Feras Dev

[Feras Dev @Feras_Dev]

وانا كنت منتظر يكون نموذج من صنع @HUMAIN ويفاجئونا فيه بمعرض ليب LEAP ☹️

[Di Zhang @di_zhang_fdu]

Source: OxAlpha is GLM-5.3-Flash from Zhipu

[Feras Dev @Feras_Dev]

@c00rr بصراحة اعلاناته الي تطلعلي بالأنستا بدائية لأقصى حد ، خلتني اخذ نظرة سيئة عنه

[Feras Dev @Feras_Dev]

جملة تستحق التكرار
" إنك تربط اسمك ودخلك ومكانتك وهويتك بالشركة، لدرجة ما عاد تعرف تفصل بين فشلها وقيمتك أنت "

[فلاح بن دخيل | الشركات الناشئة @falahbindakheel]

من مخاطر الشركات الناشئة اللي محد يجهزك لها

إنك ممكن تعطي شركتك سنتين أو ثلاث من عمرك
ثم تخرج من السوق… وتبقى أنت تسدد فاتورة خروجها
والفاتورة مو كلها فلوس
وهذا حصل كثير

لكننا نتكلم عن الشركة اللي أغلقت وننسى المؤسس اللي بقي بعدها
كل مؤسس مرتب وش بيسوي لو نجحت شركته
بس قليل يسأل نفسه:
وش بسوي أنا لو ما نجحت؟
لأن الشركة يوم توقف ما تعطيك فرصة تستوعب وش صار
الموظف يطالب بمستحقاته
والعميل يسأل عن النظام وبياناته
والمستثمر يبي يعرف وش صار
وأهلك ينتظرون منك تقول لهم وش خطتك الجاية
كل واحد ينتظر منك جواب
وأنت للحين تحاول تعرف وش تسوي بحياتك من بكرة
تفتح سيرتك الذاتية وتتردد
أكتب مؤسس سابق أو باحث عن وظيفة؟
تفكر تبدأ من جديد، ثم تتذكر الديون والالتزامات وكل شخص وثق فيك
هنا يظهر الخطر اللي ما ينكتب في عروض المستثمرين
إنك تربط اسمك ودخلك ومكانتك وهويتك بالشركة، لدرجة ما عاد تعرف تفصل بين فشلها وقيمتك أنت
نصيحة من القلب للقلب:
تصالح مع احتمال فشل الشركة قبل نجاحها
مو عشان تخاف تبدأ
عشان لو وقفت… ما توقف أنت معها
فشل الشركة خسارة
لكن إنك تصدق إنك انتهيت معها… هذي الخسارة الحقيقية
#الشركات_الناشئة #ريادة_الأعمال

[Feras Dev @Feras_Dev]

@iAbdullahYousef هذه امور منطقية ما تستحق تعطيها وقتك لتعلمها ، مع الاستخدام الواحد حيعرف كيف يكتب بطريقة مفصلة

بالاخير كلها تعليمات برايي

اما نقطة بناء الوكلاء هذه تعتبر RAG وملتي ايجنتس مو بس تعليمات

[Feras Dev @Feras_Dev]

@xlciil ماعندي جواب لانه شيء يحيّر بصراحة ، بس انا عن نفسي جاوبت على سؤال (ايش الانجاز الي ابي الناس يتذكروني فيه)

وترا كل شيء تعلمتيه حتى لو كانت بمجالات مختلفة بالتخصص التقني حيفيدك مستقبلاً ، يعني مافي شيء حيروح عالفاضي لانه كل شيء مربوط ببعض

[Feras Dev @Feras_Dev]

الشخص يبدأ مسيرة تعلمه بالتشتت بين عدة مجالات ، وكل ما قدر يتخصص بمجال معين بوقت أقصر يكون أفضل !

