إليكم مقالًا إخباريًا يجمع المعلومات المقدمة:
شركة الذكاء الاصطناعي Fundamental تطلق NEXUS لتبسيط معالجة البيانات الجدولية
أطلقت شركة الذكاء الاصطناعي Fundamental، ومقرها سان فرانسيسكو، NEXUS، وهو نموذج تأسيسي أصلي مصمم لتجاوز عمليات ETL (الاستخراج والتحويل والتحميل) اليدوية للبيانات الجدولية، حسبما أعلنت الشركة في 5 فبراير 2026. وفقًا لموقع VentureBeat، يعالج هذا الابتكار "نقطة عمياء غريبة" في ثورة التعلم العميق، حيث تم التعامل مع البيانات العلائقية المنظمة داخل أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) وأنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM) والدفاتر المالية على أنها مجرد تنسيق ملف آخر.
يعتمد النهج الحالي للتنبؤ بنتائج الأعمال على "عملية علم بيانات مخصصة وكثيفة العمالة للهندسة اليدوية للميزات وخوارزميات التعلم الآلي الكلاسيكية التي تسبق التعلم العميق الحديث"، حسبما أفاد موقع VentureBeat. تهدف Fundamental، التي شارك في تأسيسها خريجو DeepMind، إلى تبسيط هذه العملية باستخدام NEXUS.
في أخبار أخرى من القطاع المالي، أصدرت مجلة TIME، بالشراكة مع Statista، نسختها الأولى من قائمة "أفضل الخدمات المالية في أمريكا" لعام 2026. تسلط القائمة، التي تم تجميعها باستخدام البيانات التي تم جمعها من أكتوبر إلى ديسمبر 2025 عبر استطلاع عبر الإنترنت لأكثر من 20000 مستهلك في الولايات المتحدة، الضوء على أفضل مزودي الخدمات المالية عبر عشر فئات منتجات رئيسية، تتراوح من الخدمات المصرفية والقروض إلى الاستثمارات وحلول الدفع. وفقًا لمجلة TIME، تهدف القائمة إلى "توفير دليل قيم" للمستهلكين الذين يتنقلون في المشهد المالي. استندت الدراسة إلى تقييمات متعددة الأبعاد للمزودين من مسح على مستوى البلاد، مما يعكس تجربة المستهلك وأداء المزود.
وفي الوقت نفسه، في عالم النشر العلمي، أصدرت Nature تصحيحات لمقالين نُشرا سابقًا. تناول أحد التصحيحات، الذي نُشر في 6 نوفمبر 2024، أخطاء في تسمية الأشكال 2 و 3 من مقال بعنوان "يتطلب سرطان القولون الناتج عن كوليباكتين ارتباطًا ظهاريًا بوساطة الالتصاق". على وجه التحديد، تم تسمية بعض الحالات من "ΔfimH" و "Δfmlh" بشكل غير صحيح. يتعلق التصحيح الآخر، الذي نُشر في 18 مايو 2022، بعدم دقة التجميع في البيانات الموسعة لمخطوطة بعنوان "عدم تجانس PHGDH يقوي انتشار الخلايا السرطانية وانتقالها". أوضحت Nature أن البيانات الأولية المنشورة في المعلومات التكميلية كانت دائمًا صحيحة، وأن الأخطاء حدثت أثناء تجميع لوحات الأشكال للبيانات الموسعة.
بشكل منفصل، سلطت MIT Technology Review الضوء على التحديات التي تواجهها المؤسسات في دمج أنظمة تكنولوجيا المعلومات الخاصة بها. على مدى عقود، تبنت الشركات حلولًا تقنية مختلفة لمعالجة ضغوط الأعمال المتغيرة، بما في ذلك الخدمات السحابية وتطبيقات الأجهزة المحمولة وأنظمة إنترنت الأشياء. في حين أن هذه الحلول غالبًا ما قدمت فوائد فردية، إلا أنها أدت إلى "شبكة متشابكة" من الأنظمة المترابطة، مما أدى إلى إنشاء بيئة تكنولوجيا معلومات معقدة.
Discussion
AI Experts & Community
Be the first to comment