ناعي قادر يتعامل معها أفضل منه.
يعني وصلنا لمرحلة غريبة شوي:
"ما أعرف بالضبط كيف هذا الكود يشتغل لكن الاختبارات تقول إنه أسرع، صحيح، وما يخرب شيء."
وخلاص نطلقه
السؤال هنا:
هل فعلًا هذي هي المرحلة الطبيعية القادمة للبرمجة؟
ولا إحنا قاعدين نبني طبقات ضخمة من الاكواد اللي محد يفهمها، وبنكتشف المشكلة يوم شيء ينفجر؟ 🤔
يعني وصلنا لمرحلة غريبة شوي:
"ما أعرف بالضبط كيف هذا الكود يشتغل لكن الاختبارات تقول إنه أسرع، صحيح، وما يخرب شيء."
وخلاص نطلقه
السؤال هنا:
هل فعلًا هذي هي المرحلة الطبيعية القادمة للبرمجة؟
ولا إحنا قاعدين نبني طبقات ضخمة من الاكواد اللي محد يفهمها، وبنكتشف المشكلة يوم شيء ينفجر؟ 🤔
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
مهندسين OpenAI صاروا يكتبون كود هم أنفسهم مايقدرون يشرحونه سطر بسطر 😂
القصة حكاها جوردان نانوس، محلل في SemiAnalysis، وكان يتعاون مع مهندسين من OpenAI أثناء اختبارهم لشريحة الاستدلال الجديدة Jalapeño على اختبار InferenceX التابع لـ SemiAnalysis.
بحسب كلامه، مهندسين عندهم خبرة تقنية قوية جدًا ماقدروا يشرحون بالتفصيل ايش يسوي الكود سطر بسطر.
والسبب؟
الكود منخفض المستوى بالكامل تم توليده بواسطة Codex.
بالتحديد كان عبارة عن Kernel مكتوب بلغة التجميع منخفضة المستوى Gluon.
والمهندسين أصلًا ماجلسوا يفهمون كل تفاصيله.
ليش؟
لأنه ببساطة… شغال 😂
نانوس يشوف إن هذا مو شيء سيئ، بل بداية تغيير كامل في طريقة تطوير البرمجيات.
المطور مستقبلًا مو بس ممكن ما يكتب الكود بنفسه…
ممكن حتى ما يحتاج يفهم كل سطر فيه.
دوره يصير:
يحدد المشكلة.
يبني المعمارية.
يعطي الذكاء الاصطناعي القيود والمتطلبات.
وبعدها يقيس النتيجة ويتأكد إنها صحيحة وسريعة وتحقق المطلوب.
أما التفاصيل منخفضة المستوى، مثل كيف تتحرك البيانات داخل العتاد وكيف تتم معالجة الذاكرة وتنفيذ التعليمات، فما عاد ضروري الإنسان يفكر فيها بنفس العمق إذا الذكاء الاصط
القصة حكاها جوردان نانوس، محلل في SemiAnalysis، وكان يتعاون مع مهندسين من OpenAI أثناء اختبارهم لشريحة الاستدلال الجديدة Jalapeño على اختبار InferenceX التابع لـ SemiAnalysis.
بحسب كلامه، مهندسين عندهم خبرة تقنية قوية جدًا ماقدروا يشرحون بالتفصيل ايش يسوي الكود سطر بسطر.
والسبب؟
الكود منخفض المستوى بالكامل تم توليده بواسطة Codex.
بالتحديد كان عبارة عن Kernel مكتوب بلغة التجميع منخفضة المستوى Gluon.
والمهندسين أصلًا ماجلسوا يفهمون كل تفاصيله.
ليش؟
لأنه ببساطة… شغال 😂
نانوس يشوف إن هذا مو شيء سيئ، بل بداية تغيير كامل في طريقة تطوير البرمجيات.
المطور مستقبلًا مو بس ممكن ما يكتب الكود بنفسه…
ممكن حتى ما يحتاج يفهم كل سطر فيه.
دوره يصير:
يحدد المشكلة.
يبني المعمارية.
يعطي الذكاء الاصطناعي القيود والمتطلبات.
