تقديم
ما أقدمه:
1. محاذاة RLHF والذكاء الاصطناعي
بنية وتنفيذ التعلم المعزز من التغذية الراجعة البشرية (RLHF)
أطر تدقيق الإنسان في الحلقة (HITL)
خطوط التحسين المباشر للتفضيل (DPO) وRLAIF
تخفيف الهلوسة وضبط السلامة لنماذج اللغة الكبيرة الحدودية
2. تقييم الذكاء الاصطناعي التجاري وضمان الجودة
مراجع نجم / قائد ضمان الجودة الأول لبيانات تدريب الذكاء الاصطناعي
التقييم عبر الصناعات (المالية، القانون، سلسلة التوريد، الموارد البشرية، العمليات)
هندسة المعايير العدائية وقياس الأداء
معايرة جودة الكاتب وتنظيم مجموعات البيانات المعيار الذهبي
3. هندسة التفكير بسلسلة التفكير (CoT)
التوجيه متعدد الخطوات لمهمة التفكير المعقدة
التحقق من استخدام الأدوات الوكيلية وأشجار المنطق متعددة الأدوار
توليف CoT الفيزيائي للذكاء الاصطناعي المجسد والروبوتات
4. الذكاء الاصطناعي القانوني والحوكمة
توليف الاستدلال القانوني عبر الولايات القضائية
أطر الامتثال لقانون حماية البيانات العامة لحماية البيانات (GDPR) وأطر خصوصية البيانات
ذكاء العقود بالذكاء الاصطناعي (Icertis، SAP Ariba)
الامتثال لقانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي وقانون الهند الرقمية
5. توليف مجموعات البيانات ثنائية اللغة
الترجمة الإنجليزية <> الهندية بدقة 98.5٪
الكفاءة في اللغة الإسبانية (معتمدة من B1)
لماذا تعاونوا معي:
سجل حافل مثبت: مشاركة بقيمة 145 دولار/ساعة كمراجع نجم لمنظمة بحثية رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي
خبرة مزدوجة نادرة: مواءمة الذكاء الاصطناعي + التكنولوجيا القانونية + خصوصية البيانات (معتمدة من GDPR)
مدفوعة بالمقاييس: تحسن بنسبة 42٪ في موثوقية النموذج الواقعي، وانخفاض بنسبة 65٪ في تأخير مراجعة العقود
المعايير العالمية: الامتثال الكامل 100٪ لقانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي وGDPR وأطر حوكمة 2026
المشاريع المثالية:
توليد وتقييم بيانات RLHF
تعديل أمان نماذج الذكاء الاصطناعي وتشكيل الفريق الأحمر
مقارنة قدرات الذكاء الاصطناعي التجارية
توليف مجموعات بيانات الذكاء الاصطناعي القانوني
تصميم إطار الهندسة الفوري
دعونا نبني الجيل القادم من أنظمة الذكاء الاصطناعي الموثوقة والمتوافقة معا.
