Maryam Saif👩🏻‍💻

[Maryam Saif👩🏻‍💻 @MaryamHSa]

When do you feel smart?

[Maryam Saif👩🏻‍💻 @MaryamHSa]

لا يجتاز المرء أيامه بقدر سعيه
بل بقدر توفيق الله عز وجل
ولا يطمئن بقدر ثباته
بل بقدر يقينه وايمانه بالله عزوجل

هذا مانلمسه في مطلع اليوم والليلة بـ
"ياحي ياقيوم برحمتك استغيث أصلح لي شأني كلّه ولا تكلني الى نفسي طرفة عين"

اغنانا الله بالافتقار اليه أبدًا

[جميل الحسن @Jamil_Alhasaan]

كيف تُدار ملايين الحشود أمام شاشات عملاقة؟ جولة داخل غرفة عمليات أمن الحج الأكبر في العالم،600 خطة شغيلية وأمنية. مكة المكرمة – السعودية

[Maryam Saif👩🏻‍💻 @MaryamHSa]

في يوم التروية، اليوم الذي يسبق يوم عرفة
استحضر قوله ﴿وَتَزَوَّدُوا فَإِنَّ خَيْرَ الزَّادِ التَّقْوَىٰ﴾ [البقرة: 197]

في هذه الثمانية وعشرون دقيقة حديث المغامسي عن يوم التروية وفي ختامها خطاب يلامس القلب في الإحسان والعبادة 🌱💌
https://t.co/5nmO8Wm6GV

[Maryam Saif👩🏻‍💻 @MaryamHSa]

In AI projects, a failed experiment is just more data to refine what comes next.
The real failure is ignoring it — and taking a different road to the same outcome.
And this applies far beyond AI. 🔖

[Nawaf @CEONawaf]

على كثر الشركات الموجودة في الشرق الأوسط، وقوة الأسماء، إلا إني أشوف إن تقريبًا ٩٠٪ من الشركات كثقافة وبيئة، ما تتجاوز كونها مصدر دخل لموظفينها.

أما على الجانب الإنساني وجانب بناء الخبرة، فكثير منها يخليك تراكم خبرات وقصص مرتبطة فقط بمنظومتها … خبرات تدور داخل نفس الإطار، لكن أول ما تطلع منه، تكتشف إنك تحتاج تعيد بناء نفسك من جديد عشان تتأقلم مع منظومة مختلفة.

وهنا تبدأ تفهم إن مو كل خبرة هي "خبرة قابلة للنقل" … في فرق بين واحد تعلم كيف يشتغل داخل نظام ببيروقراطيته وقوانينه المزعجة وبين واحد تعلم كيف يفهم النظام ويعيد تشكيله.

الشركات الجيدة من وجهة نظري هي اللي لو طلعت منها ما تحس إنك فقدت قيمتك … بالعكس، تحس إنك أخذت معك عقلية ومهارات وأسلوب تفكير يخليك تمشي في أي مكان أو حتى تبدأ شيء خاص فيك.

هي اللي تعلمك كيف تفكر مو بس كيف تنفذ.

تعلمك كيف تبني مو بس كيف تشتغل.

[Maryam Saif👩🏻‍💻 @MaryamHSa]

اجعل عزاءك دوما
أنك وإن هُنت
على خلقه أجمع
فلن تهون عليه

هو البصير
هو السميع
هو العليم
وهو القادر

🌱💌

[Maryam Saif👩🏻‍💻 @MaryamHSa]

هناك سِرٌّ عجيبٌ في تسليم الأمور لله بعدما تنفذ كل المحاولات، في التَّسليم لله انتقال تام من العجز المفرط إلى كمال القدرة، ومن منتهى اليأس إلى وجوب الحقيقة، ومن خوف القلوب إلى رضا الأقدار

💌🌱

[Growth Labs @growthhub_]

This man literally tells Neuroscience trick to stop negative thought loops.

[bosha🤍 @NFC47bm]

أحيانًا نمدح “الانضباط” وننسى نسأل: مين ماسك أطراف الحياة عشان يقدر يكون منضبط؟

مو تقليلًا من جهده… سبع ساعات مذاكرة يوميًا مو سهلة.
لكن الحقيقة إن النجاح نادرًا يكون جهد فرد واحد. فيه دائمًا أحد خلف الكواليس يرتّب الفوضى، يحمل التفاصيل، ويخفف الضغوط عشان غيره يلمع.

الانضباط جميل،
بس الأجمل إننا نعترف بالدعم اللي يخليه ممكن.

كثير من الإنجازات ما تقوم على شخص واحد…
تقوم على شراكة، وتضحيات صامتة، وأدوار ما تنذكر في السيرة الذاتية.

والعدل مو إننا ننزع عنه كلمة “منضبط”،
العدل إننا نضيف لها كلمة ثانية:
“مدعوم.”

[Maryam Saif👩🏻‍💻 @MaryamHSa]

“ الاتساق يهزم العبقرية العابرة”
💌🌱

[Maryam Saif👩🏻‍💻 @MaryamHSa]

A research codebase I have to deal with on the first day of Ramadan 🍝🌙🦦

[Maryam Saif👩🏻‍💻 @MaryamHSa]

دائمًا فخورة اني اعرف احد الرائعين خلف تطبيق نسك بقدر فخري بالتطبيق والفكرة وجوهر هذا العمل!❤️❤️✨

[تهواد @ryiione]

ليس لأن من كتبتها صديقتي، لكن صدقًا إشعارات تطبيق «نُسك» حاجة في منتهى الذكاء والإحسان والروعة! ♥️ ظهورها وسط إنشغالك أو حتى تكاسلك.. له تأثير كبير على أنك تقوم تصلي

[Gergely Orosz @GergelyOrosz]

How is the world's largest storage system, AWS S3 built? I found the best person to talk about this: Mai-Lan Tomsen Bukovec, who has been heading up S3 for 13 years (!) S3's scale is something else (tens of millions of hard drives, eleven 9s of durability (!!) and heavy usage of formal methods, microservices dedicated to durability, amongst others.)