وبعدها يقيس النتيجة ويتأكد إنها صحيحة وسريعة وتحقق المطلوب.
أما التفاصيل منخفضة المستوى، مثل كيف تتحرك البيانات داخل العتاد وكيف تتم معالجة الذاكرة وتنفيذ التعليمات، فما عاد ضروري الإنسان يفكر فيها بنفس العمق إذا الذكاء الاصط
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
واحد كان يستعرض قدرات نظام القيادة الذاتية اللي طوره بنفسه
وأثناء العرض صدم سيارة شرطة 🤣
اختبر في الإنتاج واكتشف الخطأ في الإنتاج 🔥
وأثناء العرض صدم سيارة شرطة 🤣
اختبر في الإنتاج واكتشف الخطأ في الإنتاج 🔥
الأسبوع هذا سحبت على aws وناوي انقل كل مشاريعي الى hetzner لانه ارخص ولي يومين تقريبا اضبط السرفر واقسمه واثبت postgresql وغيره من الخدمات وتعبت صراحه لانه كنت مخطط ابني سرفر قابل للتوسع وسهل الاداره بالنهايه رحت ابحث عن ادوات مساعدة ولقيت Ansible، والمشروع فعلًا قوي جدًا ومفتوح المصدر، ووصل لأكثر من 69 ألف نجمة على GitHub.
تقدر تستخدم ملفات نصية بسيطة لأتمتة نشر التطبيقات، إعداد الخوادم وإدارة البنية التحتية.
يعني بدل الشغل اليدوي كامل كنت اقدر اكتب Playbook واحد وكل شيء تقريبًا يشتغل تلقائي، بدل ساعتين أو أكثر من الشغل اليدوي.
الإدارة كلها تتم عبر SSH، بدون الحاجة لتثبيت وكيل على الخوادم.
وهذي من أكثر الأشياء اللي اعجبتني انك تعدل الإعداد مرة وتطبقه على عشرات أو مئات الأجهزة بسهولة.
الصياغة واضحة وقريبة من الإنجليزية العادية، علشان كذا تعلمه سريع نسبيًا.
حتى لو شغلكم بالذكاء الاصطناعي، يستاهل تجربوا Ansible، خصوصًا لإدارة الخوادم والبيئات التجريبية.
طبعا يعتبر من الأدوات الأساسية في DevOps بس انا ماكنت اعرفه 😅
https://github.com/ansible/ansible
تقدر تستخدم ملفات نصية بسيطة لأتمتة نشر التطبيقات، إعداد الخوادم وإدارة البنية التحتية.
يعني بدل الشغل اليدوي كامل كنت اقدر اكتب Playbook واحد وكل شيء تقريبًا يشتغل تلقائي، بدل ساعتين أو أكثر من الشغل اليدوي.
الإدارة كلها تتم عبر SSH، بدون الحاجة لتثبيت وكيل على الخوادم.
وهذي من أكثر الأشياء اللي اعجبتني انك تعدل الإعداد مرة وتطبقه على عشرات أو مئات الأجهزة بسهولة.
الصياغة واضحة وقريبة من الإنجليزية العادية، علشان كذا تعلمه سريع نسبيًا.
حتى لو شغلكم بالذكاء الاصطناعي، يستاهل تجربوا Ansible، خصوصًا لإدارة الخوادم والبيئات التجريبية.
طبعا يعتبر من الأدوات الأساسية في DevOps بس انا ماكنت اعرفه 😅
https://github.com/ansible/ansible
جربت HUMAIN Chat بعد ما اتيح للعالم صراحة سيء ماتوقعت يكون كذا اغلب الاسئلة تكون عادية مايجاوب عليها والشيء الثاني دام متاح للعالم انا ب اخر الدنيا ايش بستفيد من كود نون واكواد الخصم شركة ملياريه تنشر كوبونات مافهمت الفكرة.
