OpenServ و Neol يعززان الاستدلال بال ذكاء الاصطناعي الجاهز للمؤسسات تحت القيود الواقعية
لندن، المملكة المتحدة، 15 يناير 2026، Chainwire
OpenServ و Neol تعززان قدرات الذكاء الاصطناعي المؤسسي في الاستدلال ضمن قيود العالم الحقيقي
تطبيق شراكة التصميم الأساسية للاستدلال المنظم للذكاء الاصطناعي في بيئات عالية المخاطر وخاضعة للتنظيم، مع نتائج مفصلة سيتم الإعلان عنها لاحقاً
أعلنت OpenServ اليوم عن شراكة تصميم أساسية مع Neol لتطبيق وتطوير إطار عمل الاستدلال بالذكاء الاصطناعي الخاص بـSERV في بيئات الإنتاج الواقعية وعالية المخاطر. Neol هي منصة استخبارات شبكية مدعومة بالذكاء الاصطناعي تُستخدم من قبل المؤسسات والجهات الحكومية، بما في ذلك الجهات الحكومية في دولة الإمارات العربية المتحدة، لفهم وتقييم وتحريك الشبكات المعقدة للأشخاص والبرامج والشركاء.
تركز الشراكة على سلوك أنظمة الاستدلال بالذكاء الاصطناعي تحت ضغط الإنتاج، حيث تكون الدقة والموثوقية وسرعة التطوير أموراً حاسمة. يتم حالياً توثيق الدروس المستفادة من هذا العمل في دراسة حالة ستُنشر قريباً.
قال أكار سومسِت، الشريك المؤسس ومدير المنتجات في Neol: "إطار عمل الاستدلال من OpenServ بدأ بإضافة القيمة لعملنا منذ اليوم الأول، لكن الإثارة الحقيقية تكمن في كيفية تطوره المستمر تحت ظروف واقعية. بالنسبة لنا، الشراكة الحقيقية في التصميم هي عندما يشكل كلا الفريقين التكنولوجيا معاً بشكل نشط. نتوقع أن تستمر هذه الشراكة في دفع الإطار للأمام وإطلاق قدرات جديدة لشركائنا".
من خلال هذه الشراكة، تقوم OpenServ و Neol بدراسة كيف يمكن للاستدلال المنظم، وتفكيك سير العمل، واتخاذ القرار ضمن حدود معينة أن يحسّن الأداء في البيئات المعقدة والمنظمة. يتم صقل هذه الأنماط كجزء من إطار الاستدلال الأساسي لدى OpenServ.
قال تيم هافنر، الرئيس التنفيذي والشريك المؤسس لـOpenServ: "الذكاء الاصطناعي المؤسسي لا يفشل لأن النماذج ضعيفة؛ بل يفشل عندما لا يتم تصميم قدراته الاستدلالية لتناسب الواقع. هذه الشراكة تهدف إلى تطوير طريقة بناء أنظمة الاستدلال بالذكاء الاصطناعي بحيث تصمد خارج العروض التجريبية وداخل بيئات الإنتاج الحقيقية".
سيتم إصدار دراسة حالة مفصلة توضح تطور الشراكة والمقايضات والرؤى التشغيلية بعد الانتهاء من التوثيق والمراجعة.
كنتيجة لهذا العمل، تقوم OpenServ بدمج هذه الأنماط الاستدلالية المجربة على مستوى المؤسسات مباشرة في منصتها. كل سير عمل وكل مشروع يتم إطلاقه على OpenServ يرث الآن تلقائياً نفس الانضباط الاستدلالي الجاهز للمؤسسات.
يبني هذا العمل على أبحاث OpenServ لعام 20251، التي تحدد إطاراً منظماً للاستدلال بالذكاء الاصطناعي لاتخاذ القرار والتنفيذ ضمن حدود معينة (OpenServ، 2025).
المراجع:
- OpenServ. (2025). BRAID: الاستدلال المحدود للاستدلال الذاتي واتخاذ القرار. [ورقة بحثية].
حول OpenServ
OpenServ هي مجموعة خدمات ومنصات ذكاء اصطناعي متكاملة لبناء وإطلاق وتشغيل أعمال الكريبتو الحقيقية. يختار المطورون حول العالم OpenServ لبناء وتوظيف وكلاء ذكاء اصطناعي مجهزين بأحدث قدرات الاستدلال المعرفي لاتخاذ الإجراءات عبر الأنظمة الرقمية. تم تصميم OpenServ للبناة من جميع مستويات الخبرة، ويقدم البنية التحتية الرائدة عالمياً لنشر الوكلاء الذين يتفاعلون مع الواجهات البرمجية ويؤتمتون سير العمل ويعملون عبر أي إطار عمل. مع دعم أصلي لـTelegram وحزمة تطوير برمجيات معيارية، تتيح OpenServ للوكلاء الانتقال من واجهات سلبية إلى مشاركين نشطين في الأنظمة البيئية اللامركزية. من المالية والإدارة إلى المراسلة والبحث، تم تصميم وكلاء OpenServ للعمل والكسب والتطور لصالح عملك.
لمزيد من المعلومات، يمكن للمستخدمين زيارة openserv.ai.
حول Neol
Neol هي شركة استخبارات شبكية أصيلة للذكاء الاصطناعي تساعد المؤسسات على تحويل بيانات الأفراد والتنظيم المبعثرة إلى شبكة حية وقابلة للتنفيذ. يعمل نظام تشغيل استخبارات الشبكة الخاص بـNeol فوق الأنظمة والبيانات الحالية، حيث يثري الملفات التعريفية من المصادر الداخلية والعامة ويعيد تشكيلها إلى طبقة شبكية ديناميكية يمكن للذكاء الاصطناعي الاستدلال عليها باستخدام اللغة الطبيعية. وهذا يتيح للحكومات والمؤسسات العامة والمؤسسات الخيرية والشركات رؤية من هم ضمن نظامهم البيئي وفهم كيفية ترابطهم وتحريك الأشخاص والشركاء المناسبين لأي مبادرة، من استقطاب المواهب والخبراء إلى برامج الابتكار والفعاليات والمشاريع الاستراتيجية. تعمل Neol عالمياً بفرق عبر أوروبا والشرق الأوسط.
إخلاء المسؤولية: يعكس محتوى هذه المقالة رأي المؤلف فقط ولا يمثل المنصة بأي صفة. لا يُقصد من هذه المقالة أن تكون بمثابة مرجع لاتخاذ قرارات الاستثمار.
You may also like


كشفت منصة التداول اللامركزي Solana DEX Jupiter عن JupUSD، لإعادة عوائد الخزانة الأصلية للمستخدمين

