مختبر رائد للذكاء الاصطناعي · تقوده إشارات التدريب

نوسّع آفاق الذكاء في العالم الحقيقي.

نجعل قدرات الذكاء الاصطناعي وإخفاقاته في المهام المعقّدة قابلة للتدريب والتقييم وإعادة الإنتاج.

تعاون معنا استكشف أصولنا
سنة التأسيس
2026
الفريق المؤسس
تسينغهوا × وادي السيليكون
التركيز
البيانات · بيئات RL · التقييم

عن HumanStars

أسّس HumanStars.AI في عام 2026 نخبةٌ من باحثي الذكاء الاصطناعي من تسينغهوا ووادي السيليكون. تقودنا إشارات التدريب: نكشف حدود قدرات الذكاء الاصطناعي وأنماط إخفاقه في البيئات الحقيقية المعقّدة، ونبني الأسس التي تُبقي الذكاء في تقدّم مستمر.

قابلية التدريب

بيانات وبيئات مصمَّمة لتوليد إشارة تعلّم، لا مجرد درجات اختبار.

قابلية التقييم

رؤية واضحة لما يستطيع الوكيل فعله، وما لا يستطيعه.

قابلية إعادة الإنتاج

مهام وبيئات يمكن إعادة تشغيلها ومقارنتها والتحقق منها.

مع من نعمل

صُمّم للفرق التي تدفع الذكاء الاصطناعي إلى الأمام.

من التدريب المسبق إلى نشر الوكلاء، نقدّم الإشارة التي تحوّل العمل الحقيقي إلى تقدّم قابل للقياس في النماذج.

A

شركات النماذج الأساسية

بيانات منظَّمة بمستوى التدريب المسبق، توسّع فهم النماذج للفضاء ثلاثي الأبعاد والأجسام.

B

فرق منتجات الوكلاء

بيانات تدريب وبيئات تفاعلية مبنية على مهام حقيقية، ليصبح الوكلاء أفضل أداءً في العمل الحقيقي بشكل قابل للقياس.

C

فرق تدريب الذكاء الاصطناعي وتقييمه

بيئات ومعايير قابلة لإعادة الإنتاج تُظهر بدقة ما يستطيع الوكيل فعله وما لا يستطيعه.

أصول البيانات والتقييم الأساسية

أربعة خطوط من الأصول، قائمة على مهام حقيقية.

ترتكز على العمل الحقيقي، وتربط بين التدريب المسبق وتطوير قدرات الوكلاء وبيئات التعلّم المعزّز القابلة لإعادة الإنتاج.

01 — PRETRAINING مجموعة بيانات

بيانات أصول 3D

بيانات أصول 3D منظَّمة للتدريب المسبق للنماذج الأساسية، تساعد النماذج على فهم الفضاء ثلاثي الأبعاد والأجسام.

  • 3D ASSETS
  • PRETRAINING
02 — CODING AGENT مجموعة بيانات

بيانات Terminal Bench 4 لتدريب وكلاء البرمجة

بيانات تدريب مبنية حول مهام برمجة حقيقية في الطرفية، مصمَّمة لتعزيز قدرة وكلاء البرمجة على التنفيذ.

  • TERMINAL BENCH 4
  • CODING AGENT
03 — CAD · RL بيئة RL

بيئة RL لتصميم CAD الصناعي والمعماري

بيئات تعلّم معزّز تفاعلية قائمة على CAD للتصميم الصناعي والمعماري، تدعم تحسين الأداء على معايير مثل ALE و CADBench.

  • RL ENVIRONMENT
  • ALE
  • CADBENCH
04 — 3D MODELING · RL بيئة RL

بيئة RL للنمذجة ثلاثية الأبعاد في Blender

بيئات تعلّم معزّز مبنية حول سير عمل النمذجة ثلاثية الأبعاد في Blender، تدعم تدريب وكلاء النمذجة ثلاثية الأبعاد وتحسين الأداء على معيار ALE.

  • BLENDER
  • RL ENVIRONMENT
  • ALE

كيف نعمل

من العمل الحقيقي إلى إشارة التدريب.

ليست مزيدًا من الألغاز، بل مهام حقيقية تُصاغ بشكل تتعلّم منه النماذج وتقيسه الفرق.

  1. 01

    التقاط العمل الحقيقي

    ننطلق من سير عمل حقيقي: البرمجة في الطرفية، وتصميم CAD الصناعي والمعماري، والنمذجة ثلاثية الأبعاد في Blender.

  2. 02

    بناء إشارة التدريب

    نحوّل هذه المهام إلى بيانات منظَّمة وبيئات RL تفاعلية يمكن تدريب النماذج عليها.

  3. 03

    القياس والتحسين

    يكشف التقييم القابل لإعادة الإنتاج ما يستطيع الوكيل فعله، وأين يخفق، وكيف نواصل تحسينه.

رسالتنا

ليس مجرد مزيد من الأسئلة،
بل جعل العمل الحقيقي البنية التحتية لتقدّم الذكاء الاصطناعي.

نحوّل العمل الحقيقي إلى بيانات وأصول تقييم قابلة للتدريب والتقييم وإعادة الإنتاج، ليعرف شركاؤنا بدقة ما يستطيع وكلاؤهم فعله وما لا يستطيعونه، وكيف يواصلون تحسينهم.

تواصل معنا

لنبنِ معًا الإشارة التي تدفع نماذجك إلى الأمام.

سواء كنت تدرّب نموذجًا أساسيًا، أو تطلق وكيلًا، أو تبني منظومة تقييم — يسعدنا التواصل معك.

hello@humanstars.ai