ان شاءالله يتحسن مع الوقت ونشوف نموذج عربي حلو
ان شاءالله يتحسن مع الوقت ونشوف نموذج عربي حلو
نزلت تحديث جديد مهم
ايفون
https://apps.apple.com/app/id6778521798
اندويد
https://play.google.com/store/apps/details?id=dev.s4j.ghurar
ايفون
https://apps.apple.com/app/id6778521798
اندويد
https://play.google.com/store/apps/details?id=dev.s4j.ghurar
امس لما تكلمت عن تجربي مع تطبيق HUMAIN Chat شفت اغرب رد ماتوقعت حتى اشوفه 😅
بالبدايه طبعاً انا تكلمت عن HUMAIN Chat بالتحديد لاني جربته وماتكلمت عن باقي منتجات HUMAIN لانه ببساطة ماجربتها ولأنه متاكد عندهم أشياء حلوة ولو دخلتم حسابي وكتبتم HUMAIN بتعرفوا انه كنت مراهن عليها تنافس ودام نزل منتج اكيد بتكلم عليه مثل ما اتكلم على كل النماذج الصينية والأمريكية.
انت شوف كلام المراجع صح قل صح غلط قل غلط حتى لو من جزيرة الواق واق دام ما انتقص منك او غلط عليك وكان كلامه بصلب تخصصه
بالبدايه طبعاً انا تكلمت عن HUMAIN Chat بالتحديد لاني جربته وماتكلمت عن باقي منتجات HUMAIN لانه ببساطة ماجربتها ولأنه متاكد عندهم أشياء حلوة ولو دخلتم حسابي وكتبتم HUMAIN بتعرفوا انه كنت مراهن عليها تنافس ودام نزل منتج اكيد بتكلم عليه مثل ما اتكلم على كل النماذج الصينية والأمريكية.
انت شوف كلام المراجع صح قل صح غلط قل غلط حتى لو من جزيرة الواق واق دام ما انتقص منك او غلط عليك وكان كلامه بصلب تخصصه
المعمارية «الثورية والخطيرة جدًا» لنموذج Astra الجديد طلعت كلام فاضي تقريبا 😅
قبل كم يوم انتشر تقرير من The Information يقول إن نموذج OpenAI الجديد، واللي اسمه الرمزي Astra، مبني على معمارية ثورية اسمها:
«العمق التكراري» أو «المحول الحلقي».
الفكرة ببساطة:
بدل ما النموذج يمر على مجموعة طبقات مختلفة مرة وحدة، يرجع يمرر الحالة الداخلية على نفس مجموعة الطبقات عدة مرات قبل ما يولد التوكن التالي.
لكن اللي يتابع أبحاث تعلم الآلة يعرف إن الفكرة ماهي ثورية أصلًا.
هي تقنية معروفة من فترة، وترجع لأفكار مثل بحث Google عن Mixture-of-Recursions في NeurIPS، وسبق استخدمتها مشاريع مفتوحة المصدر أكثر من مرة.
لكن تقرير The Information رفع الموضوع لمستوى ثاني.
لأنهم ما اكتفوا بالقول إن المعمارية جديدة، بل قالوا إنها تخفي سلسلة التفكير.
يعني بدل ما النموذج يكتب خطوات تفكيره كنص، تصير هذي الحسابات داخلية وما يقدر الإنسان يشوفها.
وهنا الموضوع تحول بسرعة من نقاش تقني إلى قصة عن مخاطر وأمان الذكاء الاصطناعي، وبدأ البعض يتهم OpenAI إنها تجاوزت خط خطير.
لكن المشكلة إن هذا الكلام نفسه ماكان دقيق بالشكل اللي تم تقديمه.
ياكوب
قبل كم يوم انتشر تقرير من The Information يقول إن نموذج OpenAI الجديد، واللي اسمه الرمزي Astra، مبني على معمارية ثورية اسمها:
«العمق التكراري» أو «المحول الحلقي».
الفكرة ببساطة:
بدل ما النموذج يمر على مجموعة طبقات مختلفة مرة وحدة، يرجع يمرر الحالة الداخلية على نفس مجموعة الطبقات عدة مرات قبل ما يولد التوكن التالي.
لكن اللي يتابع أبحاث تعلم الآلة يعرف إن الفكرة ماهي ثورية أصلًا.
