verificient-technologies

خدمة تنقل ذاتي القيادة تُمكّن من التشغيل بدون سائق على الطرق الحضرية.

منصة بيانات ذكاء اصطناعي لتدوين النصوص والصوتيات والصور والفيديو والبيانات ثلاثية الأبعاد، بالإضافة إلى تقييم النماذج.

منصة مفتوحة المصدر للأجهزة تقدم مستشعرات ووحدات اتصال وأجهزة حوسبة طرفية لإنشاء النماذج الأولية.

منصة تطوير رؤية حاسوبية لإدارة مجموعات البيانات، وتدريب النماذج، ونشر خدمات الاستدلال.

برضافة متصفح تلتقط نشاط الشاشة وسجلات النظام آلياً لتوليد تقارير العيوب

منصة لإنتاجية المطورين تدعم عمليات مراجعة التعليمات البرمجية المنظمة وإدارة التغيير التدريجي.

تستتبورتال هي منصة تقييم مرنة عبر الإنترنت للمهارات والمعرفة، تساعد المؤسسات على إنشاء وإدارة وتحليل أنواع متعددة من الامتحانات والاختبارات القصيرة والتقييمات بكفاءة. تقدم المنصة واجهة تحرير أسئلة سهلة الاستخدام، تدعم تجميع الاختبارات الذكي المعزز بالذكاء الاصطناعي، وأنواعاً متعددة من الأسئلة، وخيارات تخصيص واسعة النطاق. مع تقنيات المراقبة المتقدمة — بما في ذلك المراقبة المدعومة بالذكاء الاصطناعي وتوقيت آمن — تضمن المنصة الإنصاف والأمان أثناء الاختبارات. متكاملة مع مايكروسوفت تيمز، تعزز المنصة التعاون وسهولة الوصول. يقدم تستتبورتال تحليلات وإعداد تقارير مفصلة للبيانات، مما يمكن من اتخاذ قرارات قائمة على البيانات في سيناريوهات التعليم والتعيين والتدريب المؤسسي.

ExamOnline هو نظام اختبار إلكتروني قوي مصمم لتقديم تقييمات إجمالية عالية المستوى للتعليم والشهادات المهنية. يدعم نظامنا مجموعة واسعة من أنواع الأسئلة، بما في ذلك الاختيار من متعدد والموضوعات المقالية والرسومات المرسومة يدويًا، مما يتيح إنشاء نماذج اختبار معقدة. تتميز المنصة بقدرات متقدمة للمراقبة عن بُعد، وتهيئة امتحانات قابلة للتخصيص، وتكامل سلس مع أنظمة إدارة التعلم، كل ذلك مُستضاف على بنية تحتية سحابية قابلة للتوسع قادرة على دعم ما يتراوح بين مئات إلى مئات الآلاف من المتقدمين للامتحان بشكل متزامن.

تعتبر منصة Sherlock AI حلاً شاملاً للرقابة على المقابلات مصمماً للحفاظ على النزاهة في عمليات التوظيف عن بُعد. تندمج المنصة بسلاسة مع أدوات مؤتمرات الفيديو الشائعة مثل Zoom، Microsoft Teams، وGoogle Meet لمراقبة سلوك المرشح أثناء المقابلات. وبالاعتماد على تحليل السلوك المتقدم، وتتبع النظرات، وديناميكيات ضربات المفاتيح، والتعرف على الأنماط، تكشف منصة Sherlock عن أشكال متنوعة من الغش، بما في ذلك الاستعانة بمساعدة خارجية، ومشاركة الشاشة، واستخدام أدوات غير مصرح بها. يوفر النظام تنبيهاً فورياً ويولد تقارير نزاهة مفصلة تتضمن الطوابع الزمنية ودرجات الثقة، مما يمكن مسؤولي التوظيف من اتخاذ قرارات مستنيرة مع الحفاظ على أقل قدر من الاضطراب لتجربة المرشح.

إيفيدينتلي إيه آي هو حل شامل مُصمَّم لمساعدة الفرق في بناء وتقييم وصيانة منتجات الذكاء الاصطناعي عالية الموثوقية، حيث يغطي كلاً من نماذج التعلم الآلي التقليدية وتطبيقات نماذج الذكاء الاصطناعي اللغوية الكبيرة (LLM). وهو يتضمن مكتبة برمجية مفتوحة المصدر بلغة بايثون تضم أكثر من 100 مقياس تقييم مدمج، بالإضافة إلى منصة سحابية تدعم اختبار ومراقبة الذكاء الاصطناعي، وإنشاء البيانات الاصطناعية، وسير العمل التعاوني. تتيح منصة إيفيدينتلي إيه آي للمستخدمين اكتشاف انحراف البيانات والتنبؤات، وإجراء اختبارات الانحدار والاختراق، وإدارة مجموعات البيانات والتقييمات من خلال واجهة بديهية، مما يضمن جودة الذكاء الاصطناعي طوال دورة حياة المنتج بالكامل.

Confident AI هي منصة تقييم قوية مبنية على إطار العمل مفتوح المصدر DeepEVM، مصممة لمساعدة الفرق على اختبار وتحسين تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM) بشكل منهجي. تدعم المنصة سير عمل تقييم كامل - بدءًا من إنشاء مجموعات البيانات والمقاييس المخصصة وحتى المراقبة المستمرة في مرحلة الإنتاج - مما يمكّن المؤسسات من مقارنة نماذج اللغة الكبيرة المختلفة، واكتشاف حالات التراجع في الأداء، وتحسين الأداء باستخدام مقاييس وحواجز رائدة في القطاع تعتمد على السيناريوهات. تعزز Confident AI التعاون بين أعضاء الفريق الفنيين وغير الفنيين، وتندمج بسلاسة مع خطوط أنابيب CI/CD، وتوفر إمكانات ذات مستوى مؤسسي تشمل النشر الداخلي، وتسجيل الدخول الموحد SSO، والامتثال لمتطلبات HIPAA.

Ragas هي مكتبة مفتوحة المصدر قوية ومرنة مصممة لتقييم نماذج اللغة الكبيرة (LLM) وخطوط أنابيب RAG. تقدم مجموعة شاملة من مقاييس التقييم الآلي التي تغطي أبعادًا مثل الدقة الواقعية والتماسك والملاءمة، مع دعمها أيضًا لتوليد بيانات اختبار اصطناعية والمراقبة عبر الإنترنت. تتيح Ragas إجراء قياس أداء متوافق مع المعايير الصناعية وتسمح بتخصيص مسارات عمل التقييم لتلبية الاحتياجات المتنوعة في بيئات البحث والإنتاج. تساعد قدراتها القوية على التكامل المطورين والباحثين على تحسين وضمان موثوقية تطبيقات الذكاء الاصطناعي.