علي العتيبي

@USC | مهتم بالتقنية ، الذكاء الاصطناعي وبناء القدرات | عضو مؤسس @SAFCSP و @mywalletapp2 و InspireAbility

[Faisal @Faisal]

بعد 3 سنوات من التجربة والعمل والخطأ والجنون والكثير من الشك؛ هدهد ينطلق ليناطح كبرى شركات العالم!
هذا الفيديو يشرح لكم الحلم الذي يظنه البعض بعيد، وأراه قريب.
تعليقاتكم تهمني لأني أعتقد أنكم جزء من هذا المستقبل.

[Elon Musk @elonmusk]

Caveat emptor

[Faisal @Faisal]

بدأنا أنا و @malobeiwi رحلة بناء "آتام Atam"؛ وهي مبادرة خاصة وستارت أب مستقل تماماً، نهدف من خلاله لتطوير تقنيات دفاعية تدمج قوة الذكاء الاصطناعي بالأنظمة المستقلة وهندسة الهاردوير. 🇸🇦

نحتاج عقولاً استثنائية تشاركنا التأسيس في:
• Autonomy & Computer Vision (AI)
• Embedded Systems & Robotics (Drones)
• Big Data Infrastructure

إذا كنت ترى في نفسك القدرة على الابتكار في مشروع تقني عميق، مكانك معنا.

قدم هنا: https://t.co/nRIdawtOhh

[Faisal @Faisal]

لماذا "آتام Atam"؟

الاسم مستوحى من "الآطام" (جمع أُطُم)؛ وهي الحصون والقلاع المنيعة التي اشتهرت بها المدينة المنورة قديماً، وكانت تُمثل أول منظومة دفاعية متكاملة في الجزيرة العربية.

اخترنا هذا الاسم لأن فلسفتنا تقوم على دمج مفهوم "الأطم" كبرج للمراقبة والرصد (بصيرة) وحصنٍ للمنعة والحماية (قوة).

قديماً قال عنها النبي ﷺ: "لا تهدموا الآطام فإنها زينة المدينة"؛ واليوم نسعى في "آتام" لبناء زينة مدننا المستقبلية بتقنيات سيادية مستقلة. 🛡️✨

[Faisal @Faisal]

القفزات المتسارعة في Vibe Coding ستُحدث طفرة حقيقية في المنتجات التقنية بدول الخليج.
نحن نتميز في تصميم المنتج، ونضعف نسبياً في البرمجة—بعكس الآسيويين مثلاً.
اليوم اختفى هذا الفارق، وأصبحت الساحة متكافئة.
2026 سيكون عاماً مثيراً.

[Google for Developers @googledevs]

Closing 50 browser tabs after finally solving the bug is the best feeling in the world. 😌

[Faisal @Faisal]

ثلاثون عاماً وأنا أعمل بلا توقّف.
جرّبت كثيراً؛ أخفقت في أشياء ووفّقني الله في أخرى.
وخلاصة ما وصلت إليه: النتائج بيد الله وحده.
كلّ شيء يدور في النهاية حول البركة، وأقرب أبوابها رضا الوالدين، وفعل الخير، وحسن النيّة.

[Anthropic @AnthropicAI]

We believe this is the first documented case of a large-scale AI cyberattack executed without substantial human intervention. It has significant implications for cybersecurity in the age of AI agents.

Read more: https://t.co/VxqERnPQRJ

[Faisal @Faisal]

شرّفني أخي العزيز معالي ياسر الرميان، محافظ PIF بهذا اللقاء العفوي على هامش FII9.
تحدّثنا عن صعوبات ريادة الأعمال مطلع الألفية، وكيف غيّرتها رؤية 2030 جذرياً خلال الـ8 سنوات الأخيرة، وتطرّقنا لرحلتي من العمل الخاص مروراً ب @SAFCSP ومساهمتنا المتواضعة بهذا الحراك الوطني الكبير.

[HUMAIN @HUMAIN]

ذكاء اصطناعي بآفاق لا حدود لها…

هيوماين تشات صُنع بفخر في السعودية، يفهم كلماتك، ويستوعب عالمك، ويحاكي تفكيرك، ويتحدّث لهجتك! مستوحى من ثقافتنا العربية ومبني على نموذج علّام 34B.