هي تقنية معروفة من فترة، وترجع لأفكار مثل بحث Google عن Mixture-of-Recursions في NeurIPS، وسبق استخدمتها مشاريع مفتوحة المصدر أكثر من مرة.
لكن تقرير The Information رفع الموضوع لمستوى ثاني.
لأنهم ما اكتفوا بالقول إن المعمارية جديدة، بل قالوا إنها تخفي سلسلة التفكير.
يعني بدل ما النموذج يكتب خطوات تفكيره كنص، تصير هذي الحسابات داخلية وما يقدر الإنسان يشوفها.
وهنا الموضوع تحول بسرعة من نقاش تقني إلى قصة عن مخاطر وأمان الذكاء الاصطناعي، وبدأ البعض يتهم OpenAI إنها تجاوزت خط خطير.
لكن المشكلة إن هذا الكلام نفسه ماكان دقيق بالشكل اللي تم تقديمه.
ياكوب
باخوتسكي اعترض علنًا وقال إن التقرير مضلل.
وسيباستيان راشكا وضح إن مجرد إعادة استخدام نفس الطبقات ما تخفي سلسلة التفكير.
هي فقط تضيف حسابات إضافية داخل الحالات الداخلية قبل توليد التوكن التالي، وهذا من حيث المبدأ شيء النماذج العادية تسويه أصلًا داخل طبقاتها.
الاحتمال الوحيد المنطقي هو:
إذا النموذج صار يعمل حسابات داخلية أكثر قبل كل توكن، ممكن يحتاج يكتب توكنات تفكير أقل بالنص.
يعني جزء أكبر من «التفكير» يصير داخل الحسابات الداخلية اللي إحنا مانقدر نقرأها.
لكن حتى هذا ماهو شيء خاص بالـ looped transformer.
نفس النتيجة ممكن تحصل ببساطة لما تستخدم نموذج أكبر وأقوى.
يعني مثلًا الانتقال من GPT-5.6 Luna إلى GPT-5.6 Sol ممكن يخلي النموذج يحل أشياء أكثر داخليًا بدون ما يكتب كل خطوة.
بالمختصر:
قالوا «OpenAI عندها معمارية ثورية تخفي تفكير النموذج عن البشر».
ورجعوا يقولون «يمكن الصحفي فهم الورقة غلط»
ايش تتوقعوا
وسيباستيان راشكا وضح إن مجرد إعادة استخدام نفس الطبقات ما تخفي سلسلة التفكير.
هي فقط تضيف حسابات إضافية داخل الحالات الداخلية قبل توليد التوكن التالي، وهذا من حيث المبدأ شيء النماذج العادية تسويه أصلًا داخل طبقاتها.
الاحتمال الوحيد المنطقي هو:
إذا النموذج صار يعمل حسابات داخلية أكثر قبل كل توكن، ممكن يحتاج يكتب توكنات تفكير أقل بالنص.
يعني جزء أكبر من «التفكير» يصير داخل الحسابات الداخلية اللي إحنا مانقدر نقرأها.
لكن حتى هذا ماهو شيء خاص بالـ looped transformer.
نفس النتيجة ممكن تحصل ببساطة لما تستخدم نموذج أكبر وأقوى.
يعني مثلًا الانتقال من GPT-5.6 Luna إلى GPT-5.6 Sol ممكن يخلي النموذج يحل أشياء أكثر داخليًا بدون ما يكتب كل خطوة.
بالمختصر:
قالوا «OpenAI عندها معمارية ثورية تخفي تفكير النموذج عن البشر».
ورجعوا يقولون «يمكن الصحفي فهم الورقة غلط»
ايش تتوقعوا
اخيرا Astra نزل رسميًا.
والقفزة صراحة ضخمة جدًا.
إذا Anthropic ماعندها Fable 5.2 Ultra Max مخبي فالـ IPO حقهم داخل على أيام صعبة 😂
السعر:
10 دولار لكل مليون توكن إدخال
50 دولار لكل مليون توكن إخراج
ومثل ماتوقعنا اليوم ما تقدر تجرب النموذج بنفسك.
الوصول حاليًا محدود لعدد من الجهات المختارة، وOpenAI تقول إن الإطلاق الأوسع بيبدأ خلال الأيام القادمة.