Watch or listen:

• YouTube: https://t.co/UDdfaMNasd

• Spotify: https://t.co/inudth5pp3

• Apple: https://t.co/GJBplsuYX4

Brought to you by:

• @statsig — ⁠ The unified platform for flags, analytics, experiments, and more. https://t.co/ZCSOIcWv31

• @SonarSource – The makers of SonarQube, the industry standard for automated code review. https://t.co/RxCIPilBXl Check out their latest State of Code Developer Survey report: https://t.co/6zhAigNzbf

• @WorkOS – Everything you need to make your app enterprise ready. https://t.co/aiAee0oF5h

[Maryam Saif👩🏻‍💻 @MaryamHSa]

صُبِحتُم بالخير !🍃

مافي احلى من الصباحات الرايقة بهذا الجو الحلو☕️، ايش تتوقعوا قاعدة اسوي وكم حياخذ وقت مني🦥

[Saad @Sa4d_k1]

من أكثر الأوراق البحثية الرهيبة انتشارا خلال بداية هالسنة وحازت على اعجاب مجتمع الذكاء الاصطناعي، ورقة مميزة (أكثر من 130 صفحة) شارك فيها باحثون من Meta، Amazon، Google DeepMind، بعنوان:
Agentic Reasoning for Large Language Models

دليل شامل لفهم التحوّل الحالي من نماذج لغوية “تُجيب” إلى وكلاء ذكيين (Agents) يخطّطون، يتفاعلون، ويتعلّمون عبر الزمن

أهمية هذه الورقة تظهر مع الانتشار السريع للوكلاء في المنتجات الفعلية اليوم،
مثل Claude Code، Devin، Cluade Cowork، ووكلاء البرمجة والبحث والعمل داخل IDEs والويب

النماذج اللغوية أثبتت نجاحها في الرياضيات والكود داخل مسائل محددة ومغلقة،
لكنها تواجه تحديات حقيقية عندما نطلب منها العمل في بيئات مفتوحة:
استخدام أدوات متعددة، اتخاذ قرارات متسلسلة، التفاعل مع معلومات متغيرة، والعمل على أهداف طويلة المدى

الورقة تحاول الإجابة على السؤال:
كيف ننتقل من “LLM يفكّر داخل النص” إلى وكيل يربط التفكير بالفعل؟
وتقدّم خريطة واضحة لما يُسمّى Agentic Reasoning عبر ثلاث طبقات:
- قدرات الوكيل الأساسية: التخطيط، البحث، واستخدام الأدوات
- وكلاء تتطوّر مع الوقت عبر الذاكرة والتغذية الراجعة
- أنظمة متعددة الوكلاء تتعاون وتتقاسم الأدوار لتحقيق هدف واحد

كما تفرّق بوضوح بين:
- In-context reasoning: تنظيم التفكير وقت التنفيذ
- Post-training reasoning: تعليم الوكيل كيف يتصرّف عبر SFT و Reinforcement Learning

الورقة ليست عن “نموذج جديد”، بل عن كيف نبني أنظمة ذكية تعمل في العالم الحقيقي: في البحث، البرمجة، الويب، الروبوتات، والطب

الورقة طويلة ومليئة بتفاصيل رهيبة، وما ذُكر هنا مجرد تبسيط لأفكارها الأساسية،
لكن اشوفها مرجع ممتاز ومهم لكل من يعمل أو يهتم بمستقبل الوكلاء، ولماذا نتجه من نماذج لغوية فقط إلى أنظمة قادرة على التخطيط والتعلّم والعمل بشكل شبه ذاتي
المصدر:
https://t.co/2O4F1dPMm9

[نجوى مسفر @NajwaGhamdi]

توقّعي كالتالي:

١. الشركات الناشئة (Startups) ستتمكّن من ركوب الموجة بسهولة وسرعة.

٢. الشركات الكبرى ستبدأ بالتجربة، وتكتشف low-hanging fruits وكذلك long-term bets. إلا أن وتيرة التغيير ستكون أبطأ، خصوصًا أن معظم الـ tech stack لديها مبني على legacy code.

٣. في المجالات التي ستنجح فيها هذه التجارب داخل الشركات، ستبدأ لاحقًا عملية المقايضة بين تكلفة الموظف مقابل تكلفة الاستدلال (inference). وربما تضطر بعض الشركات في مرحلة لاحقة إلى إيقاف مثل هذه المبادرات بسبب ارتفاع تكلفتها.

٤. مع الوقت، ستتحسن كفاءة النماذج بهدف تقليل تكلفة الاستدلال.

٥. بعد ذلك، ستقارن الشركات بين تكلفة استخدام الخدمات السحابية وبين استضافة النماذج على وحدات GPU مملوكة لها. وقد تضطر إلى التوسع في استيراد هذه المعالجات، مع كون المساحات المتاحة في مراكز البيانات أحد العوائق الرئيسية.

لذلك، ومع إيماني الشديد بأن مجال البرمجة يتجه نحو تغيير جذري، أعتقد أن تقدير مدة ١٢ شهرًا مبالغ فيه قليلًا. وربما يكون التقدير الأقرب هو سنتان على أقل تقدير

[Maryam Saif👩🏻‍💻 @MaryamHSa]

💌🌱

[Maryam Saif👩🏻‍💻 @MaryamHSa]

أمرُّ على دار المسرّة كاسفًا 
وكم كنت أتيها ونفسي تُغرّد
..
سلامٌ على الحلم الذي يتبدّدُ