T shape

[Feras Dev @Feras_Dev]

@skndom_bot @REMIX_KSA أعتقد هو هدفه انه يدرب نموذج مثل Kimi3 ،

اذا كان هذا الهدف فالأمر مب سهل

لتدريب كامل من الصفر : تحتاج حوالي 56 تريليون Token بتكلفة 280 مليون ريال سعودي

غير تكلفة التدريب الفعلية والحوسبة

[Feras Dev @Feras_Dev]

ال prompt engineering كانت كذبة

[mazen @mznmel]

حتى CEO واحدة من أهم شركات الذكاء الاصطناعي يتحدث مع الذكاء الاصطناعي مثلنا ..
وفي نقاش قبل عدة أيام كان الكثير منبهر أن أحد الباحثين في مجال الرياضيات يتحدث مع الذكاء الاصطناعي تماما كما يتحدث اي منا، الفرق انه متخصص في الرياضيات ويعرف كيف يوجه النموذج تجاه حل المشكلة الرياضية ..
البعض يظن ان هناك أسرار خفية عند المتخصصين في طريقة التعامل مع الذكاء الاصطناعي، والواقع ان الذي يشكل الفرق هو عمق معرفتك بالموضوع الذي تتحدث مع الذكاء الاصطناعي حوله …
خصوصا النماذج الجديدة، صارت أقل حساسية لطريقة كتابة ال Prompt وعندها قدرة جيدة تفهمها وهي طايرة

[Feras Dev @Feras_Dev]

مع التغييرات السريعة وظهور نماذج مفتوحة المصدر مثل Kimi3 بقوة Fable5

مقولة " امتلك ذكائك الخاص" ستنتهي والاتجاه سيعود لأستخدام نماذج ضخمة قوية وبسعر رخيص 👌

[Abhijay Rana @abhijaymrana]

> We’ve surpassed $1B ARR and serve over 40 trillion tokens daily, with 95%+ coming from models specialized on customer data.

1. Over the next year, the third number will decline, while the first and second numbers increase dramatically.

2. Out of the box, GLM 5.2 API pricing is 1/5th of Opus 4.8. If open-source can eventually reach Fable level performance at similar price ratios (or any discount at all tbh), there will be an influx of people using hosted open models out of the box.

3. Specialized models are good, but I expect many businesses to switch to open source simply for the potential 2-5x cost savings w/o the post-training overhead.

4. FWIW, this doesn't hold when the marginal value of intelligence matters, e.g. coding/research use cases. Still, I know people spending millions on tokens from n-1 models, which "do the job" for them.

5. For custom agent post-training efforts, most of the long-term "recurring" value accrues to either agent infrastructure companies (observability, continual-improvement-as-a-service) or inference providers.

6. This isn't to say agent deployment/RLaaS companies won't make money for a long, long time (economy-wide AI diffusion will be multiple years + hundreds of billions in revenue) - but at the limit the whole notion of "owning your intelligence" traces directly to paying primarily for compute.

7. This also depends on how much pricing power the frontier labs have. Open model inference costs will increase as models get much bigger, so the 5x price difference b/w GLM 5.2 and Opus will likely be less for a SOTA open model vs Fable, along with token efficiency balancing the total cost per task (more benchmarks should be evaluating this.)

[Feras Dev @Feras_Dev]

Fast Inference companies 🔥

[Modal @modal]

https://t.co/5DZKxwdGY5

[Feras Dev @Feras_Dev]

السباق بموضوع fast inference رهيب جدا

بينما الناس مشغولة بتطوير نماذج او تقليل حجمها علشان تشتغل اسرع ، في شركات هدفها تعدل على بنية ال Transformers لتعمل بأقصى حدود لكروت الشاشة عبر CUDA

[Cerebras @cerebras]

Multimodal reasoning has a latency problem. More video frames leads to more waiting.

We built Damage Scout with Gemma 4 on Cerebras, running at over 2,300 toks/s, to show what fast multimodal inference unlocks.

Damage Scout samples frames from a rental car walkaround, sends them to Gemma 4, gets back structured findings and box coordinates, then renders an annotated damage report in under 6 seconds.

Same task. Same frames. A complete different experience powered by Cerebras ⚡️

[Feras Dev @Feras_Dev]

تخيل بأنه الي طورو من اداء نموذج Gemma4 هم وكلاء ذكاء اصطناعي فقط؟

شاركت معهم وخليت الوكيل الي عندي يساهم بأنه يقرأ اخر الحلول ويبدأ يطور ويجرب ويقيّم !

يعني بدل ما يجرب الباحث فرضيات محدودة ، يقدر الان يبني وورك فلو كاااامل يسمح للوكلاء يجربو ويصححو !!!

المستقبل يحتاج مواكبة

[Google Gemma @googlegemma]

We’re rolling out some big improvements to Gemma 4, fueled by incredible community feedback and contributions!

