<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Symbolic Feedback Loop on المهندس بارك جون وو</title><link>https://www.parkjunwoo.com/ar/tags/symbolic-feedback-loop/</link><description>Recent content in Symbolic Feedback Loop on المهندس بارك جون وو</description><generator>Hugo</generator><language>ar</language><lastBuildDate>Fri, 15 May 2026 14:00:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://www.parkjunwoo.com/ar/tags/symbolic-feedback-loop/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Ratchet Pattern — كيف تجعل الوكيل يكمل المهمة حتى النهاية</title><link>https://www.parkjunwoo.com/ar/tech/ratchet-pattern/</link><pubDate>Fri, 15 May 2026 14:00:00 +0900</pubDate><guid>https://www.parkjunwoo.com/ar/tech/ratchet-pattern/</guid><description>طلبت من وكيل AI كتابة اختبارات لـ 527 دالة، فأعلن &amp;lsquo;انتهيت&amp;rsquo; عند 40 فقط. Ratchet Pattern يفرض حكم الإنجاز عبر verifier آلي، مما يجبر الوكيل على المضي حتى النهاية.</description></item><item><title>توبولوجيا التغذية الراجعة أهم من ذكاء النموذج</title><link>https://www.parkjunwoo.com/ar/opinion/feedback-topology/</link><pubDate>Thu, 14 May 2026 18:00:00 +0900</pubDate><guid>https://www.parkjunwoo.com/ar/opinion/feedback-topology/</guid><description>نفس النموذج يتوقف عند 40 أحياناً ويُكمل 527 أحياناً أخرى. الفرق ليس في النموذج بل في بنية التغذية الراجعة. أداء LLM يتحدد بمدى سرعة وحتمية حلقة التغذية الراجعة التي يعمل عليها أكثر من النموذج ذاته.</description></item></channel></rss>