Introducing e-means, an algorithm beating k-means in 10x fewer epochs.
With order of magnitude wall-clock speedups, e-means is released in FAISS and needs no hyperparameter tuning beyond k. It is robust to various scales and datasets. Still skeptical ? Just try e-means [1/10]🧵
شكراً للي قالت ان سيكولوجية الفقراء تعتمد على الافضليه الاخلاقية كتعويض عن انخفاض جودة حياتهم
لقيت توضيح للاستفسارات اللي كانت عندي عن شخصياتهم وليه هم يعيشون كذا
@MohamedAGhanem لانه حسبها فلوس لما شاف ايه ده ده جاب رقم هجيبه ف مش عارف كام سنه ف قالك مش لاعب و ان كان هو بيعمل ده مقدمه عشان ينزل لايفات و لو حد قاله انت بتعمل ايه يفتحله انه انتو اللي عملتو فيا كده
Version 3 of my ai solves 70 of 400 ARC-AGI-1 tasks.
That ties Gemini 2.5 Pro (Thinking 1K) at 17.5%.
It’s 93 KB of C. No neural networks, no pretrained weights, no GPU.
Median 0.22 s and 32 MB of RAM per task.
Here it is solving live.
لسة شايفة لها فيديو بتقول فيه لا أحد يملي عليه ما يقوله لا مليارديرات ولا مؤسسات وسكتت وضحكت كدة وقالت ما عدا انا ساعات
كيوت موت
جملة ممكن اقولها لو جوزي بقي رئيس جمهورية
افتكرت مسلسل The Dropout المبني على قصة حقيقية عن إليزابيث هولمز، مؤسسة شركة Theranos، اللي ادّعت إنها ابتكرت تكنولوجيا تعمل مئات التحاليل الطبية باستخدام نقطة دم واحدة فقط!
قدرت تجمع مئات الملايين من المستثمرين، قبل ما ينكشف إن التكنولوجيا دي مش شغالة زي ما كانت بتقول، وإن القصة كلها واحدة من أكبر فضائح الاحتيال في عالم الشركات الناشئة.
عمر ما تخيلت ان القصة هتتكرر قدامنا كده بسهولة 😅
Andrej Karpathy:
“A 1B model can be much more effective than most current LLMs.
90% of current models waste a ton of capacity and money on remembering stuff that doesn’t matter.”
here is his 5 core thesis about Small LLM’s:
1. the intelligence was never the knowledge. Strip the memorized internet, keep the reasoning. What’s left is the cognitive core, and it’s small.
2. the core might fit in ~1B params. Maybe less. “Plenty of room at the bottom.” We’ve been paying for a library when we needed a brain.
3. size stopped being the bottleneck. What makes an agent work is the tools it can call and how tight the feedback loop is, not parameter count.
4. intelligence lives in the system, not the weights. A raw LLM is a CPU with no OS. Small core + good harness > giant model alone.
5. you can own it. A model on your hardware is one no one can rate-limit, price-hike, or deprecate on you.
in 12 months the gap between teams shipping on-device and teams paying per-token frontier bills won’t be capability.
TwIL an 8.8B model at 90%+ of frontier isn’t a benchmark flex.
It’s the thesis Karpathy’s been repeating all year, made real.
study more on this below ↓
حبوب منع الحمل رسمياً اتعلن انها السبب الرئيسي فسرطان الثدي
مستشفى بهية مليانه مريضات المشترك بينهم كلهم انهم كانوا ماشيين على موانع الحمل
٩٩٪ أمهات وأطفالهم اكيد محتاجينهم
ليه حاجه زي دي تكون مترخصة من الأول؟
مواد مسرطنة مسموح تدخل جسم الستات بمباركة المجتمع
ولو موتي!؟ مش مشكلة