Here is a breakdown of what’s being fixed and updated in this release: 🧵👇

[Feras Dev @Feras_Dev]

اخر فترة عدة شركات بهذا المجال جالسة تحصل على تمويل بالمليارات !

ولكن السؤال ، ايش اختلافهم عن Google Vertex Ai ?

[Fireworks @FireworksAI_HQ]

Every company must own its intelligence.

We've raised $1.5B Series D at a $17.5B valuation.

We’ve surpassed $1B ARR and serve over 40 trillion tokens daily, with 95%+ coming from models specialized on customer data.

We’re just getting started.

More: https://t.co/97J3vTRB0A

[Feras Dev @Feras_Dev]

@MAlSubaie21 عرفنا مين صاحب الحساب :

[Baseten @baseten]

We’re excited to announce our $1.5B Series F.

Baseten exists to help companies own their intelligence and run AI products in production with speed, reliability, and control. As we enter this next chapter, three things are clear:

1. Customers like Abridge, Clay, Cursor, Decagon, HubSpot, Lovable, Notion, and OpenEvidence are proving that AI can create transformational value across industries and workflows. They have built products where intelligence is core to the customer experience and central to the value they deliver.

2. Open models - like GLM 5.2 - are now exceptionally strong, and the quality gap with leading closed models is smaller than ever. We’re seeing more companies turn to open and specialized models for better economics, performance, and ownership over their stack. Baseten provides the fast, reliable inference layer to run those models in production across every modality.

3. Post-training is giving companies a path to turn their own data, evals, feedback, and judgment into durable technical advantage. The most sophisticated teams are already using RL and domain-specific optimization to outperform closed models on important tasks and workflows. This will become a defining capability for every company building at the application layer.

We're excited to accelerate progress to this future of owned intelligence.

Thank you to our customers for your trust and partnership. We’re grateful to be building this future with you!

[د. عبد الكريم بكار @Drbakkar]

لطالما تأملت في سرّ التميز والنجاح، ووجدت أن الأمر لا يتعلق بالذكاء وحده، ولا بالمثابرة فقط، بل بالحكمة في توجيه الجهد نحو ما يستحق. فكم من أناسٍ يملكون العقول النيّرة، لكنهم يضيعون سنواتهم في مسارات لا تليق بإمكاناتهم، لأنهم لم يطرحوا على أنفسهم السؤال الأهم: ما هو المجال الذي ينبغي أن أكرّس حياتي له؟

إن إدراك هذا السؤال في وقتٍ مبكر هو نعمة عظيمة، لكنه ليس كافياً، فحتى حين نعرف وجهتنا، سنجد أن أكبر تحدٍّ يواجهنا هو إدارة الوقت، ذلك المورد الوحيد الذي لا يُعوّض. حين ندرك أن أعمارنا تُقاس بالدقائق التي ننفقها، تصبح قراراتنا أكثر وعيًا، ونصبح أكثر حرصاً على أن نملأ أوقاتنا بما ينفع ويدوم.

لكن حتى لا يتحول السعي إلى الإنجاز إلى سباقٍ مُرهِق، لا بد أن نعي أن الحياة ليست مجرد إنتاج مستمر، بل هي أيضًا لحظات تأمل وتدبر. فالتوقف أحياناً لإعادة النظر في مسارنا هو جزءٌ أساسي من النمو. كثيرًا ما نظن أن السعادة في الأخذ، حتى نكتشف أن العطاء هو أعظم ما يترك أثرًا في النفس والآخرين.

وفي نهاية المطاف، لن يُقاس نجاحنا بعدد الإنجازات التي حققناها فقط، بل بقدر الأثر الذي تركناه، وبعدد الذين سيشعرون بالخسارة حين نرحل. فالعظمة الحقيقية لا تكمن في الألقاب، بل في القلوب التي نترك بصمة فيها.

د. عبد الكريم بكار

[Feras Dev @Feras_Dev]

@oouusz @alqaabba هذا فقط اذا كانت فكرتك عبارة عن Ai Wrapper

[Cohere @cohere]

We’ve built Cohere Transcribe Arabic, the world’s most accurate open-source model for Arabic speech recognition.

Available under Apache 2.0

[Feras Dev @Feras_Dev]

صراحة يعرف يواسي

[Feras Dev @Feras_Dev]

@so2ja1 شكرا على الملخص الجميل