حمّل التطبيق الآن واكتشف الذكاء الاصطناعي الذي يعكس هويتنا وينطق لغتنا: https://t.co/T0mOWkXdoi

#هيوماين_تشات #آفاق_لا_حدود_لها #إحدى_شركات_الصندوق
@SDAIA_SA

[Hudhud Maps | خرائط هدهد @HudHudMaps]

شكرا لكل من جرب وساعد في التطوير،
وأهلا بكل من انتظرنا ودعمنا،
اليوم الكل يقدر يستخدم #خرائط_هدهد في الرياض!💚

حملوا التطبيق على الايفون والاندرويد:
https://t.co/8K3geTJIkF

[Tim Cook @tim_cook]

We’re thrilled to bring Apple to even more customers around the world… the Apple Store online and Apple Store app both launch in Saudi Arabia today!

[Faisal @Faisal]

أمور استغرقت مني أعوامًا حتى أُتقنها، وما زلت أواجه صعوبة في غرسها في الآخرين:

- عندما تتحدث، اشرح فكرتك بأقل عدد ممكن من الكلمات. لا تتشعّب، ولا تسمح للآخرين بسحبك إلى مواضيع جانبية.

- إذا أخطأت، أو أخطأ أحد ممن يُمثّلونك، بادر بالاعتراف وقدم اعتذارك فورًا. الأهم من ذلك: لا تبرّر، بل التزم بحل المشكلة. بهذه الطريقة تمتص الغضب وتبعث الطمأنينة فيمن أمامك. (فالذي لا يدرك خطأه، كيف سيتمكن من إصلاحه؟)

- إذا وعدت، نفّذ. وإن اكتشفت لاحقًا أن وعدك لم يكن صائبًا، أو أنه سيكلّفك، أو قد يسبب لك خسارة… نفّذ.
كلمتك هي صورتك، ووعدك انعكاس لذاتك. وهو مُقدَّم على الربح والخسارة، وأسمى من كل اعتبار.

[Cursor @cursor_ai]

Cursor 1.0 is out now!

Cursor can now review your code, remember its mistakes, and work on dozens of tasks in the background.

[علي العتيبي @AliAlotaibi09]

أتقدّم بخالص التعازي إلى معالي الأستاذ سعود بن عبدالله القحطاني وإلى أسرته الكريمة، في وفاة والده الشيخ عبدالله بن سالم القحطاني، شيخ قبيلة الوهابة من قحطان.

أسأل الله أن يرحم الفقيد بواسع رحمته، ويسكنه فسيح جناته، ويلهم أهله وذويه الصبر والسلوان. وإنا لله وإنا إليه راجعون.

[صندوق الاستثمارات العامة @PIFSaudi]

أعلن سمو #ولي_العهد اليوم عن إطلاق شركة "هيوماين" @humain، #إحدى_شركات_الصندوق، التي تهدف إلى تطوير وإدارة حلول وتقنيات الذكاء الاصطناعي، والاستثمار في منظومة القطاع.

للمزيد: https://t.co/KO5xOwXNtX

[Faisal @Faisal]

وُفقنا بفريق من الأبطال، وتم بناء خريطة تفصيلية
للرياض وشوارعها بشكل غير مسبوق.

هذه تشويقة لخرائط هدهد ... والتي سيتم إطلاقها للعموم قريباً إن شاء الله 🇸🇦

[Paul Liang @pliang279]

This spring I am teaching a new class at MIT called **How to AI (Almost) Anything**

Its name is a play on 2 seminal @medialab courses: how to make almost anything (on design & fabrication) and how to grow almost anything (on synthetic biology)

We are now in the AI age, and today's AI can be applied to almost anything - from language to vision, audio, sensors, medical data, music, art, smell, and taste.

This course covers the principles of AI (focusing on deep learning and foundation models), how we can apply AI to novel real-world data modalities, and multimodal AI that can process many modalities at once, such as connecting language and multimedia, music and art, sensing and actuation, and more.

Course website: https://t.co/dFK9uyEigs

All lectures, readings, and materials will be released publicly, so feel free to follow along!

