Osama Hussein

‏‏‏‏Knowledge • Understanding • Wisdom
|
§ ‏‏‏وما توفيقي إلا بالله، عليه توكلت وإليه أُنيب §

هذا إجتهادي وفكري والله أعلم

[Osama Hussein @SxAxMz]

@VraserX Depends on the model and who developed the wrapper around it

[Osama Hussein @SxAxMz]

@VraserX How will their sales look like?

[codila @0xCodila]

Two Anthropic seniors just made Karpathy's loop 1000x better with "Graph Engineering" - dropped 11-page PDF

the shift: the agentic systems got 1000x better the moment you wired agents into a graph

here's the playbook in 6 steps:

step 1 → build one loop: generate, critique, revise - one self-review cycle beats a smarter model with none

step 2 → add tools: search, code execution, database - thinking without tools is hallucinating

step 3 → go parallel: spin up agents in separate worktrees - same repo, different branches, no conflicts

step 4 → add a graph: agents write findings as typed nodes and edges - not transcripts - every claim keeps its source

step 5 → ground your evaluator: it checks claims against graph edges, not vibes - "Triple not found" beats "seems off"

step 6 → the graph survives every session - your agents stop rebuilding context from scratch

the result: Karpathy ran 1 agent in 1 direction - this system runs 1,000 with shared memory - same model, it's the architecture

read this 11-page PDF and paste it into your Claude - you won't regret it

bookmark - then read the article on building graphs from scratch ↓

[Osama Hussein @SxAxMz]

@AIFilesPodcast @VraserX To the free fall of the purchasing power,economical transformation, and definately an unstable future.

[Osama Hussein @SxAxMz]

@Erickschultz11 @VraserX I believe that would do more damage than good. Not that i support the BBB.... just a thought, if everyone automated things everywhere and layoff happened at a global scale that would definately impact the purchasing power which might have a negative impact rather than good

[Anatoli Kopadze @AnatoliKopadze]

Claude Code creator, Boris Cherny:

"Going from agents to loops is as big a jump as going from code to agents."

40 minutes of the head of Claude Code showing exactly how he works now.

Loops running his code reviews, his maintenance, his fixes, on their own.

Watch it, then read the full breakdown of loops below.

[Anuj @anujcodes_21]

🚨Anthropic just showed a 27-minute workshop on how to actually do prompts for Claude.

Taught by the people who built it.

Free. No registration. No paywall.

I've seen $300 courses that don't cover what they teach in the first 8 minutes.

Watch it and bookmark it now.

[Osama Hussein @SxAxMz]

تصورات+إرادات+عادات

[Osama Hussein @SxAxMz]

"النعيم لا يُدرك بالنعيم"

[Manisha Mishra @manishamishra24]

A man spends 50 years teaching at MIT.

He knows his time is running out.

So he records one last lecture — everything he knows, distilled into a single hour.

He died 5 months later.

This is that lecture.

The most important hour you'll watch this week. 👇
Bookmark it for later

[Andrej Karpathy @karpathy]

This is the the quote I've been citing a lot recently.

[لولوة الخاطر Lolwah Alkhater @Lolwah_Alkhater]

#سيكولوجية_الأزمات
#شيء_من_الحكمة

🔹يا للمهاجرين! يا للأنصار! فكيف نطفىء نار الفتنة؟

هذه تدوينة لعلها تكون الأولى ضمن سلسلة أحاول فيها تقديم تحليل هادىء للوضع الراهن. أرجو أن يسهم هذا التحليل في فهم أعمق ل #سيكولوجية_الأزمات وكيف نتعامل مع العقل الجمعي في أوقات المحن؛ لا سيما أننا نعيش لحظة فريدة من تاريخ البشرية تحول فيها كل فرد إلى آلة إعلامية (مستقلة/غير مستقلة)، كما تتغلغل فيها الكثير من الجهات والأجهزة التي تنفذ أجندات لا تحمل الخير للمنطقة ولا للإنسان بشكل عام.

أبدأ التدوينة بإيراد حادثة من السيرة النبوية أنطلق منها للتأكيد على ظاهرة إنسانية كانت وستظل موجودة ما بقي الإنسان، ظاهرة وُجِدت في عصر النبوة الذي يُجمِع المسلمون أنه كان خير القرون فكيف بنا في هذا العصر. أورد النص كما ورد في كتب الأحاديث ثم أعلق:

عن جابر بن عبدالله رضي الله عنه:

كسَع رجُلٌ مِن المُهاجِرينَ رجُلًا مِن الأنصارِ فقال الأنصاريُّ : يا لَلأنصارِ وقال المُهاجريُّ : يا لَلْمُهاجِرينَ قال : فسمِع النَّبيُّ صلَّى اللهُ عليه وآله وسلَّم ذلك فقال : ( ما بالُ دَعْوى الجاهليَّةِ ) ؟ فقالوا : يا رسولَ اللهِ رجُلٌ مِن المُهاجِرينَ كسَع رجُلًا مِن الأنصارِ فقال : ( دَعُوها فإنَّها مُنتنةٌ ) فقال عبدُ اللهِ بنُ أُبَيٍّ ابنُ سَلولٍ : قد فعَلوها لئِنْ رجَعْنا إلى المدينةِ لَيُخرِجَنَّ الأعَزُّ منها الأذَلَّ فقال عُمَرُ : دَعْني يا رسولَ اللهِ أضرِبْ عُنُقَ هذا المُنافِقِ فقال : ( دَعْه لا يتحدَّثُ النَّاسُ أنَّ مُحمَّدًا يقتُلُ أصحابَه )

انتهى حديث الراوي.