وألتمان من الآن أعلن إنهم قريب بيطلعون نموذج ثاني أقوى من Astra.
يعني حتى هذا مو النهاية
وصلنا AGI ولا باقي؟
والقفزة صراحة ضخمة جدًا.
إذا Anthropic ماعندها Fable 5.2 Ultra Max مخبي فالـ IPO حقهم داخل على أيام صعبة 😂
السعر:
10 دولار لكل مليون توكن إدخال
50 دولار لكل مليون توكن إخراج
ومثل ماتوقعنا اليوم ما تقدر تجرب النموذج بنفسك.
الوصول حاليًا محدود لعدد من الجهات المختارة، وOpenAI تقول إن الإطلاق الأوسع بيبدأ خلال الأيام القادمة.
وألتمان من الآن أعلن إنهم قريب بيطلعون نموذج ثاني أقوى من Astra.
يعني حتى هذا مو النهاية
وصلنا AGI ولا باقي؟
تسريب ضخم جدًا يضرب الولايات المتحدة
أكثر من 153 مليون رخصة قيادة لمواطنين أمريكيين تسربت، وحاليًا معروضة للبيع في أحد المنتديات الروسية على الدارك ويب.
والتسريب ما وقف هنا:
• أكثر من 10 ملايين بطاقة هوية
• أكثر من 3 ملايين وثيقة ثانية
• حوالي 600 ألف سجل طبي
المعلن يقول إن الوصول للوثائق يتم عبر نظام اسمه Nexus، وإن الجهة اللي وراءه عندها وصول لقاعدة بيانات شركة تحقق من الهوية داخل الولايات المتحدة من حوالي سنة.
والفرق هنا إن التسريب ماكان مجرد أسماء وأرقام.
فيه حتى صورة الشخص الموجودة في رخصة القيادة، وهذا يخلي سرقة الهوية أسهل بكثير.
الباحث الأمني Brian Krebs يقول إن التسريب ممكن يكون مرتبط بشركة IDScan، خصوصًا إن بياناته هو نفسه ظهرت ضمن التسريب.
لكن إلى الآن مافي تأكيد رسمي من الشركة.
طبعا IDScan باختصار شركة تقدم خدمات التحقق من الهوية، وتستخدم في أماكن مثل تأجير السيارات، الفنادق، الكازينوهات، المتاجر والتحقق من العمر.
والشركة تقول انه تنفذ أكثر من 21 مليون عملية تحقق شهريًا في حوالي 20 ألف موقع.
النظام يمسح الوجه الأمامي والخلفي للهوية أو الجواز، يقرأ الباركود وكل البيانات النصية، وحتى ينش
أكثر من 153 مليون رخصة قيادة لمواطنين أمريكيين تسربت، وحاليًا معروضة للبيع في أحد المنتديات الروسية على الدارك ويب.
والتسريب ما وقف هنا:
• أكثر من 10 ملايين بطاقة هوية
• أكثر من 3 ملايين وثيقة ثانية
• حوالي 600 ألف سجل طبي
المعلن يقول إن الوصول للوثائق يتم عبر نظام اسمه Nexus، وإن الجهة اللي وراءه عندها وصول لقاعدة بيانات شركة تحقق من الهوية داخل الولايات المتحدة من حوالي سنة.
والفرق هنا إن التسريب ماكان مجرد أسماء وأرقام.
فيه حتى صورة الشخص الموجودة في رخصة القيادة، وهذا يخلي سرقة الهوية أسهل بكثير.
الباحث الأمني Brian Krebs يقول إن التسريب ممكن يكون مرتبط بشركة IDScan، خصوصًا إن بياناته هو نفسه ظهرت ضمن التسريب.
لكن إلى الآن مافي تأكيد رسمي من الشركة.
طبعا IDScan باختصار شركة تقدم خدمات التحقق من الهوية، وتستخدم في أماكن مثل تأجير السيارات، الفنادق، الكازينوهات، المتاجر والتحقق من العمر.
والشركة تقول انه تنفذ أكثر من 21 مليون عملية تحقق شهريًا في حوالي 20 ألف موقع.
