تطلق Liner ميزة Figure Generator على Liner Scholar، بتوسيع البحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي من الاستشهاد إلى التصور

(SeaPRwire) –   تساعد الميزة الجديدة الباحثين على تحويل النصوص الأكاديمية الكثيفة فورًا إلى رسوم بيانية واضحة وجاهزة للنشر، مدعومة بقاعدة بيانات Liner Scholar التي تضم 460 مليون ورقة أكاديمية

سان فرانسيسكو، 09 أبريل 2026 — أعلنت Liner، منصة البحث المدعومة بالذكاء الاصطناعي والمبنية على الأدلة لمساعدة الأشخاص في العثور على المعلومات والتحقق منها بشكل أسرع، اليوم عن إطلاق مولد الأشكال (Figure Generator) على Liner Scholar، وهي قدرة جديدة مصممة لمساعدة الباحثين على تحويل المحتوى الأكاديمي المعقد إلى رسوم بيانية واضحة وجاهزة للنشر.

يمثل هذا الإطلاق توسعًا مهمًا لدور Liner Scholar في سير عمل البحث. فبينما سهلت أدوات الذكاء الاصطناعي استرجاع المعلومات وتلخيصها، لا يزال التواصل البصري يمثل عنق زجاجة كبيرًا للباحثين، لا سيما في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي وعلوم الكمبيوتر وعلم الأحياء، حيث يمكن أن يكون الشكل المصمم جيدًا بنفس أهمية الملخص في ترسيخ الوضوح والثقة وإمكانية الاستشهاد.

تم تصميم مولد الأشكال لمعالجة هذه الفجوة مباشرة. عندما يصادف باحث فقرة كثيفة أو معقدة تقنيًا في ورقة بحثية، يمكنه تمييز النص ذي الصلة وتوجيه Liner Chat لإنشاء شكل يوضح هذا القسم. ثم يقوم Liner بتحليل المحتوى المحدد وينتج تصورًا يهدف إلى توضيح المفهوم الأساسي، سواء كان ذلك يتضمن بنية نظام، أو تدفق عملية، أو علاقة هيكلية، أو ارتباط بيانات.

بالإضافة إلى إنشاء الأشكال من النص المميز، يمكن للميزة أيضًا اقتراح الأماكن التي يكون فيها الشكل أكثر فعالية داخل الورقة البحثية. من خلال تحليل السياق الأوسع للمستند، يحدد Liner الأقسام التي يمكن أن يحسن فيها التصور الفهم ويقترح أشكالًا مخصصة مصممة خصيصًا للمحتوى. تم بناء الميزة على قاعدة بيانات Liner Scholar التي تضم 460 مليون ورقة أكاديمية، وهي مصممة لجعل المخرجات المرئية جزءًا من سير عمل بحثي أعمق بدلاً من كونها طبقة تصميم مستقلة.

تعالج هذه القدرة نقطة ألم طويلة الأمد في النشر الأكاديمي والتقني. تقليديًا، تطلب إنتاج صور بحثية قوية جهدًا يدويًا كبيرًا، ودعمًا خارجيًا للتصميم، وجولات متكررة من المراجعة. بالنسبة للعديد من الباحثين، تضيف هذه العملية وقتًا وتكلفة إلى عمل يتسم بالصعوبة بالفعل. يهدف مولد الأشكال إلى تبسيط هذه العملية من خلال الجمع بين نقاط قوة Liner في التحليل الدقيق والإخراج الدقيق مع التوليف المرئي.

قال لوك كيم، الرئيس التنفيذي لشركة Liner: “غالبًا ما يُتوقع من الباحثين توصيل أفكار معقدة للغاية بوضوح، لكن عملية إنشاء أشكال قوية ظلت بطيئة وغير فعالة من حيث الموارد بشكل غير ضروري”. “يمتد مولد الأشكال Liner Scholar إلى ما وراء دعم البحث والاستشهاد ليشمل الشرح المرئي. لا مزيد من PowerPoint. لا مزيد من Illustrator. يجب أن يكون الباحثون قادرين على الانتقال من الأدلة إلى الشرح في سير عمل واحد.”

مع تزايد بحث الباحثين عن أنظمة ذكاء اصطناعي تقوم بأكثر من مجرد إنشاء نصوص، تتوسع Liner Scholar لدعم ليس فقط الاكتشاف والاستشهاد، بل أيضًا توصيل الأفكار بأشكال يسهل فهمها وتقييمها ومشاركتها. تخطط Liner لمواصلة تحسين مولد الأشكال بناءً على ملاحظات الباحثين واحتياجات سير العمل المتطورة.

يعزز هذا الإطلاق مهمة Liner الأوسع لبناء أدوات ذكاء اصطناعي تدعم العمل المعرفي الدقيق والموثوق. في الآونة الأخيرة، تم تصنيف Liner في المرتبة الثانية في فئة التعليم ضمن قائمة Fast Company لأكثر الشركات ابتكارًا لعام 2026.

مولد الأشكال متاح الآن على Liner Scholar. لمزيد من المعلومات، يرجى زيارة https://liner.com/.

حول Liner
Liner هي منصة بحث مدعومة بالذكاء الاصطناعي ومبنية على الأدلة، مصممة للأشخاص الذين يحتاجون إلى إجابات يمكنهم التحقق منها. من خلال إعطاء الأولوية للمخرجات المدعومة بالاستشهادات وإمكانية تتبع المصادر، تساعد Liner المستخدمين على تدقيق الادعاءات بسرعة، وتقييم جودة المعلومات، وإجراء الأبحاث بسرعة وثقة أكبر. تستخدم المنصة من قبل الطلاب والمعلمين والمهنيين والعاملين في مجال المعرفة في جميع أنحاء العالم الذين يريدون ذكاءً اصطناعيًا يدعم التعلم واتخاذ القرارات الموثوقة.

جهة الاتصال الإعلامية
Kent Borden-Ha
Firecracker PR لـ Liner
kent@firecrackerpr.com