🔹التعليق:

كان يمكن أن تأخذ هذه القصة أكثر من منحنى، كان يمكن أن تقام محاكمة لمعرفة المخطىء من المصيب؟ أليس ظاهر العقل وظاهر العدل يستوجب ذلك؟ كان يمكن للصحابة أن لا يمتثلوا فيبدأ الاقتتال؟ كان يمكن للنبي الكريم أن يأمر بقتل عبدالله بن أبي أو إخراجه لوقف مسعّر الفتنة، لكن الحكمة النبوية اقتضت علاجا غير ذلك كله.

لقد أدركت الحكمة النبوية أن الفتنة إنما هي نتاج انفعال عاطفي يستدعي تاريخاً مشحونا وتراكمات نفسية دفينة، وليست نتاج تحليل عقلي وإن تلبست بلَبوس المنطق، وإن عززت موقفها بالشواهد والأدلة، وإن كان من يسعّرها من حملة الدكتوراه كما في عصرنا هذا.

لذا كانت الآلية النبوية الناجعة لإطفاء تلك الفتنة من خلال قطع الأوكسجين عنها تماما ( دعوها فإنها منتنة ) دون الانجرار والانزلاق في محاولة #عقلنتها والاستماع لشواهد كل طرف، لماذا؟

لأن كل طرف من الأطراف لن يعدم الأدلة والأمثلة على المظلوميات التي تعرض لها وعلى خيريته وتفضله على غيره. إن الواقع يقول أن لكل اجتماع بشري و #لكل_أمة_ذاكرتان ، #ذاكرة_الوصال و #ذاكرة_القطعية وتُفعّل كل ذاكرة بحسب الحاجة والظرف والمزاج العام السائد أو الذي يُراد له أن يسود. فمثلا؛ لو ذهبت إلى رواندا اليوم فلن يتحدثوا عن الجرائم التي ارتكبتها كل قبيلة ( التوتسي والهوتو ) أثناء واحدة من أبشع المجازر التي عرفها الإنسان في العصر الحديث في التسعينيات في رواندا، بل ستجد الجميع يغني سمفونية واحدة عن التعايش والوحدة الوطنية والمستقبل الزاهر الذي ينتظر الجميع، ولو أنك أخذت نفس العينة التي تسألها اليوم وسألتهم نفس السؤال من أكثر من ثلاثين سنة أثناء الحرب الأهلية لسارع واستلّ سيف العداء والانتقام من أبناء وطنه، نفس الوطن الذي يتغنى اليوم بأن قوته في تنوعه. وقِسْ على ذلك تاريخ كل الشعوب مهما كانت طبيعة الانشطارات الاجتماعية التي مرّ بها؛ دينية أم عرقية أم قبلية أم جغرافية إلى آخر القائمة.

لن يعدم البشر أن يجدوا أسبابا للاختلاف ولن يعدموا أن يجدوا أسبابا للاتفاق؛ وكما سلف فإن لكل أمة ذاكرتين.

ولكن لكل مرحلة أسلحتها التي تُستلّ فيها بإدراك أو دون إدراك. وفي عصرنا الحالي الذي شاعت فيه المعارف الإنسانية وأساليب التسويق والسيطرة على الجماهير وتوجيه الرأي العام بشكل علمي وممنهج يصعب افتراض أن يكون التوجه نحو الوصال أو القطيعة وليد الصدفة، وإنما هو على الأغلب يدار من قبل أجهزة مخابراتية وإعلامية تخدم أجندات الجهات التي تتبعها. ويبقى السؤال ما هو دورنا في ذلك كله؟

( يتبع)

[Andrej Karpathy @karpathy]

(I cycle through all LLMs over time and all of them seem to do this so it's not any particular implementation but something deeper, e.g. maybe during training, a lot of the information in the context window is relevant to the task, so the LLMs develop a bias to use what is given, then at test time overfit to anything that happens to RAG its way there via a memory feature (?))

[Nav Toor @heynavtoor]

🚨 Someone just turned your WiFi router into a full-body surveillance system.

No cameras. No wearables. No video. Just radio waves.

It's called RuView. It uses the WiFi signals already in your room to detect human poses, track breathing, measure heart rate, and see through walls.

Not a concept. Not a research paper. Working code you can run right now.