[الاتحاد السعودي للأمن السيبراني والبرمجة والدرونز @SAFCSP]

كلمة سعادة رئيس مجلس إدارة الاتحاد السعودي للأمن السيبراني والبرمجة والدرونز أ. فيصل الخميسي في #المؤتمر_الصحفي_الحكومي

#ليب25
@Faisal

[Andrew Ng @AndrewYNg]

The buzz over DeepSeek this week crystallized, for many people, a few important trends that have been happening in plain sight: (i) China is catching up to the U.S. in generative AI, with implications for the AI supply chain. (ii) Open weight models are commoditizing the foundation-model layer, which creates opportunities for application builders. (iii) Scaling up isn’t the only path to AI progress. Despite the massive focus on and hype around processing power, algorithmic innovations are rapidly pushing down training costs.

About a week ago, DeepSeek, a company based in China, released DeepSeek-R1, a remarkable model whose performance on benchmarks is comparable to OpenAI’s o1. Further, it was released as an open weight model with a permissive MIT license. At Davos last week, I got a lot of questions about it from non-technical business leaders. And on Monday, the stock market saw a “DeepSeek selloff”: The share prices of Nvidia and a number of other U.S. tech companies plunged. (As of the time of writing, some have recovered somewhat.)

Here’s what I think DeepSeek has caused many people to realize:

China is catching up to the U.S. in generative AI. When ChatGPT was launched in November 2022, the U.S. was significantly ahead of China in generative AI. Impressions change slowly, and so even recently I heard friends in both the U.S. and China say they thought China was behind. But in reality, this gap has rapidly eroded over the past two years. With models from China such as Qwen (which my teams have used for months), Kimi, InternVL, and DeepSeek, China had clearly been closing the gap, and in areas such as video generation there were already moments where China seemed to be in the lead.

I’m thrilled that DeepSeek-R1 was released as an open weight model, with a technical report that shares many details. In contrast, a number of U.S. companies have pushed for regulation to stifle open source by hyping up hypothetical AI dangers such as human extinction. It is now clear that open source/open weight models are a key part of the AI supply chain: Many companies will use them. If the U.S. continues to stymie open source, China will come to dominate this part of the supply chain and many businesses will end up using models that reflect China’s values much more than America’s.

Open weight models are commoditizing the foundation-model layer. As I wrote previously, LLM token prices have been falling rapidly, and open weights have contributed to this trend and given developers more choice. OpenAI’s o1 costs $60 per million output tokens; DeepSeek R1 costs $2.19. This nearly 30x difference brought the trend of falling prices to the attention of many people.

The business of training foundation models and selling API access is tough. Many companies in this area are still looking for a path to recouping the massive cost of model training. Sequoia’s article “AI’s $600B Question” lays out the challenge well (but, to be clear, I think the foundation model companies are doing great work, and I hope they succeed). In contrast, building applications on top of foundation models presents many great business opportunities. Now that others have spent billions training such models, you can access these models for mere dollars to build customer service chatbots, email summarizers, AI doctors, legal document assistants, and much more.

Scaling up isn’t the only path to AI progress. There’s been a lot of hype around scaling up models as a way to drive progress. To be fair, I was an early proponent of scaling up models. A number of companies raised billions of dollars by generating buzz around the narrative that, with more capital, they could (i) scale up and (ii) predictably drive improvements. Consequently, there has been a huge focus on scaling up, as opposed to a more nuanced view that gives due attention to the many different ways we can make progress. Driven in part by the U.S. AI chip embargo, the DeepSeek team had to innovate on many optimizations to run on less-capable H800 GPUs rather than H100s, leading ultimately to a model trained (omitting research costs) for under $6M of compute.

It remains to be seen if this will actually reduce demand for compute. Sometimes making each unit of a good cheaper can result in more dollars in total going to buy that good. I think the demand for intelligence and compute has practically no ceiling over the long term, so I remain bullish that humanity will use more intelligence even as it gets cheaper.

I saw many different interpretations of DeepSeek’s progress here in X, as if it was a Rorschach test that allowed many people to project their own meaning onto it. I think DeepSeek-R1 has geopolitical implications that are yet to be worked out. And it’s also great for AI application builders. My team has already been brainstorming ideas that are newly possible only because we have easy access to an open advanced reasoning model. This continues to be a great time to build!

[Original text: https://t.co/yiOHeGJgLZ ]