك الإنتاجية ومقياس أعمالك الفعلي، لا وفق لوحة تصنيف عامة، ويُراقَب باستمرار بعد النشر لرصد الانحراف وتراجع الجودة.
تحصل فرق التمويل على نماذج مُولَّفة وفق اللغة التنظيمية ومصطلحات المخاطر، مما يقلل الإيجابيات الكاذبة في مسارات الامتثال ومكافحة الاحتيال. وتحصل فرق التجارة الإلكترونية على نماذج مُولَّفة وفق كتالوجات المنتجات ونية العميل.
عادةً ما تنتج مجموعات البيانات الأكبر والموسومة بعناية نماذج أكثر استقراراً وقابلية للتعميم، إلا أن تقنيات الكفاءة في المعاملات وأساليب التعلم من أمثلة قليلة تتيح لنا تحقيق نتائج قوية حتى مع بيانات محدودة.
"لم نؤسس EADPAG لبناء روبوت محادثة آخر. أسسناها لأن المؤسسات التي تقوم بأكثر الأعمال أهمية كانت تُعرَض عليها حلول ذكاء اصطناعي واثقة وغير خاضعة للمساءلة بالقدر نفسه — فبنينا عمداً عكس ذلك تماماً."
— مؤسس EADPAG
لنتحدث عن أعمالك.
سنحوّل أفكارك الفريدة إلى نتيجة نهائية استثنائية. أخبرنا بما تعمل عليه وسيتواصل معك أحد متخصصي الذكاء الاصطناعي خلال يوم عمل واحد.