Here's what this thing actually does:

→ Tracks full 17-point body pose using only WiFi signals
→ Detects breathing rate (6-30 BPM) without touching anyone
→ Measures heart rate (40-120 BPM) from across the room
→ Sees through walls, furniture, and debris up to 5 meters deep
→ Tracks multiple people simultaneously with zero identity swaps
→ Self-learns from raw WiFi data. No labeled datasets needed

Here's how it works:

WiFi signals pass through your room and hit the human body. The body scatters those signals differently based on position, breathing, even heartbeat. RuView reads that scattering pattern and reconstructs everything.

A mesh of 4 ESP32 nodes ($48 total) gives you 360-degree coverage with 12 measurement links, 20 Hz updates, and sub-30mm precision.

Here's the wildest part:

It has a disaster response mode called WiFi-Mat. It detects survivors trapped under rubble through concrete walls, classifies injury severity using START triage protocol, and estimates 3D position. The kind of tool that saves lives after earthquakes.

The Rust implementation processes 54,000 frames per second. That's 810x faster than the Python version. The entire Docker image is 132 MB.

The AI model fits in 55 KB of memory. Runs on an $8 ESP32 chip.

Train once, deploy in any room. No retraining. No recalibration.

1,100+ tests. SHA-256 verified capability audit.

22.4K GitHub stars. 2.7K forks. MIT License.

100% Open Source.

[Ahmed Shoeib @ahmad_shoeib]

عامل نظافة من باكستان في مكة
كان يدعو الله بخشوع ان يرزقه الله
بسبب الديون التي تراكمت عليه في بلده

فإنتشر فيديو له، ليقوم أحد فاعلي الخير
في بلاد الحرمين بالتواصل معه
ولما عرف بحاله قرر تسديد كامل ديونه ..

ولما سئل عن الدعاء
أجاب انه كان يدعي بدعاء الرزق
الذي دعى به رسول الله ﷺ لما جائه ضيف
فبعث النبي إلى زوجاته يبتغي عندهن طعاماً
فأرسلن له انه لا يوجد عندهن شيء
فقال : اللهم إني أسألك من فضلك و رحمتك
فإنه لا يملكها الا انت ..
فما هي إلا لحظات حتى اهديا للنبي ﷺ شاة مشوية

فاللهم اكفنا بحلالك عن حرامك ..
واغننا بفضلك عمن سواك
Cbd

[Tech with Mak @techNmak]

Most people will waste this weekend.
Don’t be one of them.

Stanford's Autumn 2025 Transformers & LLMs course. 9 lectures. Free.

While others scroll, you could understand how Flash Attention achieves 3x speedup, how LoRA cuts fine-tuning costs by 90%, and how MoE makes models efficient.

➕ What's covered:

➡️ Lecture 1: Transformer Fundamentals
→ Tokenization and word representation
→ Self-attention mechanism explained
→ Complete transformer architecture
→ Detailed implementation example

➡️ Lecture 2: Advanced Transformer Techniques
→ Position embeddings (RoPE, ALiBi, T5 bias)
→ Layer normalization and sparse attention
→ BERT deep dive and finetuning
→ Extensions of BERT

➡️ Lecture 3: LLMs & Inference Optimization
→ Mixture of Experts (MoE) explained
→ Decoding strategies (greedy, beam search, sampling) → Prompting and in-context learning
→ Chain-of-thought reasoning
→ Inference optimizations (KV cache, PagedAttention)

➡️ Lecture 4: LLM Training & Fine-tuning
→ Pretraining and scaling laws (Chinchilla law)
→ Training optimizations (ZeRO, model parallelism)
→ Flash Attention for 3x speedup
→ Quantization and mixed precision
→ Parameter-efficient finetuning (LoRA, QLoRA)

➡️ Lecture 5: LLM Tuning
→ Preference tuning
→ RLHF overview
→ Reward modeling
→ RL approaches (PPO and variants)
→ DPO

➡️ Lecture 6: LLM Reasoning
→ Reasoning models
→ RL for reasoning
→ GRPO
→ Scaling

➡️ Lecture 7: Agentic LLMs
→ Retrieval-augmented generation
→ Advanced RAG techniques
→ Function calling
→ Agents
→ ReAct framework

➡️ Lecture 8: LLM Evaluation
→ LLM-as-a-judge overview
→Best practices and benefits
→Biases and pitfalls

➡️ Lecture 9: Recap & Trending topics

From Stanford Online:
Rigorous instruction. Latest techniques. Free access.

Perfect for:
→ ML engineers building with LLMs
→ AI engineers understanding transformers
→ Researchers working on language models
→ Anyone learning beyond API calls

This weekend: learn the techniques that separate good engineers from great ones.

(I will put the playlist in the comments.)

♻️ Repost to save someone $$$ and a lot of confusion. ✔️ Follow @techNmak for more AI/ML insights.

[Robert Youssef @rryssf]

DeepMind just did the unthinkable.

They built an AI that doesn't need RAG and it has perfect memory of everything it's ever read.

It's called Recursive Language Models, and it might mark the death of traditional context windows forever.

Here's how it works (and why it matters way more than it sounds) ↓

[Md Ismail Šojal 🕷️ @0x0SojalSec]

This Google Collab notebooks to implement every Machine Learning Algorithm from scratch🤯

- https://t.co/ngbtQvCQos

and this is free