النظام يمسح الوجه الأمامي والخلفي للهوية أو الجواز، يقرأ الباركود وكل البيانات النصية، وحتى ينش
ئ صور عادية وبالأشعة فوق البنفسجية وتحت الحمراء.
والآن الظاهر كمية ضخمة جدًا من كل هذي البيانات طلعت للعلن.
إذا تأكدت التفاصيل، فممكن يكون واحد من أكبر تسريبات بيانات المواطنين الأمريكيين على الإطلاق.
ننتظر رد IDScan الرسمي.
والآن الظاهر كمية ضخمة جدًا من كل هذي البيانات طلعت للعلن.
إذا تأكدت التفاصيل، فممكن يكون واحد من أكبر تسريبات بيانات المواطنين الأمريكيين على الإطلاق.
ننتظر رد IDScan الرسمي.
تقريبًا كل نماذج الذكاء الاصطناعي طلعت يسارية ليبرالية حتى الصينية، والاستثناء الوحيد تقريبًا Grok 😂
من 2023 والباحثين يجربون من وقت لوقت يمررون نماذج الذكاء الاصطناعي على اختبار Political Compass الشهير.
الاختبار فكرته بسيطة:
يعطيك مجموعة عبارات وتختار:
موافق جدًا / موافق / غير موافق / غير موافق جدًا
وبعدها يحطك على محورين:
اقتصادي: يسار ↔ يمين
اجتماعي: سلطوي ↔ ليبرالي/تحرري
طيب ليش أصلًا هذا مهم؟
لأن نماذج الذكاء الاصطناعي تتكلم يوميًا مع ملايين الناس في مواضيع فيها سياسة واقتصاد ومجتمع.
ولو كانت تميل بشكل ثابت لاتجاه معين، فالتأثير المحتمل على آراء الناس ممكن يكون ضخم جدًا، أكبر بكثير من تأثير وسائل إعلام تقليدية كاملة.
المهم، مؤخرًا ظهر اختبار جديد على http://aipolcom.net وقرروا يعيدون التجربة لكن بطريقة أدق بكثير من التجارب القديمة.
أول شيء، اختبروا النماذج مباشرة عن طريق الـ API بدل واجهات المحادثة.
ثاني شيء، ما سووا اختبار واحد لكل نموذج وخلاص.
سووا خمس جولات على الأقل لكل نموذج.
وهذي نقطة مهمة لأن جولة وحدة ممكن تطلع شاذة.
وفعلًا لما حسبوا المتوسط على خمس جولات، أغلب النماذج تحركت بشكل ب
من 2023 والباحثين يجربون من وقت لوقت يمررون نماذج الذكاء الاصطناعي على اختبار Political Compass الشهير.
الاختبار فكرته بسيطة:
يعطيك مجموعة عبارات وتختار:
موافق جدًا / موافق / غير موافق / غير موافق جدًا
وبعدها يحطك على محورين:
اقتصادي: يسار ↔ يمين
اجتماعي: سلطوي ↔ ليبرالي/تحرري
طيب ليش أصلًا هذا مهم؟
لأن نماذج الذكاء الاصطناعي تتكلم يوميًا مع ملايين الناس في مواضيع فيها سياسة واقتصاد ومجتمع.
ولو كانت تميل بشكل ثابت لاتجاه معين، فالتأثير المحتمل على آراء الناس ممكن يكون ضخم جدًا، أكبر بكثير من تأثير وسائل إعلام تقليدية كاملة.
المهم، مؤخرًا ظهر اختبار جديد على http://aipolcom.net وقرروا يعيدون التجربة لكن بطريقة أدق بكثير من التجارب القديمة.
أول شيء، اختبروا النماذج مباشرة عن طريق الـ API بدل واجهات المحادثة.
ثاني شيء، ما سووا اختبار واحد لكل نموذج وخلاص.
سووا خمس جولات على الأقل لكل نموذج.
وهذي نقطة مهمة لأن جولة وحدة ممكن تطلع شاذة.
وفعلًا لما حسبوا المتوسط على خمس جولات، أغلب النماذج تحركت بشكل ب